Cómo deshacerse de su deuda de datos

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Las corporaciones administran grandes volúmenes de datos en sus infraestructuras, algunos son útiles y otros, no tanto. Si sus datos no guardan coherencia con la estrategia comercial, se considera una creación de datos inútil, lo que nosotros solemos llamar "deuda de datos" . Esto ocurre por no contar con un plan por escrito y detallado para los datos, incluidos su recopilación, mantenimiento, almacenamiento y descarte. De la misma manera que los terapeutas trabajan con los acumuladores en la serie de A&E para ayudarlos a superar su obsesión con la acumulación de objetos, yo trabajo con un equipo de expertos en datos de NTT DATA para ayudar a las organizaciones a clasificar sus datos.

A continuación, se mencionan cinco pasos que recomiendo para hacer frente a la "deuda de datos":

  1. Evaluar si existe una deuda de datos. No todos los datos corresponden a una deuda. En primer lugar, es preciso comprender de qué manera sus datos contribuyen a implementar las metas generales de la organización, incluidos los datos disponibles y cómo se recopilan, quién los utiliza, cómo lo hace y qué hace como resultado del uso de los datos. Esta última evaluación es fundamental. Si usted se ocupa de recopilar, organizar y poner los datos a disposición de usuarios que, en realidad, jamás los utilizan, está perdiendo tiempo y esfuerzos muy valiosos. Cada una de las fuentes de datos que usted posee tiene una finalidad. Es preciso articular dicha finalidad y observar de qué manera contribuye a su estrategia. Si detecta que no se utiliza una fuente de datos, significa que tiene una deuda de datos y debe trabajar para eliminarla.

    Por ejemplo, su empresa minorista se ha dedicado durante años a recopilar información sobre las preferencias de sus clientes en la tienda. Sin embargo, hace poco tiempo, se dio cuenta de que los clientes compran en línea y retiran sus entregas en cualquier tienda. Los datos sobre las preferencias en la tienda que usted recopiló a través de campos, registros o conjuntos completos de datos podría no ser la información que precisa para comprender en qué lugar le gustaría al cliente retirar la entrega. Estos datos deberían considerarse "deuda de datos". Ahora bien, ¿qué debe hacer con este tipo de datos? ¿Significan algo para la estrategia y las metas generales de su negocio? Según su respuesta, tal vez tenga que modificar los datos o eliminarlos de su sistema.

  2. Evaluar la deuda de datos identificada. Tras identificar los campos de registros o los conjuntos de datos completos de deuda de datos, debe clasificar cada uno de los elementos de datos en una de cuatro áreas mediante el uso de una matriz estándar de costos de dos por dos (tiempo y dinero) versus complejidad (dificultad para resolver). Estos elementos –relativamente económicos y fáciles de resolver– podrían ser su primer objetivo en relación con el esfuerzo de limpieza de las deudas de datos. Por ejemplo, si identificó una fuente de datos que ya no es relevante para las iniciativas de marketing, pero que podría combinarse de manera sencilla con otra fuente para proporcionarle al sector de ventas información adicional sobre el cliente, debería considerar que este es su primer proyecto y mostrar valor de inmediato para reducir la deuda de datos.

    Para problemas más complejos (como datos necesarios para fines analíticos), es preciso evaluar la posibilidad de desarrollar un proceso que traslade los datos de manera continua de activos a inactivos, y de archivados a eliminados. Mientras evalúa la existencia de deudas de datos, debe analizar la posibilidad de colocarle una etiqueta con precio a los datos que eliminará del uso activo de sus sistemas. ¿Cuánto espacio consumen estos datos en su base de datos? ¿Cuánto cuesta aprovisionar, configurar y administrar dicho espacio? ¿Cuántas personas "tocan" estos datos pero no los usan? Por ejemplo, ¿deben lidiar los oficiales de cuentas por cobrar con interminables listas de empresas que se encuentran inactivas? ¿Deben los representantes de ventas desplazarse por cada una de las páginas de contactos para detectar aquellos que se encuentren vigentes con una empresa? ¿Cuánto le cuesta esta actividad a su organización en términos de pérdida de productividad?

  3. Planificar su trabajo y trabajar en su plan. En su mejor expresión, el hecho de deshacerse de las deudas de datos es un proyecto complejo dentro de una organización y requiere de la aprobación y del apoyo de toda la empresa. Para llevar adelante estos tipos de esfuerzos, es preciso comenzar con un plan detallado y bien articulado que presente un alto nivel de sociabilización con ejecutivos de las áreas de finanzas, operaciones, ventas y marketing. Debe formar un equipo compuesto por especialistas en datos y personas que comprendan el uso que el negocio hace de los datos. Una vez que conoce el plan, logra aceptación y cuenta con los recursos adecuados, debe afrontar el proyecto de a una parte a la vez, departamento por departamento. Administre cada proyecto con rigor, una vigilancia permanente y atención a los detalles. Asegúrese de que quienes participan de la limpieza de datos y se ven afectados por ella estén informados sobre el avance y cualquier tipo de inconveniente que se interponga en el camino. La clave para el éxito es la comunicación permanente.

  4. Definir una meta y evaluar el avance respecto de ella. Una vez que se determine el plan a seguir, deberá definir una meta para la eliminación o consolidación de sus deudas de datos. Por ejemplo: ¿Cuántos proyectos de los que se han identificado en el paso 2 llevará adelante este trimestre, este año o en los próximos dos años? ¿Cómo sabrá cuándo el proyecto está completo? ¿Cuando mejora la productividad? ¿Cuando se reducen los tamaños de las bases de datos? Más allá del tipo de medida que seleccione para cada proyecto, asegúrese de que la meta se transmita con claridad y en un sentido amplio, y que quienes se ven afectados por ella sepan qué quiere lograr. Una práctica recomendada consiste en definir un comité de conducción ejecutiva para supervisar el avance. Este comité actúa como transmisor dentro de la organización. De esta manera, sus esfuerzos se ven fortalecidos y validados. Asimismo, fomenta la participación del comité de conducción en la financiación de proyectos, debido a que los proyectos de deudas de datos suelen traspasar los límites fiscales, como trimestres y años.

  5. Seguir adelante. Los proyectos de deudas de datos tienen un límite de tiempo, lo que significa que tienen una fecha de inicio y una fecha de finalización. No obstante, la administración de datos es algo más que un mero conjunto de proyectos. El último paso de cualquier proyecto de limpieza de datos consiste en documentar y lograr el acuerdo de todos los equipos respecto de cómo se conservará la "limpieza" de los datos en adelante. No obstante, el esfuerzo que implica liberarse de las deudas de datos puede quedar nulo si no se cuenta con un plan para lograr la administración permanente de los datos y, así, garantizar que la deuda no vuelva a acumularse.

Si bien los terapeutas ayudan a los acumuladores a limpiar sus casas, si ellos no cambian su actitud, se generará nuevamente un embrollo en relación con los datos. Lo mismo ocurre con las organizaciones: deben cambiar su actitud en relación con los datos para permanecer libres de deudas. En cada uno de los cinco pasos que se mencionaron arriba, la práctica recomendada consiste en documentar el proceso que debería utilizarse para minimizar las deudas de datos. Con esta documentación a mano, usted seguramente habrá logrado definir un proceso empresarial apto para el trabajo en relación con la administración de datos que debería experimentar una deuda de datos mínima, o ningún tipo de deuda de datos, a lo largo de los años.

Vea de qué manera NTT DATA puede optimizar su negocio a partir de perspectivas de datos e IA.

Fecha de publicación: 24/02/2020

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