Problemática de datos: Qué hacemos y qué podemos hacer

Toda empresa a lo largo de su desarrollo pasa por diferentes etapas de crecimiento, mesetas y crisis. Estas crisis son punto de inflexión donde se enfrenta al desafío de estancarse o por medio de la resolución de dicha crisis permitirle continuar en su crecimiento.

Una de las principales crisis de crecimiento para una organización en esta época es la colaboración y la toma de decisiones basada en información. El mundo digital logró inundar de data todas las organizaciones, tanto internos como externos. Las redes sociales y la tecnología brindan un sinnúmero de datos que vistos individualmente no representan ningún valor.

El desafío de las organizaciones hoy en día es “gobernar” estos datos que individualmente no representan más que bit & bytes, para vincularlos inteligentemente y poder sacar información relevante y oportuna que permitan tomar decisiones adecuadas con impacto positivo hacia el negocio.

Para esto, es necesario iniciar un camino de unificación, gobierno y disponibilidad de información a partir de una base única y sólida que le permita a las diferentes áreas de la organización poder analizar la misma con independencia, pero sustentado, siempre, en información confiable y segura.

Hoy, sólo las grandes empresas utilizan herramientas de gobierno de datos, que les permiten catalogar, controlar y validarlos de manera centralizada. De hecho, creo que las empresas subestiman la utilidad de una herramienta de esta naturaleza hasta que se encuentran con volúmenes de datos y tipos de datos grandes, donde el conocimiento de unas pocas personas no es suficiente y se pierde el control de la data.

La necesidad de datos hoy en día en una organización, más en este contexto, de equipos distribuidos y teletrabajo. Los usuarios ya no quieren pedir un reporte a sistemas y buscan independizarse, generando sus propios análisis y reportes.

Para hacer esto eficientemente, primero hay que contar con una herramienta autoservicio (Self-Service BI tool) que no requiera conocimientos técnicos de programación. Pero también hay que tener un repositorio de información gobernado y validado que le permita a los usuarios encontrar los datos de manera simple.

Esta situación no exime de responsabilidades a un área técnica centralizada de BI o Analytics, ya que pasan a ser los responsables por la provisión de información o no provisión de reportes. Esta área se ocupa de la provisión de información “entendible” para el negocio, es decir, tiene que ir a buscar los datos a las múltiples fuentes de información – ya sea del mercado, generada por los sistemas transaccionales (ERPs), información de clientes, estructurada o no estructurada – concentrarla, catalogarla, depurarla y vincularla de acuerdo a las reglas de negocio necesarias para ser consumidas por el usuario. Las herramientas hoy en día pueden ser DataLakes, Data Warehouses, on-premise, Cloud donde hay un sinnúmero de opciones disponibles en el mercado.

Una vez construido esto, entran en juego las herramientas de Self-Service, las cuales serán accedidas por los usuarios del negocio para realizar sus análisis.

Ahora, ¿qué estrategia es la adecuada hoy en día? Todas, pero ninguna. Lo que quiero decir con esto es que en realidad la receta no es una sola para todas las empresas, sino que hay que tener el conocimiento técnico y de negocio para poder interpretar las necesidades de cada empresa en particular y en base a eso, diseñar una estrategia de datos que se pueda implementar. Esto se logra a través de un plan de adopción y, con ese plan, determinar las mejores herramientas que permitan cumplir las expectativas en el plazo aceptable para el negocio.

Recordemos que implementar la “estrategia perfecta” seguramente atente contra el presupuesto o contra la oportunidad de contar con la información para tomar decisiones.