ARTÍCULO
Grupo de Trabajo de DWH, BI y Modelado
En este artículo se intenta de forma somera, explicar cómo los datos pueden influir en la toma de decisiones.
Aunque resulta complejo poder llegar a contemplar todos y cada uno de los niveles que se detallarán en este artículo, es importante el poder disponer de la mayor parte de estos, para disponer de una excelente base cara a poder afirmar que los datos que se están utilizando tienen una buena «salud» y pueden ser utilizados con cierta veracidad en la organización.
Introducción
Antes de entrar en el detalle propio de las causas que afectan directamente a los datos, tenemos que tener en cuenta una serie de pautas
previas que, no por ello, dejan de ser menos fundamentales a la hora de conseguir un buen resultado final.
Una de las principales causas que nos pueden llevar al traste con las decisiones a tomar sobre los resultados obtenidos es el no tener bien definidos cada uno de los términos que se van a emplear a nivel organizativo.
“Una de las principales causas que nos pueden llevar al traste con las decisiones a tomar sobre los resultados obtenidos, es el no tener bien definidos cada uno de los términos”
Como puede ser, ¿qué es un cliente? ¿cualquier entidad que ha tenido contacto con nosotros y que ha interaccionado con nosotros? ¿cuándo se le considera a un posible lead como cliente? ¿Cuándo una factura está pagada?
Todo este tipo de cuestiones son fundamentales para luego poder asociar los resultados de los datos de la organización a las decisiones que se vayan a tomar.
Tipo de Almacenamiento
El tipo de almacenamiento de los datos puede ser otra causa que lleve al traste por no tener en cuenta la escalabilidad porque, ya sea el almacenamiento en un data warehouse tradicional o almacenamiento de la nube mediante data lakes, nos podemos encontrar que no hemos contratado o comprado los recursos suficientes para poder dar una respuesta con una serie de garantías en un tiempo razonable.
Calidad del Dato
Entrando ya más en lo que es el dato en sí, hay que tener siempre en cuenta la calidad con la que recibimos los datos, así como la calidad de los datos que finalmente vamos a almacenar y de los que se va a poder obtener la información, puesto que, un dato con una baja calidad desvirtuará los resultados finales y afectará a las decisiones finales que pueden ser erróneas y pueden conllevar unas grandes pérdidas a la organización.
En este punto, la mayoría de las empresas considera que los datos que tienen almacenados son bueno o muy buenos, pero, por nuestra experiencia, hemos podido comprobar que no es así y, el mayor problema, es que desde dentro de la empresa no se ha detectado, con lo que nos puede llevar, tal y como hemos hablado, a poder tener diferentes resultados en diferentes departamentos partiendo de la misma base.
Cuando los datos nos llegan de los diferentes operacionales, y sobre todo, cuando se están recibiendo en éstos datos en tiempo real, la calidad suele brillar por su ausencia con lo que hay que realizar una serie de pasos previos al almacenamiento final para conseguir obtener garantías de los resultados conseguidos.
«Se debe determinar el tipo de carga a utilizar de los datos, y la herramienta adecuada para aplicar las medidas de calidad de la información»
Actualización del Dato
El tiempo de refresco de los datos es otra de las principales cuestiones a tener en cuenta puesto que, dependiendo de la necesidad y la celeridad con la que tengamos que tomar las decisiones deberemos hacer un tiempo de refresco u otro, aunque, si queremos garantizar una mínima calidad de los datos, se va haciendo más complicado el conseguir más calidad cuanto menos tiempo hay para poder tomar la decisión.
Tipos de Carga y Datos Maestros
La empresa deberá tomar una decisión en la que se determine cual será el tipo de carga que será utilizado de los datos (ELT, ETL, etc.), y cuál será la herramienta adecuada para poder aplicar las medidas de calidad de la información comentadas
previamente, de calidad de la información comentadas previamente, y que permitan disponer de un alma-cenamiento adecuado con herramientas basadas en Cloud o con herramientas on premise, los datos a los que se les aplicará una serie de estudios y en base a los cuales se tomarán las futuras decisiones.
Si la empresa ha llegado hasta este punto cumpliendo todos y cada uno de los puntos anteriormente indicados, el avance conseguido sobre la confianza en la información existente en la compañía será muy importante.
Un correcto gobierno del dato no solamente se consigue cumpliendo a rajatabla los puntos anteriormente mencionados, y aunque son cruciales, esto permitirá que los datos que puedan ser obtenidos por cualquier departamento existente en la
compañía, serán siempre los mismos al ser estos los datos base definidos para toda la organización.
La carga y ubicación de los datos base, o datos maestros, influirá directamente en la política de costos definida por la organización, siendo esto un factor muy determinante.
El principal escollo al cual se enfrenta la organización es que departamento o área costeará el proyecto, aunque sea algo de lo que luego todos se van a beneficiar, así como el conseguir un espónsor con el suficiente poder de decisión que pueda impulsar el proyecto y conseguir llevarlo a cabo.
«El principal escollo al cual se enfrenta la organización es qué departamento o área costeará el proyecto, aunque sea algo de lo que luego todos se van a beneficiar«
Gobierno y Grado de Madurez
Antes que la organización se lance a la piscina para tener un Gobierno del Dato, ya que el disponer de unos datos maestros coherentes y aceptables con veracidad para establecer criterios y tomas de decisiones, los pasos primigenios que la organización debiera dar serían, por ejemplo el establece un linaje de conceptos de negocio finales asociados a los atributos en particular de las entidades
maestras y qué procesos han sufrido hasta conseguir el objetivo obtenidos desde los diferentes operacionales que pueda tener la empresa.
Se podría decir que, un grado de madurez aceptable en la organización, obviando puntos cómo la creación de una Oficina de Gobierno del Dato o los diferentes roles a asignar en la misma Oficina, conllevaría el haber cumplido todos los puntos enumerados anteriormente.
Conclusión
En la mayor parte de las organizaciones, el no tener almacenado un buen dato, así como una buena gestión del mismo, no se percibe el importe económico que supone el no disponer de la implementación comentada en este artículo, expuesta desde el punto de vista de ser DATA LOVERS, nos permite poder poner en valor el en cualquier organización, para poder adoptar medidas que supondrán desde un gran ahorro en costes debido a malas tomas de decisiones influenciadas por unas deficiencias en los datos, y además poder ver un gran incremento en los beneficios debido a la agilidad en la que se pueden tomar más y mejores decisiones en menos tiempo.
Grupo de Trabajo de DWH, BI y Modelado de DAMA ESPAÑA
