Dominar la Gestión de Big Data: Prevenir el Caos Antes de que Comience

Hubo un tiempo, no hace mucho, en que los operadores trabajaban en paralelo en dos sistemas de negocio. Uno solía ser un ERP o programa financiero y el otro una aplicación de Microsoft Office. Pero en los últimos años, la tecnología ha cambiado a un ritmo asombroso. La entrada de la arquitectura Software como Servicio (SaaS) ha revolucionado los procesos, con usuarios prefiriendo suscripciones para todo lo que necesitan. Se informó en "State of SaaS-Powered Workplace 2017" que el uso de 16+ aplicaciones SaaS por empresas ha aumentado un 33 % respecto a 2016.

Los sistemas SaaS pueden facilitar la acumulación y análisis de datos, generando informes estéticos al instante y permitiendo operación remota. Pero esto es más fácil de decir que de hacer y requiere una estrategia clara y abundantes recursos técnicos.

Los empleados pueden eludir las estrategias tecnológicas convencionales simplemente suscribiéndose a estos productos. Esto puede generar esfuerzos duplicados y falta de supervisión. Por ejemplo, en almacenamiento en la nube y compartir archivos, es probable que una encuesta a empleados revele una variedad de productos en uso: Google Drive, OneDrive, Dropbox, etc. Si bien la tendencia de usar herramientas digitales es apreciable, las operaciones corren riesgo de volverse redundantes y costosas, ya que los costos de múltiples suscripciones son difíciles de rastrear. Además, los datos de la empresa se dispersan, exponiéndolos a amenazas de seguridad.

Estos son problemas significativos, pero hay uno aún mayor: la capacidad de las aplicaciones SaaS para generar montañas de datos. Se dijo que las empresas usan docenas de apps, pero consideremos los datos que cada una genera. Cada inicio de sesión, modificación, notificación, advertencia, etc., genera datos. Multiplíquelo por cientos o miles de empleados y la información se vuelve un lío.

Recuerde: "basura entra, basura sale". La calidad de los datos es fundamental si una empresa quiere aprovechar las herramientas de la Industria 4.0. Entradas de usuario incompletas, extensiones de terceros rotas y malas políticas de datos pueden contaminar los conjuntos de datos, desperdiciando valiosos recursos computacionales.

Un estudio reveló que las empresas a menudo dedican el 50-80 % de su tiempo a limpiar conjuntos de datos. Esto es escandaloso, ya que los recursos asignados a estas tareas están altamente cualificados y contratados para análisis, no para corregir errores tipográficos. Un enfoque estratégico de la gestión de datos puede resolver muchos de estos problemas. Como en cualquier decisión empresarial, un plan integral ideado por la dirección y apoyado por todas las funciones es esencial.

Crear un equipo de gestión de datos interfuncional debe ser el primer paso. El equipo debe incorporar especialistas en tecnología, no solo del departamento de TI, sino también personas que usen los servicios, para que su opinión cuente. Una vez formado el equipo, sus esfuerzos pueden centrarse en tres prioridades principales:

Alineación de Procesos y Sistemas

Los procesos de negocio deben estudiarse en detalle. Se deben identificar los puntos de generación de datos, manteniendo dos objetivos principales:

• Reducir las barreras a la entrada de datos
• Fomentar el uso de los datos

Reducir Barreras a la Gestión de Datos

Debe identificarse un conjunto común de herramientas SaaS que permitan a los equipos trabajar eficientemente. Debe buscarse herramientas ya en uso en el espacio de trabajo, facilitando la implementación. Las aplicaciones principales deben usarse como parte de estrategias de despliegue gradual para promover su uso generalizado. Si es necesario, la fuerza laboral debe ser adecuadamente capacitada y motivada. Además, una vez tomada una decisión, los empleados deben seguirla; por ejemplo, nadie debería usar Google Drive si se ha elegido Dropbox.

Fomentar el Uso de Datos

Una vez diseñados los nuevos procesos, considere cómo las aplicaciones SaaS pueden apoyar los objetivos generales de análisis de datos. ¿Tiene ahora la capacidad de minar datos para obtener información sobre los hábitos de trabajo de los empleados? ¿Pueden construirse conexiones API entre servicios para suavizar el flujo de datos?

Si la empresa ha implementado una plataforma empresarial de nivel corporativo, fusionar los datos en un solo sistema puede ser una opción viable. Dicho esto, debe ser muy estricto con la elección de datos que desea retener, porque saturar el sistema con datos innecesarios es lo último que quiere.

Ahora, debe involucrar a todo el equipo en una lluvia de ideas sobre cómo los datos pueden utilizarse eficazmente en las operaciones diarias. Crear paneles de control y hacerlos parte de las reuniones de equipo es una buena estrategia, ya que permiten rastrear KPIs de los empleados con facilidad y ofrecen visión sobre objetivos no cumplidos. Los empleados también deben ser conscientes de estas estrategias, ya que una vez que sepan que sus aportes importan, se preocuparán por la calidad de los datos.

Adopción por el Usuario

Todos en la organización deben comprender la importancia de mantener la integridad de los datos y participar en ello como una obligación.

La comunicación juega un papel clave en la adopción. En cada equipo, el gerente debe desempeñar un papel activo convenciendo y motivando a los miembros. Los resultados de los datos recopilados también deben compartirse regularmente para que los empleados conozcan el valor de sus acciones. Del mismo modo, los peligros de los datos problemáticos deben declararse claramente y, si es necesario, vincularse acciones disciplinarias.

La gestión de datos debe ser un aspecto clave de los programas de formación de la empresa para garantizar la máxima participación de los empleados. De vez en cuando, el departamento responsable puede iniciar reuniones de equipo, talleres, seminarios web y almuerzos para que los empleados reciban toda la orientación y capacitación necesarias.

Mantenimiento y Gobernanza

Si la adopción por el usuario y la alineación de procesos son los objetivos clave de su iniciativa de datos, entonces el mantenimiento y la gobernanza efectivos actuarán como un "manual de instrucciones". En todo momento, el equipo de gestión de datos debe trabajar en desarrollar una hoja de ruta actualizada para preservar la calidad de los datos. El documento debe ser accesible por los líderes de equipo, para que siempre tengan información explícita a mano cuando enfrenten dificultades. Esto también asegura que las consultas no se acumulen en el equipo de gobernanza de datos y se mantenga la consistencia.

La guía debe ser clara, concisa y directa. Debe incorporar roles para seguridad, higiene y estrategia de datos, proporcionando instrucciones completas sobre cómo los usuarios deben interactuar con los datos. También debe incluirse un modelo de seguridad de datos, asegurando que los equipos solo tengan acceso a los datos que les conciernen.

Todo esto puede sonar como un trabajo a tiempo completo, y lo es. Todos estos problemas pueden ser abordados por personas capacitadas que reciben muchos nombres: Científico de Datos, Analista de Negocios, Responsable de Datos, etc. Nunca debe dudar en contratar los recursos técnicos requeridos, ya que el costo de una mala gestión de datos puede ser mucho mayor que el salario de esa persona.