Por qué necesitas herramientas para tu data management
La gestión de datos eficaz, orientada a aumentar su valor, exige la implementación de un data management. Dada la importancia de los datos como activo empresarial, su implementación ayuda a la buena marcha de la organización. Incluso puede ser decisiva para su supervivencia.
En este artículo vamos a repasar sus beneficios, desarrollar por qué es importante utilizar herramientas ad hoc, así como hacer una elección adecuada de éstas para lograr un data management ajustado a las necesidades de cada empresa.
Qué es el data management
Empecemos por definir el concepto. Como hemos apuntado, los datos son un activo clave para la empresa, probablemente el más valioso, razón por la que su buena gestión se convierte en un imperativo.
El data management es una disciplina relacionada con esta gestión, cuyo fin no es otro que conseguir que ésta sea óptima. En concreto, se busca hacer más eficiente el uso de los datos en aspectos esenciales que abarcan desde la calidad de los datos o su gobierno, y arquitectura hasta su almacenamiento, seguridad e integración.
Objetivo: maximizar el valor de los datos
Hoy, más que nunca, sobre todo por la revolucionaria influencia de Big Data y la voraz competitividad del mundo globalizado, la toma de decisiones basadas en hechos supone una necesidad que se traduce en una gran ventaja competitiva.
A su vez, centrar los esfuerzos en la gestión de los datos aporta un valor para el día a día de la organización. No solo es imprescindible para ayudar a una mejor toma de decisiones estratégicas, sino para su desarrollo cotidiano a nivel operacional.
Un data management, por lo tanto, sustenta los procesos de negocio y apoya las decisiones gracias a una mayor potencia de los datos.
Su exitosa implementación, por otra parte, exige una gestión adecuada que no resulta sencilla. Sin embargo, el esfuerzo bien merece la pena, pues un data management ajustado a nuestros requerimientos permite maximizar el valor de los datos.
Para ello necesitamos herramientas
Las soluciones manuales, empleadas de forma tradicional para el logro de muchas de estas funciones, son una respuesta deficiente.
La gran mayoría de las herramientas de data management incluyen funciones esenciales para una buena gestión de los datos: el data governance, su seguridad, su calidad, su modelado y diseño, la gestión de datos maestros, la arquitectura, el BI o, entre otras, la integración e interoperabilidad.
Su multifuncionalidad se suma a un alto nivel de automatización, reduciendo al mínimo los procesos manuales. Frente a éstos, conseguimos una implementación escalable, así como un ahorro de tiempo y recursos humanos, agilizando y optimizando la entrega de la información correcta a los usuarios o aplicaciones.
Los actuales sistemas informáticos, muchos de ellos basados en arquitecturas híbridas, resultan demasiado complejos para optar por soluciones manuales. En este difícil entorno, habida cuenta de que los datos son uno de los principales activos de las organizaciones, ni siquiera es planteable llevar a cabo una gestión de datos exitosa sin software específico.
Así pues, el apoyo de las herramientas de data management se hace imprescindible. Sin embargo, también es cierto que elegir una herramienta adecuada es otro aspecto no menos importante si buscamos sacar el mayor partido a los datos.
Solo así podremos dar un paso decisivo para evitar fallos de calidad o integración que afecten a la toma de decisiones, facturación, ventas, entregas, fidelización y eficacia operativa en general.
La elección de las herramientas
Como primeros requisitos, la escalabilidad, la compatibilidad con otros sistemas operativos, y la alta disponibilidad son requisitos necesarios en una buena herramienta. De no cumplirse, podremos encontrar graves problemas, muchos de ellos propios de las soluciones manuales.
Además de incompatibilidades y la falta de escalabilidad y rendimiento, sufriremos problemas como, por ejemplo, una deficiente integración de datos, problemas de seguridad, elevados costes y deficiencias en su calidad por falta de apoyo o una incompleta cobertura de su ciclo de vida.
Si bien cada solución tiene sus debilidades y fortalezas, las más maduras resultan más fiables y pueden ser igualmente idóneas, en función de los diferentes requerimientos. Disfrutar de una gestión de datos optimizada exigirá, por lo tanto, tener en cuenta los pros y los contras de las opciones que nos brinda el mercado.
Si nos basamos en el cuadrante Mágico de Gartner, referencia mundial en estudios comparativos de soluciones de gestión de datos, Informática, IBM, Oracle y SAP son las soluciones mejor valoradas en integración, calidad de datos, master data management tools y enmascaramiento.
Más allá de las herramientas
La elección de la herramienta o herramientas de data management constituye un factor clave de éxito, pero no es requisito suficiente. No en vano, un buen data management se compone de tecnología y conocimiento.
Gestionar recursos de datos requiere tanto el diseño como la implementación y ejecución de políticas y procedimientos. Como primer paso para su ejecución, por lo tanto, se hace necesario centrarnos en la formación de quienes van a implementarlas.
Si ampliamos el foco, la transformación incluye a toda la empresa cuando el objetivo es mejorar el contexto de creación de arquitecturas e implementación. A este respecto, la cultura de la organización es determinante.
Las empresas enfocadas al dato se caracterizan por una clara orientación al dato y una serie de buenas prácticas. De forma breve podemos dibujar un escenario típico aludiendo a una cultura organizacional abierta, flexible y democrática, la apuesta por las nuevas tecnologías, la autonomía de los usuarios para acceder y cruzar los datos, las opiniones y discusiones basadas en datos, la designación de responsables en la calidad de todos los datos o, pongamos por caso, el testeo de los mismos en cualquier proyecto.
Las empresas enfocadas al dato, en definitiva, persiguen su liberación mediante la eliminación de obstáculos que la impiden. El objetivo de una compañía data driven busca dotarlo de un valor que se traduzca en una mayor accesibilidad, veracidad, oportunidad, agilidad, consistencia y, en suma, utilidad a la hora de sacarle partido al dato para ganar en efectividad, visión y competitividad.
– Autor invitado
