Los datos fluyen constantemente especialmente en las grandes organizaciones que poseen más información que nunca; pero esa información está a menudo desorganizada o no sirve para tomar las decisiones adecuadas por lo que resulta irrelevante o innecesaria.
La promesa de que los datos conducirán a decisiones inteligentes y estratégicas se ve frustrada cuando la definición es confusa, el mantenimiento es inconsistente y la calidad es deficiente. En lugar de aprovechar un valioso activo, las organizaciones se enfrentan a un caos digital que compromete su agilidad y precisión en la toma de decisiones.
Imagina una empresa global que gestiona miles de variables en su capa de datos (dataLayer). Cada departamento define los datos a su manera, los sistemas los procesan sin consistencia, y cuando finalmente los ejecutivos piden informes para tomar decisiones clave, se encuentran con datos contradictorios, incompletos o desactualizados. Este escenario no es una ficción, sino una realidad cotidiana en muchas organizaciones. Sin un control adecuado, los datos que deberían impulsar la innovación y la eficiencia terminan siendo una barrera que ralentiza los procesos y distorsiona la visión estratégica.
Si en tu organización también te encuentras con el reto de falta de definición, mantenimiento y calidad del dato, sigue leyendo para encontrar la solución y evitar que los errores invisibles erosionen la competitividad y minen la confianza en las decisiones críticas que guiarán el futuro de tu negocio.
Aspectos Clave de una Estrategia Data-Driven
Definición del Dato
Uno de los mayores retos que enfrentan las organizaciones es la falta de definición clara y estandarizada de los datos. Con frecuencia, diferentes departamentos o sistemas manejan los mismos datos de maneras distintas, lo que genera confusión y discrepancias. La falta de un lenguaje común para definir términos y variables clave provoca inconsistencias, impactando negativamente el análisis de datos y la integración de sistemas. Sin una definición precisa y uniforme, los datos pierden su valor al no poder ser correctamente interpretados por todas las partes interesadas.
Mantenimiento del Dato
No basta con tener procesos para almacenar y definir los datos correctamente; también es necesario implementar un mantenimiento y revisión constante para garantizar que la información siga siendo relevante y útil.
Sin mecanismos de actualización automática y sin roles claramente definidos para la gestión de datos, el entorno puede volverse desorganizado. Este desorden no solo afecta la integridad de los datos, sino que también puede resultar en una toma de decisiones ineficiente y costosa.
Es fundamental que las empresas adopten un enfoque proactivo hacia el mantenimiento de los datos, que incluya revisiones periódicas y auditorías para identificar y corregir cualquier inconsistencia. Un mantenimiento continuo asegura que los datos sean precisos y estén alineados con los objetivos estratégicos de la organización, permitiendo una toma de decisiones más efectiva y basada en información fiable.
Calidad del Dato
La precisión, consistencia, integridad y actualidad de los datos son factores esenciales para asegurar la correcta toma de decisiones. Sin embargo, errores en la captura, el procesamiento y la gestión de los datos comprometen su calidad. Las empresas a menudo integran datos de diversas fuentes, y sin un control riguroso de calidad, se pueden introducir errores que perjudiquen la eficiencia operativa y la confianza en los sistemas de datos.
La implementación de una nueva plataforma de gestión de datos permite centralizar y homogeneizar la información que anteriormente estaba dispersa en múltiples fuentes y gestionada de manera fragmentada. Este cambio no solo ha mejorado la accesibilidad de los datos, sino que ha conducido a la creación de una arquitectura de datos robusta y escalable. Con una infraestructura consolidada, las organizaciones pueden realizar una rápida ingesta, procesamiento y explotación de la información, lo que resulta en una mejora notable en la calidad del dato.
Además, la implementación de prácticas avanzadas en la visualización de datos, proporciona a los equipos la capacidad de interpretar la información de manera más efectiva. Con datos limpios y bien estructurados, las organizaciones pueden realizar análisis más profundos y obtener insights valiosos que respaldan la toma de decisiones.
Solución Integral
Para hacer frente puedes contar con el Asset de Luce Analytics Data Quality, una herramienta diseñada específicamente para solucionar los problemas de definición, mantenimiento y calidad del dato en las grandes organizaciones. Esta solución ofrece un enfoque integral que permite monitorizar, procesar y enviar datos de manera rápida y eficiente desde la capa de datos del cliente (dataLayer) hacia diversas herramientas de terceros, asegurando la consistencia y calidad en todo momento.
El principal objetivo de Asset Analytics Data Quality es asegurar que las organizaciones puedan supervisar continuamente el estado de sus datos y garantizar que se estén enviando correctamente a otras plataformas o sistemas. Esto es crucial para evitar errores y mantener la integridad de los datos a medida que son utilizados por herramientas de análisis, marketing o ventas.
Definición Estandarizada
Mediante la configuración de reglas de negocio personalizadas, el cliente puede definir con precisión cómo deben ser los datos en cada variable y página web. Esto ayuda a asegurar que todos los datos se encuentren correctamente estandarizados y que cualquier nueva implementación o página web siga las definiciones establecidas. De este modo, Asset Analytics Data Quality reduce las inconsistencias en la definición del dato, permitiendo que las organizaciones mantengan un lenguaje común a lo largo de sus departamentos y sistemas.
Mantenimiento Automatizado
El asset permite capturar y procesar datos de manera automatizada, facilitando su mantenimiento y actualización continua. Gracias a su rápida capacidad de procesamiento, todas las variables necesarias son monitoreadas en tiempo real, lo que garantiza que se mantengan actualizadas y que cualquier problema pueda ser detectado y corregido de inmediato. Esto disminuye la carga operativa del mantenimiento manual y reduce la probabilidad de errores o duplicidades en los registros.
Control de la Calidad del Dato
Con Asset Analytics Data Quality, las empresas pueden establecer controles de calidad continuos sobre el estado de cada variable de la capa de datos, asegurando que cumplan con los estándares de precisión, consistencia e integridad. La herramienta proporciona una visión completa de los datos, permitiendo identificar problemas antes de que impacten en las operaciones o en los análisis. Además, su capacidad para gestionar datos en tiempo real asegura que la información sea siempre actual y esté lista para ser utilizada de manera confiable.
La calidad, gestión y mantenimiento de los datos son aspectos fundamentales que pueden marcar la diferencia en la agilidad y efectividad de tu organización, y la relación la posición competitiva
Si deseas profundizar en cómo optimizar tus procesos de gestión de datos, te invitamos a seguir nuestro blog para obtener más información y recursos. No dudes en contactarnos para conocer cómo podemos ayudarte a transformar tus datos en un verdadero activo.
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