Introducción
En la era digital actual, donde la información se ha convertido en uno de los activos más valiosos para las organizaciones, el concepto de Business Intelligence (BI) emerge como un enfoque esencial para la toma de decisiones informadas. BI se refiere a la habilidad de una organización para recopilar, analizar y presentar datos de manera significativa que apoye la toma de decisiones estratégicas. Sin embargo, el éxito de cualquier iniciativa de BI no solo depende de la tecnología utilizada o de la experiencia analítica, sino también de un gobierno de datos efectivo. El gobierno de datos es el conjunto de políticas, procesos y prácticas que aseguran la calidad, integridad, seguridad y disponibilidad de los datos utilizados en la organización. En este artículo, exploraremos en profundidad qué es el gobierno de datos y por qué es crucial para el éxito de una solución de business intelligence.
El Gobierno de Datos: Definición y Componentes
El gobierno de datos se puede entender como un conjunto de normas y procedimientos establecidos para gestionar, controlar y proteger los datos en una organización. Implica la creación y aplicación de políticas que definen quién es responsable de los datos, cómo se capturan, almacenan, procesan y comparten, así como cómo se mantiene su calidad y precisión a lo largo del tiempo. El gobierno de datos abarca varios componentes clave:
- Políticas y Normativas: Establecer reglas claras sobre cómo se deben manejar los datos en la organización. Esto incluye políticas de privacidad, estándares de calidad de datos, estandarización, nomenclatura, y políticas de seguridad, entre los más relevantes.
- Roles y Responsabilidades: Definir roles dentro de la organización que serán responsables de la gestión y supervisión de los datos. Esto puede incluir roles como el Data Steward, el Chief Data Officer (CDO) y otros.
- Calidad de Datos: Garantizar que los datos sean precisos, coherentes y confiables. Esto implica la limpieza de datos, la normalización y la eliminación de duplicados. Para más información sobre la temática puntual de Calidad de Datos ver nuestro blog anterior “La Importancia de la Calidad de Datos en la Gestión Empresarial”
- Seguridad de Datos: Implementar medidas de seguridad para proteger los datos sensibles y prevenir el acceso no autorizado. Esto puede incluir la encriptación, la autenticación y la auditoría de accesos.
- Cumplimiento Normativo: Asegurarse de que la gestión de datos cumpla con las regulaciones y leyes relevantes, como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) en Europa.
Importancia del Gobierno de Datos en Soluciones de Business Intelligence
El éxito de una solución de business intelligence está intrínsecamente ligado a la calidad de los datos que utiliza. Para darle un contexto practico a la temática, a continuación, se presentan algunas razones fundamentales por las cuales el gobierno de datos es esencial para de las soluciones de BI:
- Toma de Decisiones Informadas: La toma de decisiones basadas en datos precisos y confiables es esencial para el éxito de una organización. Sin un gobierno de datos adecuado, existe el riesgo de que las decisiones se basen en información incorrecta o desactualizada, lo que podría tener consecuencias negativas.
- Consistencia y Uniformidad: El gobierno de datos garantiza que los datos se capturen, almacenen y presenten de manera consistente en todas las áreas de la organización. Esto facilita la comparación y el análisis, ya que los datos se encuentran en un formato uniforme y fueron aprobados a través de validaciones estandarizadas.
- Confianza en los Datos: Se define calidad de datos a la integridad que éstos deben tener para proveer la suficiente confianza para planificar y tomar decisiones basadas en ellos. Por eso, cuando los usuarios confían en la calidad y precisión de los datos, están más dispuestos a utilizar la solución de BI para respaldar sus decisiones. El gobierno de datos fomenta esta confianza al establecer estándares de calidad y asegurar su cumplimiento.
- Reducción de Riesgos: El gobierno de datos incluye medidas de seguridad y cumplimiento normativo que reducen el riesgo de exposición de datos sensibles o de violaciones de privacidad. Esto es especialmente crítico en un entorno donde las infracciones de datos pueden tener repercusiones legales y financieras graves, y sobre todo, reputacionales.
- Eficiencia Operativa: Con políticas claras sobre cómo gestionar, mantener y utilizar los datos, se reducen las actividades duplicadas y se optimizan los procesos. Esto conduce a una mayor eficiencia operativa y ahorro de recursos.
- Adopción más Amplia de BI: Un buen gobierno de datos puede facilitar la adopción y el uso continuo de las soluciones de BI en toda la organización. Cuando los usuarios experimentan la utilidad y precisión de los datos, es más probable que aprovechen estas herramientas en su trabajo diario.
Desafíos en la Implementación del Gobierno de Datos
A pesar de sus beneficios, implementar un gobierno de datos efectivo no está exento de desafíos. Dos de los desafíos más comunes son la Complejidad Tecnológica y la Falta de Recursos. Respecto del primero, gestionar el flujo de datos a lo largo de la organización puede volverse complejo, especialmente en empresas con múltiples sistemas y fuentes de datos. Y respecto del segundo, una implementación exitosa del gobierno de datos puede requerir inversión en recursos humanos y tecnológicos que algunas organizaciones pueden no estar dispuestas a asignar, o que incluso no puedan conseguir en el mercado.
Para comprender mejor los desafíos y las consecuencias de la falta de un gobierno de datos sólido, consideremos el caso de una empresa de tecnología que fabrica y vende dispositivos electrónicos y está buscando expandir su presencia en el mercado internacional. A medida que la empresa crece, se enfrenta a serias dificultades debido a la falta de un correcto gobierno de datos en su solución de business intelligence. Desafío 1: Inconsistencia de Datos: La empresa había implementado una solución de BI para rastrear las ventas, la distribución y la satisfacción del cliente en sus diferentes mercados. Sin embargo, a medida que la empresa creció y se expandió a nuevos países, surgieron problemas de inconsistencia en los datos. Diferentes equipos utilizaban formatos de datos variados, lo que dificultaba la comparación y el análisis entre regiones. La falta de estándares claros para la captura y el formato de datos llevó a decisiones basadas en información incorrecta o incompleta. Desafío 2: Calidad de Datos Deficiente: La solución de BI de la empresa se basaba en datos recopilados de diferentes sistemas internos y fuentes externas. La falta de un proceso de limpieza y validación de datos adecuado resultó en la presencia de datos duplicados, incompletos y erróneos en el sistema. Como resultado, los informes generados a partir de estos datos no eran confiables y a menudo llevaban a interpretaciones incorrectas de la situación real del negocio. Desafío 3: Falta de Responsabilidad y Coordinación: A medida que la empresa crecía, no había un punto de responsabilidad claro para la gestión de datos en toda la organización. Como resultado, los equipos operaban de manera aislada, sin una coordinación adecuada en la gestión de los datos. Esto llevó a decisiones desalineadas y a la falta de una visión unificada de la empresa en su conjunto. Consecuencias de la Falta de Gobierno de Datos Las dificultades mencionadas tuvieron un impacto significativo para la empresa: Lecciones Aprendidas El ejemplo resalta la importancia crítica del gobierno de datos en las soluciones de business intelligence. Un correcto gobierno de datos podría haber ayudado a la empresa a evitar estas dificultades y a tomar decisiones más informadas y estratégicas. La consistencia en los datos, la calidad de éstos y la coordinación entre los equipos habrían permitido una visión más clara y precisa de la situación de la empresa.Un Caso Práctico: Los Desafíos de la Falta de Gobierno de Datos
Conclusiones
En resumen, el gobierno de datos desempeña un papel esencial en el éxito de las soluciones de business intelligence. Proporciona el marco necesario para asegurar que los datos sean precisos, confiables, completos y seguros, lo que a su vez respalda la toma de decisiones informadas y la eficiencia operativa. Aunque la implementación del gobierno de datos puede ser desafiante, los beneficios a largo plazo superan con creces las dificultades iniciales. Las organizaciones que reconocen la importancia del gobierno de datos están mejor posicionadas para aprovechar al máximo sus iniciativas de business intelligence y para competir en un mundo cada vez más impulsado por los datos.
En última instancia, el gobierno de datos no solo es una cuestión de cumplimiento normativo o de buenas prácticas, sino que es esencial para el éxito a largo plazo de cualquier empresa que busque aprovechar al máximo su inversión en soluciones de business intelligence. Las organizaciones que implementan un sólido gobierno de datos están mejor equipadas para enfrentar los desafíos de los datos en constante cambio y para tomar decisiones estratégicas con confianza en un mundo cada vez más impulsado por la información.
bintelligenz: asegurando un correcto Gobierno de Datos
En línea con todo lo expresado en este artículo, uno de los pilares fundamentales dentro de la estrategia de datos incluida en la solución de bintelligenz es el Gobierno de los Datos.
Este pilar incluye las políticas y marcos para gestionar, supervisar y proteger tus datos con los máximos estándares de seguridad y un adecuado gobierno de datos.
En bintelligenz el Gobierno de Datos se aplica transversalmente a todos los procesos incluidos en la solución, y el mismo incluye:
- Aseguramiento de la calidad de los datos: sólo los datos que pasan las validaciones de calidad son incorporados en la solución. Entre muchas otras validaciones se asegura la unicidad de los datos, la integridad de los datos maestros, el formato correcto de los mismos, la integridad de los datos transaccionales, se completan datos faltantes, etc. De esta manera se garantiza que los datos utilizados en tableros y reportes son confiables y de calidad.
- Trazabilidad de las actualizaciones: los procesos automatizados de actualización de datos aseguran la trazabilidad de las operaciones, el linaje de los datos que se incorporan a la solución y su correcta actualización. De esta manera se pueden rastrear anomalías en los datos hasta su origen a fin de aplicar medidas correctivas.
- Estandarización de datos y dominios: bintelligenz cuenta con un Diccionario de datos que define cada atributo, métrica y visualización incluidos en la solución que permiten desambiguar múltiples interpretaciones de lo que pueden representar los datos. Esta funcionalidad mejora la eficiencia operativa al lograr un consenso en las definiciones entre todas las áreas, y fomentando el uso de la solución y la colaboración entre las distintas áreas de la organización.
- Mejora continua de los procesos de la organización: Los procesos de una organización, y por ende, los sistemas que los soportan, deben adaptarse continuamente a los cambios y desafíos que presenta el contexto. Es por esta dinámica que durante el ciclo de vida de una solución de BI pueden aparecer inconsistencias en las operaciones, que, de no monitorearse, podrían poner en riesgo las operaciones de la empresa. Ejemplos de esto pueden ser errores en la facturación y/o en los cobros, en la gestión del inventario, registro incompleto de las distintas operaciones de la empresa, nombres repetidos, etc. Para facilitar la mejora continua de la eficiencia operativa, bintelligenz incluye tableros para el control de calidad de los datos y los procesos que permiten identificar rápidamente qué procesos y/o sistemas requieren una corrección.
- Estadísticas de Uso: La utilidad de una solución de BI, más allá de su completitud y correctitud, es directamente proporcional al uso de la misma. La no adopción de una solución de BI y la consecuente evolución hacia una cultura data-driven pueden ocasionar la pérdida completa de la inversión en tiempo y dinero. A fin de permitir la medición del avance en este sentido, y tomar las acciones correctivas en tiempo y forma, bintelligenz dispone de un tablero que permite monitorear el uso y la adopción de los distintos tableros por parte de cada uno de los usuarios.
- Seguridad de los datos: Como se mencionara anteriormente, mantener la seguridad de los datos es un punto crítico para las organizaciones. Por lo que bintelligenz implementa políticas de acceso rigurosas y todas las herramientas necesarias para garantizar la seguridad de los datos de la empresa, monitoreando permanentemente posibles vulnerabilidades y utilizando la última tecnología disponible en la protección de la información. La implementación de estos procesos garantiza un Score de Seguridad mayor al 89%, siendo el benchmark del 60%.
¿Qué es bintelligenz?
Bintelligenz, la única solución de business intelligence del mercado que es:
✔ All-in-one: bintelligenz abarca todos los procesos de una solución integral de BI:
- Data Scoping: entender los datos existentes y su origen
- Data Integration: validar y transformar tus datos en un modelo integrado de los procesos de tu organización
- DataWarehouse: almacén de datos corporativo cloud con seguridad incorporada
- Data Visualization: herramienta de visualización world-class
- Data Use: más de 150 tableros pre-armados con métricas y KPIs sobre tu negocio.
✔ No-code: ninguno de los procesos requiere que programes ni una sola línea de código; solamente debes conocer tus sistemas transaccionales actuales.
✔ Económica: solución de BI más económica del mercado. Esquema de suscripción sin necesidad de licencias adicionales, consultorías o personal técnico adicional.
✔ De implementación rápida: en tan solo 1 mes.
✔ Con éxito garantizado: con nuestro proceso acompañado de on-boarding garantizamos que tendrás una solución de BI completa para tu organización.
Conoce más acerca de bintelligenz en www.bintelligenz.com.