Los 10 errores más comunes en la Gestión de Información

Cada vez más empresas se decantan de las herramientas de inteligencia de negocios y con ello eligen la transformación digital para estar al margen de las tendencias actuales. Además, a medida que las aplicaciones de big data se han incrementado, las organizaciones tratan la data empresarial como un activo valioso.

La capacidad de aprovechar la información empresarial almacenada en data marts o en un data lake, no es el fuerte de todas las empresas. A veces, hacen falta herramientas apropiadas que permitan transformar los datos en otros que se puedan interpretar. Por esto, es importante conocer los errores más comunes en la gestión de información que pueden perjudicar a las estrategias de negocios.

Errores más comunes en la gestión de la data empresarial

Actualmente, empresas de diferentes segmentos tratan de aumentar sus esfuerzos para lograr una cultura empresarial Data Driven. Aunque no es una tarea sencilla, si prestas atención a estos errores comunes puedes marcar la diferencia y capitalizar todo el potencial que tienen tus datos, a través de estrategias como Business Intelligence, Analítica Predictiva, Data Science, Big Data, entre otras.

1. Tratar el Data Governance como un proyecto

Muchas empresas suelen tratar el Gobierno de Datos como cualquier otro proyecto, cuando la realidad es que la información cambia muy rápido y este enfoque no permite a las organizaciones que la gestión evolucione con los cambios de la organización. Para evitar este error en la gestión de información, lo más adecuado es aplicar un enfoque de programa, ya que así se pueden administrar varios proyectos asociados a uno principal y es más apropiado para los cambios constantes de los datos y de la organización.

2.  Poner en práctica una Calidad de Datos deficiente

El perfilamiento de datos es obligatorio para crear aplicaciones profesionales de integración de datos. A través de ellos, los desarrolladores de ETL pueden tomar los datos actuales, analizarlos y definir reglas de negocio en una herramienta para aplicar data cleansing o data scrubbing en los tableros.

Por este motivo, se deben tener presente los conjuntos de datos actuales y futuros para evitar errores al insertar o extraer información de la base de datos. Significa que se deben desarrollar perfilamiento de datos para dedicar menos tiempo a la limpieza de data en el futuro.

3. Enfocarse solo en cumplir con el objetivo

Algunas veces, cuando un data scientist intenta cumplir solo con los objetivos de una organización, puede tomar atajos para facilitar el proceso de gobierno de datos. Esto no se debe hacer, ya que es probable que se cometan errores en el camino. Lo ideal es que se consideren las metas a futuro y la rentabilidad corporativa.

4. Trabajar sin un correcto proceso de Gobierno de Datos

Toda empresa debe garantizar un Gobierno de Gatos efectivo del Data Warehouse. Es la mejor manera de aprovechar el potencial de las utilidades de business intelligence, business analytics y permitir que un data scientist trabaje de forma correcta con estrategias de data science.

5. Ver al Big Data como la solución a todos los problemas

Con la llegada de los datos masivos, muchas empresas se enfocan en solo aplicar estrategias de artificial intelligence con machine learning para resolver sus problemas. La realidad es que esto no suele solucionar las dificultades de gestión, razón por la cual debes probar opciones como la modernización del Data Warehouse con Microsoft Azure, Snowflake Data Cloud, o alguna otra; que te permita tener información confiable antes de llevarla a estrategias con IA.

6. Olvidar atender a la arquitectura de datos

En cualquier entorno empresarial se debe prestar atención a las inversiones en arquitectura de datos y utilidades que puedan mejorar la gestión y analítica de estos. Por ejemplo, se pueden crear planes de revisiones periódicas, desarrollar metodologías arquitectónicas específicas, verificar la integración de datos, etc.

7. Ignorar la Calidad de Datos

La calidad de datos es fundamental para impulsar una correcta gestión de los mismos, ya sea al usar dashboards, inteligencia artificial con redes neuronales, entre otros. Debes investigar los potenciales problemas de gobernanza de datos, entrenar al equipo de trabajo, hacer que la revisión de la data sea una prioridad, etc.

8. Basarse en la intuición

Aún con la tecnología existente hoy día, muchas empresas basan sus decisiones en la intuición. Esto es un error, ya que para eso se deben estudiar los datos proporcionados por las estrategias de big data, siempre que sean de calidad.

9. Actuar sin liderazgo

Muchas veces los proyectos relacionados con la data empresarial están liderados por varias áreas de la compañía. Es importante que siempre exista una persona especialista en el negocio, análisis de datos y más, capaz de digerir toda la información para distribuirla en cada departamento. 

10. Recopilar datos innecesarios

En algún punto del gobierno de datos se debe reciclar información para evitar la data redundante y obsoleta. No obstante, cuando las empresas no siguen este enfoque, extienden aún más el proceso de mantenimiento para garantizar que estén en orden.

Evita estos errores y gestiona la data con éxito

Como pudimos ver hay errores en la gestión de información relativamente sencillos y otros lo bastante complejos, que nos hacen cuestionar nuestra estrategia global de datos, en ocasiones es necesario dar un paso atrás y detectar de raíz cuál es el reto que más impacta en la obtención de información y toma de decisiones. 

La clave del éxito está en lograr un proceso continuo y generar un sistema de gestión de datos eficaz, que ahorre tiempo y recursos. Lo ideal es que puedas resolver todos los problemas con el uso de un software apropiado para cumplir con las demandas de la empresa a tiempo. 

En Intus, podemos apoyarte en todos los niveles de gestión de información desde la integración hasta el gobierno de datos, para mejorar la toma de decisiones con herramientas de BI como Microsoft Power BI.