El rol del Data Quality y el Data Governance en la estrategia empresarial

El rol del Data Quality y el Data Governance en la estrategia empresarial

La regulación de las bases de datos exige seguridad, integridad y control. Toda empresa que utilice los datos como un activo estratégico debe tener una política de gobierno de datos como base para gestionarlos y solucionar los problemas con el flujo de los mismos y la confianza en ellos.

Los datos ofrecen mayor competitividad, la posibilidad de identificar puntos de mejora, desarrollar nuevos productos o servicios y optimizar la experiencia del cliente, entre otras ventajas.

La finalidad del gobierno de datos es aumentar al máximo el valor de estos a través de procesos y procedimientos alineados a la estrategia y tácticas del negocio, contribuyendo a la digitalización de la organización y a agilizar la toma de decisiones en los diferentes departamentos.

Los beneficios del Data Quality en la gestión de Data Governance | Blog Merlin Data Quality

Las buenas decisiones organizacionales se basan en datos exactos, completos, íntegros, actualizados, coherentes, relevantes, accesibles y confiables. Los datos que reúnen estos atributos son datos de calidad.

Las compañías generan una gran cantidad de datos que provienen de distintas fuentes. Para convertir los datos recopilados en datos de calidad, es necesario tratarlos: normalizarlos, validarlos y enriquecerlos.

La calidad y el gobierno de datos se integran en la estrategia empresarial y convergen en los procesos que garantizan la credibilidad e integridad de los datos, y cumplen con la legislación y las regulaciones vigentes.

Fernando Deniard, CEO

Los enemigos de la calidad de datos y cómo afectan al negocio

Los enemigos de la calidad de datos y cómo afectan al negocio

La calidad de los resultados de la compañía depende directamente de la calidad de los datos de partida para alcanzar los objetivos comerciales.

¿Cómo valorar la calidad de los datos?

Hablamos de datos de mala calidad cuando:

  • Los datos son incorrectos, imprecisos, inconsistentes, falsos o contradictorios
  • Los datos están incompletos, duplicados o desactualizados
  • Los datos no tienen un formato estándar

¿Cuáles son las causas de la mala calidad de los datos?

  • Errores en la entrada manual de datos
  • Incorporación automática de datos de fuentes externas
  • Migraciones de datos con información incompleta, errores de sintaxis o de semántica
  • Problemas de comunicación entre sistemas transaccionales
  • Incremento en el volumen de los datos a gestionar y su variedad o diversidad
  • Información repetida en diferentes bases de datos
  • Falta una estrategia para mejorar la calidad de los datos
  • No hay un responsable del cumplimiento de los estándares de calidad de los datos
  • Ausencia de una solución tecnológica para la gestión de la calidad de los datos
¿Cuáles son las consecuencias de la mala calidad de los datos? | Blog Merlin Data Quality
  • Alto costo en tiempo y recursos
  • Problemas en la productividad
  • Mala gestión e insatisfacción de clientes
  • Interacciones erróneas con contactos importantes
  • Pérdida de clientes potenciales
  • Deterioro en la imagen corporativa
  • Informes imprecisos
  • Decisiones estratégicas no acertadas
  • Proyectos fallidos

¿Cuáles son los pasos a seguir para asegurar la calidad de los datos?

  • Definir los parámetros de calidad de datos
  • Identificar el tratamiento necesario
  • Asignar a los responsables de la tarea
  • Implementar el uso de la herramienta tecnológica que realizará la gestión de la calidad de los datos

¿Cuáles son las soluciones en calidad de datos que brinda Merlin?

Garantizamos la validez de los datos y hacemos más eficiente cada proceso de la organización que requiere el uso de los mismos, generando conocimiento y valor para la empresa.

Podés encontrar más información sobre este tema en el siguiente post: La calidad de los datos, una pieza clave para la experiencia del cliente.

Bienvenido Openbank

Bienvenido Openbank

Gracias, Openbank, por confiar en nosotros para ayudarlos a obtener el mayor potencial de sus datos.

Garantizamos los estándares de los procesos de optimización de datos para que en todo momento cuenten con información de calidad.

Nuestras soluciones ayudan a que cada dato recopilado pueda ser almacenado de forma correcta.

Con Merlin los datos cumplen con la uniformidad, confiabilidad, exactitud y homogeneidad necesaria para que puedan ser analizados y funcionen de apoyo en la toma de decisiones.

La calidad de los datos impulsa el éxito de Big Data

La calidad de los datos impulsa el éxito de Big Data

Se generan y recopilan datos constantemente, de diversas fuentes, con tipologías variadas y estructuras complejas. Pero para que estos datos cumplan con los objetivos y las prioridades de la organización, también deben cumplir con las características necesarias para asegurar su calidad.

Los datos erróneos, inconsistentes, redundantes o en formato deficiente impiden que puedan ser utilizados adecuadamente.

La toma de decisiones sustentadas por datos de calidad impacta de manera positiva en los resultados de la compañía y sus ingresos.

Para garantizar la calidad de los datos, es primordial dar respuesta de excelencia a las 5 dimensiones del Big Data: volumen, velocidad, variedad, veracidad y valor:

La calidad de los datos impulsa el éxito de Big Data | Blog Merlin Data Quality

Analizar datos de calidad aporta un valor añadido a la capacidad ejecutiva de la empresa.

Nuestras soluciones de Normalización, Validación, Enriquecimiento y Deduplicación están orientadas a la obtención de datos corporativos óptimos en tiempo real.

Fernando Deniard, CEO

Alcanzar el nivel de optimización de la calidad de datos es simple con Merlin

Alcanzar el nivel de optimización de la calidad de datos es simple con Merlin

La falta de una solución tecnológica para la gestión de la calidad de datos debilita los procesos organizacionales.

Contar con datos de calidad es la mejor garantía de que los análisis de los datos resulten útiles para la toma adecuada de decisiones estratégicas y operacionales.

El modelo de madurez para la gestión de la calidad de datos consta de 5 niveles y cada uno de ellos representa una etapa evolutiva dentro del negocio:

Alcanzar el nivel de optimización de la calidad de datos es simple con Merlin | Blog Merlin Data Quality
  1. Inicial
    • Pocos procesos de calidad de datos establecidos o ninguno
    • No se realiza un seguimiento global de los datos
    • El equipo destinado a cuestiones de datos se encuentra sobrepasado
  2. Gestionado
    • Hay una concientización sobre el valor de los datos
    • Se aplican procesos de calidad de datos, algunos de ellos automatizados
    • Los datos relacionados a cuestiones regulatorias están disponibles y documentados
  3. Definido
    • Se conoce el riesgo que representa para la compañía la mala calidad de datos
    • Las políticas de calidad de datos están bien definidas y se aplica el uso de la tecnología para cumplirlas
    • Toda la organización conoce las prácticas de gestión de calidad de datos y hay algunos responsables de llevar a cabo esta tarea
  4. Gestionado cuantitativamente
    • Existe un equipo de gobierno de datos con objetivos cuantitativos
    • Cada proyecto sigue los principios de gobierno de datos
    • Se analiza la evolución de la calidad de los datos
  5. Optimizado
    • La gestión de calidad de datos está completamente automatizada
    • Resulta fácil administrar los costos de las iniciativas de datos y minimizarlos
    • Los datos están completos, íntegros y actualizados, y cumplen con la exactitud, coherencia, relevancia, accesibilidad y confiabilidad que requieren las acciones empresariales

Nuestros expertos en Data Quality apoyan la evolución de la madurez en la gestión de la calidad de datos de cada cliente, ayudándolos a implementar las mejores prácticas de Data Cleansing, Data Enrichment e Information Security para que logren alcanzar el nivel de optimización deseado, fortaleciendo y mejorando las condiciones de los datos con procesos de Normalización, Validación, Enriquecimiento y Deduplicación a través de Merlin.

Pedro Di Santi, COO

es_AR