En la actualidad, no cabe duda de que los procesos de analítica de Big Data se han convertido en algunas de las inversiones más populares que los líderes de grandes compañías realizan para optimizar sus organizaciones. Las razones detrás de esto son claras, pues se estima que la implementación adecuada de las metodologías y tecnologías de análisis de grandes cantidades de información pueden contribuir a un crecimiento en la rentabilidad y desempeño de más del 10%, de acuerdo con un reporte de KPMG.
Sin embargo, lo que empresas de menor tamaño y menos tiempo en el mercado necesitan considerar es que, detrás de este éxito económico del Big Data, se encuentran una serie de mejores prácticas que deben ser seguidas para conseguir los resultados esperados.
En Xepelin, nuestra meta es la de facilitar la implementación de esta clase de procesos, así como de otras herramientas y procedimientos de tecnología financiera, dentro de tu organización, por lo que en este artículo hablaremos sobre las mejores prácticas a seguir en la gestión de datos (data management) para desbloquear, de manera segura, el potencial de la analítica.
Realizar una autoevaluación
Así como existen distintos niveles en cuanto a la madurez financiera en la que cada empresa opera (lo cual engloba factores como su nivel de planificación y adopción tecnológica), pueden hallarse niveles diferentes de madurez en torno a la adopción de prácticas apropiadas de gestión de datos.
Al realizar una autoevaluación sobre este nivel, podrás conseguir una idea mucho más clara sobre las áreas de oportunidad que tu empresa presenta en este aspectoy así enfocarte en invertir en optimizar áreas específicas que necesiten apoyo. Como referencia, estos son los 5 niveles de madurez en el ámbito de data management:
- Realización: el enfoque es solo en proyectos individuales y en arreglar problemas de data en lugar de mejorar procesos de forma continua. Los datos no son considerados como ventajas competitivas.
- Gestión: la analítica se lleva a cabo de alguna forma y se comienza a ver a la información como un activo importante. Sin embargo, las prácticas y herramientas necesarias para convertirla en valor aún no están presentes.
- Estandarización: la analítica se lleva a cabo de acuerdo con estándares que garantizan la calidad de la información procesada y existen procesos de gobernanza, retroalimentación, monitoreo y revisión.
- Medición: los datos son medidos y aprovechados como herramientas estratégicas y el personal los utiliza como fuentes de información. Los problemas del proceso son corregidos automáticamente.
- Optimización continua: se identifican a los datos como activos críticos en todos los niveles y su procesamiento se encuentra en un estado de constante optimización.
Antes de comenzar a recolectar ciertos datos, indaga sobre leyes de privacidad y gestión de datos pertinentes
Algunos tipos de datos, como aquellos pertenecientes a los clientes de tu empresa, están protegidos por diversas leyes y regulaciones de privacidad; por ende, aunque pueden aportar valor, es importante indagar sobre la normatividad pertinente y apegarse a ella al momento de procesarlos, esto con el fin de evitar riesgos legales.
En muchas ocasiones, esto implica redactar políticas de privacidad claras y transparentes, comunicarlas abiertamente, y conseguir el consentimiento explícito de clientes antes de recopilar y utilizar su información.
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Recopila solo la información necesaria
Si bien es cierto que una gran cantidad de información sobre un área lleva a mejores decisiones dentro de ella, demasiados datos (ya sea por su volumen neto o porque pertenecen a áreas irrelevantes) pueden convertirse en un obstáculo para los procesos de analítica y para la infraestructura que los apoya. Por ello, siempre es mejor apegarse a extraer el mínimo necesario de data, pues esto permitirá centrar su análisis en el alcance de metas concretas y generará perspectivas más claras sobre temas específicos.
Centraliza los datos y garantiza la interconexión entre silos
Los silos de información (bases de datos aisladas) representan uno de los retos más significativos para la gestión de datos, puesto que dificultan la comparación de distintos grupos de información que enriquezcan la analítica, así como el acceso a ellos. Con esto en mente, un proceso de data management adecuado se caracteriza por la eliminación de estos silos por medio de la centralización de información en la nube u otra plataforma digital.
En caso de que eliminar silos sea un problema considerable que requiera una reestructuración extensiva de la infraestructura interna de tu empresa, también es válido enfocar los esfuerzos de optimización de analítica en conectarlos entre sí, en lugar de erradicarlos. Esto se puede lograr a través de políticas y protocolos de gestión que faciliten el flujo de información entre distintos departamentos.
Lleva a cabo el proceso correspondiente de data cleaning
Para que un algoritmo pueda procesar, correctamente, la información introducida, y para que este análisis genere conocimiento valioso, esta debe haber pasado por un proceso conocido como data cleaning, el cual consiste en asegurar la integridad, veracidad y uniformidad de la base de datos por analizar. Entre otras cosas, esto implica remover duplicados, corregir errores de registro, estandarizar el nombre de categorías y formatos, y hacer lo posible por lidiar con información faltante.
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Automatiza el registro de datos
Para reducir la probabilidad de que surjan errores de registro o valores faltantes y, por ende, se logre agilizar el proceso de data cleaning, también es posible automatizar el registro de datos. Además de las ventajas anteriores, esta decisión volverá mucho más rápido el proceso de analítica de principio a fin, ya que eliminará la necesidad de introducir información de forma manual.
¿Cómo hacerlo? Se necesita implementar algún tipo de software de data streaming, de gestión de recursos empresariales, sensores de IoT (Internet de las cosas), o cualquier otro tipo de tecnología que se integre con procesos particulares para extraer información.
Implementa gobernanza de datos y contrata personal con experiencia
Los niveles más elevados en materia de madurez en la gestión de datos se caracterizan por la estandarización de procesos de analítica, así como la aceptación de los datos como ventajas estratégicas que deben ser manejadas adecuadamente, y la única manera de alcanzar estas metas es mediante la gobernanza.
De forma concreta, esto conlleva diseñar políticas claras y detalladas sobre los protocolos para procesar y utilizar la información e implementar controles internos que garanticen que estas sean respetadas. También, involucra tomar en serio la gestión de información y contratar posiciones especializadas para mantenerla bajo control, como un CDO (Chief Data Officer).
Considera el data streaming en tiempo real para ciertos datos
Aunque algunas bases de datos pueden tener cierto grado de antigüedad sin dejar de contribuir valor, cierta información necesita actualizarse en tiempo real para permitir la toma de decisiones oportunas con base en ella, tal es el caso de los datos de finanzas. Afortunadamente, la misma clase de herramientas tecnológicas que centralizan la data, también suelen brindar actualizaciones en tiempo real, por lo que, una vez adoptadas, se puede obtener este beneficio de manera conjunta.
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Invierte en seguridad
Las grandes cantidades de datos que llegues a procesar en tu empresa no solo son activos valiosos de manera interna, por lo que es posible que entidades fraudulentas externas traten de adquirirlos. Tomando esto en cuenta, cuando decidas invertir en la analítica de Big Data, esta inversión debe englobar también procesos de seguridad que garanticen que cada la información se encuentre protegida mientras está almacenada y a medida que transite entre distintos departamentos.
Capacita a empleados en la gestión e interpretación de datos
Dado que, idealmente, la gestión de datos no debe ser la responsabilidad de un solo grupo de miembros de tu empresa y que los niveles altos de madurez en este rubro conllevan la adopción de la analítica en múltiples áreas y niveles, es necesario asegurarse de que cada empleado relevante entienda este proceso y conozca cómo llevarlo a cabo. Solo así es posible alcanzar las mejoras significativas e integrales que la analítica puede ofrecer.
Realiza representaciones visuales
En efecto, al momento de tomar en serio la gestión de datos dentro de tu organización, todo miembro debe de tener nociones de cómo llevar este proceso de la mejor manera, pero no todos pueden ser expertos en este rubro.
Considerando esto, y para agilizar la interpretación de la data, siempre es buena idea que cada proceso de analítica concluya con representaciones visuales, como gráficos, que permitan que los insights generados se conviertan en información utilizable para cada miembro de la empresa, sin importar su nivel de experiencia en el procedimiento.
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Al final del día, alcanzar el nivel de madurez deseado en cuanto a la gestión de datos es un proceso complejo que consume una cantidad considerable de tiempo y recursos. Sin embargo, siguiendo estas mejores prácticas y apoyándote en las herramientas de tecnología necesarias, este camino puede ser más sencillo y ligeramente más rápido.
Entre estas herramientas, vale la pena destacar la suite de herramientas de Xepelin, que permiten centralizar y visualizar las métricas financieras de tu empresa para facilitar su control y agilizar la toma de decisiones con base en ellas. Mediante esta plataforma, podrás tener el control de los gastos e ingresos de tu empresa, así como de las cuentas por cobrar y por pagar, en un solo lugar.
De esta forma, poner en práctica ciertas medidas para la apropiada gestión de datos en tu empresa, como la centralización, la automatización y la interconexión, puede ser un proceso mucho más sencillo.
Xepelin ofrece tecnología financiera para todo negocio. Centraliza, controla y gestiona las finanzas de tu empresa en un solo lugar.
