¿Cómo abrazar el amor en lugar del odio en la Calidad de Datos?
Descifrando los Problemas de Calidad de Datos
Enfrentemos la realidad: la calidad de datos, a pesar de su importancia primordial, suele ser poco amada y subestimada en muchas organizaciones. Se percibe como excesivamente técnica, requiere una gran cantidad de esfuerzo y tiempo tedioso para gestionarla y, en última instancia, conduce a una falta de entusiasmo para asumir esta responsabilidad crucial.
En el entorno empresarial acelerado, la calidad de datos no siempre recibe la atención que merece. Con datos que se generan y procesan continuamente a un ritmo asombroso, garantizar su precisión, integridad y consistencia puede resultar abrumador. Además, las complejidades asociadas con la integración y gobernanza de datos contribuyen aún más a la reticencia para abrazar completamente la dimensión de calidad de datos. Entonces, ¿cómo pueden los equipos reavivar la llama y la pasión por la calidad de datos? ¿Y pasar de un desinterés general por los datos a un amor duradero por corregirlos?
Calidad de los Datos: No Sólo la Punta del Iceberg
Los problemas de calidad de datos, similares a un iceberg, a menudo son más complejos de lo que parecen. Los altos ejecutivos pueden ver los problemas de datos como manejables en la superficie, pero los analistas de datos, los ingenieros de datos y los científicos de datos saben que es un iceberg que oculta complejidades más profundas. No sorprende que la calidad de los datos siga siendo un desafío constante, ya que los datos deficientes persisten a pesar de los esfuerzos tecnológicos, de gobernanza y del equipo. Irónicamente, la calidad de los datos nunca ha sido más crucial para el éxito digital de una empresa: compartir y distribuir datos incorrectos y deficientes desencadenará un efecto dominó que podría provocar repercusiones costosas, convirtiéndose potencialmente en la perdición del negocio.
Poniendo el Deseo de vuelta en el Corazón del Proceso
En el mundo del marketing, el modelo AIDAR (Atención, Interés, Deseo, Acción, Repetición) es un método bien establecido utilizado para involucrar a los consumidores potenciales y encender su interés en un producto. Curiosamente, este modelo encuentra relevancia más allá del marketing en el contexto de la calidad de los datos. Entonces, exploremos lo que se necesita para reavivar la pasión y aprecio por datos precisos y confiables desde el prisma del modelo AIDAR.
#1 - Conciencia: Mostrar los Problemas de Calidad de Datos como Desafíos Críticos de Negocios
Involucrar a los principales interesados, incluyendo la alta dirección, analistas de datos y usuarios, es vital para comprender las consecuencias de gran alcance de una mala calidad de datos en el desempeño organizacional.
El Impacto del Malos Datos en el Negocio:
Presentar el problema desde una perspectiva empresarial (ingresos, costos, riesgos) con evidencia de respaldo y llevar a cabo talleres y estudios de casos puede ayudar a anticipar problemas. Demostrar escenarios reales donde problemas de calidad de datos llevaron a errores costosos u oportunidades perdidas permite tomar medidas proactivas para prevenir incidentes similares en el futuro.
El impacto de los ingresos:
Los datos de clientes tienden a ser el epicentro de problemas de calidad de datos debido a su importancia primordial para las empresas. Por ejemplo, durante la migración del CRM, las entradas duplicadas de información crucial del perfil del cliente en Salesforce pueden obstaculizar la efectividad de las campañas de marketing dirigidas a clientes e impedir la disponibilidad de información esencial necesaria para tácticas exitosas de venta adicional.
El impacto en los costos:
Considera un escenario donde el sistema de facturación extrae direcciones de facturación erróneas del CRM. Esto puede llevar a interrupciones inmediatas en el flujo de efectivo, subrayando la importancia crítica de la precisión de los datos para garantizar operaciones comerciales sin problemas.
El Impacto en el Riesgo:
En el contexto del GDPR, una gestión deficiente de datos representa un riesgo de incumplimiento. Por ejemplo, si el consentimiento del cliente para el procesamiento de datos no está documentado correctamente o está desactualizado, o si se deja sin controlar datos sensibles, la empresa puede enfrentar multas severas y daño a su reputación.
#2 - Interés: Cuantificar el Impacto Empresarial de Problemas de Calidad de Datos
Entender el impacto de un defecto de calidad no se trata simplemente de identificar la cantidad de conjuntos de datos que contienen un número específico de anomalías. Más bien, el desafío crucial radica en evaluar el costo operativo asociado con este defecto.
Cuando se trata de anomalías en conjuntos de datos, es esencial ir más allá del análisis meramente cuantitativo. Si bien conocer la extensión de las anomalías es valioso para la evaluación, también es importante considerar las consecuencias prácticas de estos defectos en los procesos operativos. El costo operativo se refiere a los posibles efectos negativos de estas anomalías en varios aspectos de las operaciones de una organización, como la productividad, la eficiencia, la precisión y el rendimiento general. Destacar casos específicos de fallos en la calidad de datos y estimar su impacto financiero y operativo crea un argumento convincente para tomar medidas.
Un buen ejemplo de cuantificar el impacto empresarial es el impacto de datos incorrectos en la efectividad de una campaña de marketing. Aquí hay un ejemplo de cómo datos deficientes podrían afectar el embudo de marketing de una organización y cómo la calidad de datos puede impactar positivamente en la línea de fondo.
Ejemplos como estos hablan por sí mismos y pueden ayudar a convencer al Comité Ejecutivo para que implemente una estrategia global.
#3 - Deseo: Establecer una Estrategia de Calidad de Datos con el Equipo Correcto
Este paso implica desarrollar una estrategia integral de calidad de datos que aborde las causas fundamentales de los problemas identificados durante las etapas de conciencia e interés. Cuando se trata de calidad de datos, a menudo los pequeños arroyos forman grandes ríos: una estrategia de calidad de datos no debe centrarse en intentar hervir el océano (intentar abarcarlo todo), sino en establecer objetivos concretos y alcanzables con un enfoque empresarial.
Formar Dúos Empresariales y Técnicos:
Como se mencionó anteriormente, la calidad técnica de los datos y los problemas empresariales son dos caras de la misma moneda. Por lo tanto, parece apropiado involucrar a los equipos de manera similar. Implementar “pods” (equipos) que consisten en equipos compuestos por representantes de los departamentos afectados por problemas de calidad de datos por un lado, y departamentos técnicos de datos y análisis por el otro, facilitará la gestión efectiva de ambos aspectos de la calidad de datos.
Los “pods” identificarán casos de uso al colaborar con los respectivos departamentos para asegurar que las necesidades y preocupaciones se incorporen en la estrategia. La estrategia de datos debe ser medible para demostrar que tiene impacto: es crucial establecer métricas de calidad de datos bien definidas e indicadores clave de rendimiento para supervisar el progreso y evaluar la eficacia de las iniciativas de calidad de datos.
#4 - Acción: Implementar Iniciativas de Mejora de la Calidad de Datos
Herramientas Adaptadas a la Estrategia Colaborativa, No al Revés
Del mismo modo en que los equipos de calidad de datos se construyeron para abordar problemas de datos, necesitan un espacio común para trabajar juntos en los mismos conjuntos de datos, basado en la experiencia individual y fomentando una comprensión unificada. Como dijimos, a menudo resulta frustrante descubrir datos, limpiarlos y compartirlos si las herramientas son dispares, demasiado técnicas y no se adaptan a un enfoque colaborativo.
Optar por herramientas que sean fáciles de usar y aprender es vital. Además, es esencial garantizar que estas herramientas se integren sin problemas con los sistemas de datos establecidos por el departamento de TI. Dataiku capacita a los trabajadores de datos para adentrarse en el descubrimiento de datos, procesos de limpieza de datos y compartir conocimientos de confianza.
Celebrar el Éxito y los Logros del Equipo
Una vez que los datos sean confiables, es igualmente importante reconocer los esfuerzos del equipo: celebra los éxitos en la calidad de datos, destaca los datos confiables como logros significativos y muestra el impacto positivo de las mejoras en la calidad de datos para mantener el compromiso de la organización con la excelencia en datos.
#5 Repetir: Fomentar la Mejora y Promover la Reutilización a través del Monitoreo Automatizado
La mejora de la calidad de datos es un proceso continuo, no un esfuerzo único. Los equipos empresariales y técnicos a cargo deben actualizar los datos existentes y abordar diversos casos de uso. Esto implica actualizar y mantener los conjuntos de datos actuales para mantener su precisión y relevancia, además de explorar e implementar otros casos de uso basados en datos para satisfacer necesidades comerciales adicionales.
En el núcleo de una práctica de calidad de datos yace el establecimiento de una cultura comprometida con el monitoreo y mejora continuos. Auditorías regulares de datos y el diseño meticuloso y revisión de métricas de calidad de datos sistematizadas son pilares clave en este esfuerzo. También significa diseñar y operacionalizar bucles de retroalimentación con observabilidad de datos y monitoreo automatizado para identificar problemas emergentes y oportunidades de mejora.
Las métricas en la plataforma Dataiku evalúan automáticamente elementos de datos o modelos en busca de cambios en calidad o validez, y las verificaciones aseguran que los flujos programados se ejecuten dentro de los plazos esperados y que las métricas entreguen los resultados esperados. Las alertas y advertencias configurables brindan a los equipos el control que necesitan para gestionar de manera segura los flujos de datos sin la tediosidad del monitoreo manual constante.
El valor de los datos radica en su uso
Para amplificar este efecto de valor, los datos deben ser accesibles y utilizados. Esto implica crear un catálogo de datos centralizado y confiable donde los datos confiables estén disponibles para su reutilización y explotación por parte de la mayor cantidad de personas posible.
Este paso clave permitirá que otros departamentos empresariales obtengan mayores perspectivas, desarrollen productos de datos y liberen el verdadero potencial de los datos, culminando en una profunda apreciación por los datos dentro de nuestra organización, un estado al que cariñosamente llamamos “amor por los datos”.
¡Sin duda, convertir la gestión de datos en una historia de éxito que impulse tu negocio hacia nuevas alturas es una realidad, al generar conciencia sobre los problemas de calidad de datos, cuantificar su impacto en tu negocio, establecer estrategias efectivas con el equipo adecuado y, lo más importante, implementar acciones tangibles para mejorar la calidad de los datos.
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