Data Stewardship
La gestión de datos es la administración activa de los activos de datos a lo largo de su ciclo de vida, abarcando la definición, la calidad, el acceso y la seguridad. Va más allá de la simple gobernanza de datos – que establece políticas – para centrarse en la ejecución práctica de esas políticas por parte de individuos o equipos designados. En el comercio, la venta minorista y la logística, esto se traduce en garantizar que la información del producto sea precisa y consistente en todos los canales, que la información de envío sea fiable para el seguimiento y que los datos de los clientes se manejen éticamente y en cumplimiento de las regulaciones. Una gestión de datos eficaz ya no es una función de última instancia, sino un componente crítico de la ventaja competitiva, que permite una mejor toma de decisiones, una mayor eficiencia operativa y una mejor experiencia del cliente.
La importancia estratégica de la gestión de datos se deriva del creciente volumen, la velocidad y la variedad de datos que se generan en las cadenas de suministro modernas e interacciones con los clientes. Una mala calidad de los datos conduce a previsiones inexactas, mayores costes de inventario, entregas fallidas y, en última instancia, pérdida de ingresos. Por el contrario, las organizaciones que priorizan la gestión de datos pueden desbloquear un valor significativo de sus activos de datos, impulsando la innovación en áreas como el marketing personalizado, el mantenimiento predictivo y las redes de logística optimizadas. Este enfoque proactivo de la gestión de datos minimiza los riesgos, fomenta la confianza con los clientes y socios y posiciona a las empresas para el éxito a largo plazo en un mundo impulsado por los datos.
El concepto de gestión de datos surgió de las prácticas de gestión de bases de datos de la década de 1980 y 1990, inicialmente centrado en garantizar la integridad de los datos dentro de los sistemas transaccionales. Los primeros esfuerzos se centraron principalmente en lo técnico, centrándose en la modelización de datos, la normalización y las reglas de validación de datos. Sin embargo, a medida que los datos se volvieron más distribuidos y complejos con el auge de Internet y el comercio electrónico, la necesidad de un enfoque más holístico y orientado a los negocios se hizo evidente. Los primeros años de los 2000 vieron la aparición de los marcos de gobernanza de datos, pero a menudo se percibían como burocráticos y carecían de una implementación práctica. La última década ha presenciado un cambio hacia la gestión de datos como una disciplina colaborativa y transversal, impulsada por el crecimiento del big data, la computación en la nube y la creciente importancia del análisis de datos. Hoy en día, la gestión de datos se reconoce cada vez más como un componente vital de la alfabetización de los datos y las iniciativas de inteligencia de datos.
Los estándares fundamentales para la gestión de datos se basan en principios de calidad de datos (precisión, integridad, consistencia, oportunidad, validez), seguridad de datos (confidencialidad, integridad, disponibilidad) y ética de datos (privacidad, equidad, transparencia). Los requisitos de cumplimiento varían según la industria y la geografía, pero incluyen comúnmente regulaciones como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), el Reglamento de Privacidad del Consumidor de California (CCPA) y estándares específicos de la industria como los que rigen las cadenas de suministro farmacéuticas (DSCSA). Una gobernanza eficaz requiere el establecimiento de la propiedad de los datos, la definición del origen y el destino de los datos, y la implementación de reglas y procesos de control de calidad de los datos. Las organizaciones también deben establecer un consejo o comité de gestión de datos, compuesto por representantes de diversas unidades de negocio, para supervisar las políticas de gestión de datos y resolver los problemas relacionados con los datos. La documentación formal de las definiciones de datos, los estándares y los procedimientos es esencial para mantener la consistencia y la auditabilidad, junto con un sistema de catalogación de datos para facilitar el descubrimiento y la comprensión de los datos.
La mecánica de la gestión de datos implica el establecimiento de funciones y responsabilidades (propietarios de datos, administradores de datos, custodios de datos), la definición de dimensiones y métricas de calidad de los datos y la implementación de reglas y flujos de trabajo de control de calidad de los datos. La terminología clave incluye “registro maestro” (la versión única y autorizada de una entidad de datos), “origen y destino de los datos” (el historial de los datos desde su origen hasta su destino) y “diccionario de datos” (un repositorio centralizado de definiciones de datos). La medición de la eficacia de la gestión de datos se basa en los indicadores clave de rendimiento (KPI) como las tasas de precisión de los datos (porcentaje de datos libres de errores), las tasas de integridad de los datos (porcentaje de valores faltantes), las tasas de consistencia de los datos (porcentaje de datos que cumplen con los estándares definidos) y el tiempo necesario para resolver los problemas de calidad de los datos. Las referencias a los estándares varían según la industria, pero una tasa objetivo para la precisión de los datos suele ser superior al 95 % de precisión.
La gestión de datos ya no es opcional; es una capacidad crítica para las organizaciones que buscan prosperar en un mundo impulsado por los datos. Priorice el establecimiento de la propiedad de los datos, la inversión en herramientas de control de calidad de los datos y el fomento de una cultura centrada en los datos. La gestión de datos eficaz impulsa la eficiencia operativa, reduce los riesgos y desbloquea un valor significativo de los activos de datos, lo que la convierte en una capacidad crítica para las organizaciones impulsadas por los datos.
