Construya mejores sistemas de gestión, para poner sus datos a trabajar

por Thomas C. RedmanEntorno e Innovación

Thomas C. Redman, “the Data Doc" recomienda 5 puntos para mejorar los sistemas de gestión y análisis de datos en las empresas.

a mayoría de las compañías continúan teniendo dificultades para administrar sus datos y ponerlos a trabajar. Gastan tiempo y energía, pero no obtienen mucho por sus esfuerzos.

Las empresas deben crear mejores sistemas y enfoques para trabajar con datos, y eso comienza aclarando las responsabilidades de gestión para todos los que tocan información, de cualquier forma y en toda la empresa. He aquí cinco pautas para decidir quién debe hacer qué cuando se trata de datos.

1. Involucre a todos.

La mayor parte de la acción real en cuanto a datos involucra “personas normales”, que no tienen la palabra “datos” en sus títulos.

Ellos crean las cosas; interpretan las cosas; usan las cosas para satisfacer a los clientes y a los reguladores, realizan un seguimiento del inventario y del dinero, hacen planes y toman decisiones.

Hay un gran potencial aquí. Para liberarlo, las empresas deben aclarar los roles y responsabilidades de las personas comunes.

2. Construya la infraestructura para trabajar por encima, alrededor y a través de silos.

Si bien las empresas obtienen el mayor valor de los datos cuando se utilizan en todos los departamentos, los silos se interponen en el camino del intercambio de datos.

Para hacer frente a estos silos, las empresas deben construir una infraestructura que pueda transmitir y coordinar el flujo organizado de una gran cantidad de datos.

En primer lugar, las empresas necesitan definir y gestionar las cadenas de suministro de datos.

En segundo lugar, necesitan construir un puente de ciencia de datos que respalde la comunicación entre los equipos comerciales y los centros de excelencia en ciencia de datos.

En tercer lugar, necesitan crear un lenguaje compartido entre los departamentos y en toda la empresa. Las empresas pueden lograr grandes avances identificando aproximadamente 150 conceptos clave que unen a la empresa y acordando definiciones comunes.

3. Deje que la tecnología de la información haga tecnología, no datos.

Demasiadas empresas asignan erróneamente la responsabilidad principal de los datos a sus departamentos de Tecnología de la Información. Sin embargo, la mayoría de los datos no son creados ni utilizados por TI. Las empresas deberían dejar que TI haga tecnología, construyendo capacidades de infraestructura, automatizando procesos bien definidos y, con el tiempo, reduciendo la deuda técnica.

4. Encargue a los equipos profesionales de datos el entrenamiento y coordinación.

Las empresas necesitan equipos de datos pequeños y profesionales, con una gran experiencia en una variedad de temas, incluida la calidad de datos, la ciencia de datos, la gestión de metadatos, la privacidad y la seguridad para cumplir estas responsabilidades día tras día.

5. No deje de lado a los altos mandos.

Durante la última generación, excelentes métodos de ciencia de datos y calidad de datos han demostrado su valía en innumerables circunstancias, pero ha resultado difícil introducir estas nuevas ideas en las empresas.

Los programas de datos tienen una gran necesidad de liderazgo superior para ayudar a resolver estos problemas.

Con esto en mente, aconsejo a los líderes que se centren inicialmente en dos cosas.

La primera es hacer conexiones: Las empresas están llenas de problemas/oportunidades de negocio, y tienen grandes ideas en el ámbito de los datos. Sin embargo, con demasiada frecuencia no logran encontrarse. Los altos mandos están singularmente bien posicionados para conectar ambos.

La segunda es desarrollar, con el tiempo, las capacidades de las personas requeridas aquí. Si aún no lo ha hecho, contrate a un buen jefe de datos, uno con la valentía de un león, para estar al frente del cambio todos los días; y con la paciencia de un santo, para pensar a largo plazo y no distraerse con pequeñeces.

Artículo en inglés

Most companies continue to struggle managing their data and putting it to work. They spend a lot of time and energy, but don’t get much for their efforts.

Businesses must craft better systems and approaches to working with data, and that starts with clarifying management responsibilities for everyone who touches data in any way, across the entire company. Here are five guidelines for deciding who should do what when it comes to data.

GET EVERYONE INVOLVED.

Most of the real data action involves “regular people,” who don’t have “data” in their titles. They create the stuff; interpret the stuff; use the stuff to satisfy customers and regulators, keep track of inventory and money and make plans and decisions.

There’s huge potential here. To unleash it, companies need to clarify regular people’s roles and responsibilities.

BUILD THE INFRASTRUCTURE TO WORK ABOVE, AROUND AND THROUGH SILOS.

While companies reap the most value from data when it’s used across departments, silos get in the way of the data sharing.

Companies must build infrastructure that can transmit and coordinate the flow of a lot of data in an organized way to contend with these silos. First, companies need to define and manage data supply chains.

Second, they need to build a data science bridge, which supports communication between business teams and data science centers of excellence.

Third, they need to create shared language between departments and across the company. Companies can make huge strides by identifying roughly 150 key concepts that bind the company together and agreeing on common definitions.

LET INFORMATION TECHNOLOGY DO TECH, NOT DATA.

Too many companies wrongly assign principal responsibility for data to their Information Technology departments. But most data is neither created nor used by IT. Companies should let IT do tech, building infrastructure capabilities, automating well-defined processes and, in time, reducing technical debt.

CHARGE PROFESSIONAL DATA TEAMS WITH COACHING AND COORDINATING.

Companies need small, professional data teams with deep expertise in a range of topics, including data quality, data science, metadata management, privacy and security to drive home these responsibilities day in and day out.

GET SENIOR LEADERSHIP OFF THE SIDELINES.

Over the past generation, terrific methods of data science and data quality have proved their mettle in countless circumstances, yet it has proved difficult to introduce these new ideas into companies. Data programs are in dire need of senior leadership to help resolve these problems.

With that in mind, I advise leaders to initially focus on two things.

The first is making connections: Companies are loaded with business problems/opportunities and with great ideas in the data space. But too often they fail to find one another. Senior leaders are singularly well placed to connect the two.

The second is building, over time, the people capabilities called for here. If you’ve not done so already, hire a great chief data officer, one with the courage of a lion to stand on the front lines of change every day, and with the patience of a saint, to think long term and not get distracted by petty sniping.

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