Gestión de datos: escalar el uso de datos de manera efectiva

Las bases de datos comerciales están repletas de datos. Esto puede dificultar mucho la búsqueda de información comercial significativa para impulsar la estrategia y las operaciones. La gestión adecuada de los datos resuelve este problema.

Conclusiones clave

• La gestión de datos es la práctica de supervisar de forma eficaz los datos a lo largo de su ciclo de vida, desde la creación hasta la destrucción de datos.
• Desde una perspectiva de marketing, la gestión de datos fomenta una cultura basada en datos y garantiza que los datos que recopile y almacene sean fiables y fidedignos.
• Las técnicas y soluciones para crear estrategias sólidas de gestión de datos incluyen preparación de datos, canalizaciones ETL, gobierno de datos y más.
• La gestión de datos no es sencilla y conlleva desafíos. Siga las mejores prácticas para crear una estrategia efectiva que todos en la empresa puedan respaldar.

¿Qué es la gestión de datos?

La gestión de datos es la práctica de supervisar de forma eficaz los datos a lo largo de su ciclo de vida de forma rentable y segura. El objetivo principal es organizar, almacenar y administrar datos de una manera que permita un fácil acceso, recuperación y uso. Esto incluye tareas como:

1. Recopilación de datos de varias fuentes;
2. Almacenar datos de manera segura y organizada;
3. Garantizar que los datos sean precisos y estén actualizados;
4. Proteger los datos del acceso no autorizado o la manipulación; y
5. Analizar e interpretar datos para extraer información y permitir la toma de decisiones.

En términos de marketing, los procesos de gestión de datos de clientes bien establecidos promueven una cultura basada en datos dentro del departamento. Garantiza que almacene datos de alta calidad para obtener una visión precisa y completa de sus esfuerzos de marketing y clientes en varios puntos de contacto. Esto, a su vez, lo ayuda a comprender mejor a su público objetivo, comunicar valores que coincidan con los problemas de su público e identificar las estrategias de mejor rendimiento que tienen más probabilidades de aumentar el retorno de la inversión en marketing (ROMI).

¿Por qué es importante la gestión de datos?

La gestión eficaz de datos crea orden dentro de la gran cantidad de datos que recopilan las empresas.

Brinda a las organizaciones una hoja de ruta sobre cómo recopilar y manipular correctamente los datos para evitar que se vuelvan desordenados o inutilizables, lo que les permite tomar decisiones rápidamente y responder rápidamente a las necesidades del mercado.

También libera recursos de los empleados. Por ejemplo, una encuesta realizada por Vicky Boykis, ingeniera sénior de aprendizaje automático en Duo y una influencia notable en el nicho, muestra que la mayoría de los científicos de datos pasan el 60 % de su tiempo limpiando y moviendo datos:

Las soluciones de gestión de datos pueden automatizar por completo las tareas manuales y permitir que los analistas hagan su trabajo en lugar de corregir los datos sin procesar.

Soluciones y técnicas de gestión de datos

La buena noticia es que se pueden administrar petabytes de datos sin procesar y de mala calidad. Con políticas claras y las herramientas adecuadas, su negocio prosperará con una cultura basada en datos y con empleados que asuman toda la responsabilidad por los datos que recopilan.

Preparación de datos

No es ningún secreto que muchas empresas luchan con datos de mala calidad. Sus datos pueden ser inconsistentes y redundantes o estar almacenados en diferentes formatos sin una taxonomía consistente.

La preparación de datos es el proceso de agregar, transformar y estructurar datos sin procesar para prepararlos para un análisis posterior. Las herramientas de preparación de datos reúnen datos en un formato unificado, eliminan inconsistencias, marcan errores y combinan datos automáticamente. En general, este proceso garantiza que los conocimientos que obtenga su equipo durante el análisis y los informes que consulte sean válidos porque los datos en los que se basan son de alta calidad.

canalización de datos

Una canalización de datos es una serie automatizada de actividades que comienza con la ingesta de datos y finaliza con un receptor de datos, como un almacén de datos, un servicio de almacenamiento u otra aplicación. Agiliza el procesamiento de datos al eliminar la entrada y manipulación manual de datos, acelerando significativamente el análisis de marketing y los procesos de generación de informes.

canalización ETL

Extraer, transformar y cargar (ETL) es un subconjunto de una canalización de datos.

El proceso ETL automatiza la extracción de datos de una o varias fuentes, los transforma en un formato estandarizado y utilizable y los carga en un punto final, como un almacén de datos o un software de BI.

Este punto final se convierte en la única fuente de verdad (SSOT) de la organización. Los datos almacenados aquí ya están limpios, formateados y listos para su análisis, visualización o generación de informes.

Por ejemplo, las herramientas avanzadas de análisis de marketing como Improvado aprovechan ETL para extraer datos de más de 300 fuentes de datos de marketing y ventas, como Shopify, Facebook Ads, Google Analytics y más, transforman los datos en un formato listo para el análisis y los cargan en el destino designado. , es decir, un almacén de datos de marketing o una herramienta de BI, visualización o análisis.

Almacén de datos

Un almacén de datos es el área de almacenamiento de los datos históricos y en tiempo real de su empresa. Por lo general, almacena datos estructurados de múltiples fuentes, como varias plataformas publicitarias, redes sociales y más.

En las primeras etapas de trabajo con análisis, las empresas suelen utilizar hojas de cálculo para almacenar sus datos. Eventualmente, sin embargo, llegan al final de su hoja de cálculo. En este punto, los conjuntos de datos se han vuelto demasiado grandes y las consultas se detienen. Las empresas técnicamente avanzadas migran a almacenes de datos en la nube, como Google Big Query, para permitir que los equipos de análisis consulten datos con más frecuencia y aumenten su productividad general.

Seguridad de datos

La seguridad de los datos es la práctica de tomar precauciones para proteger los datos de la empresa contra la corrupción o el acceso no autorizado a lo largo de su ciclo de vida. También garantiza que la empresa cumpla con las leyes y regulaciones de privacidad de datos, como HIPAA, SOC-2 y GDPR.

Dato de governancia

El gobierno de datos es la base de datos de buena calidad. Es un proceso que detalla las políticas y procedimientos rectores para la recopilación, organización, almacenamiento y análisis de datos. Su propósito es asegurar datos precisos, completos, consistentes, oportunos, válidos y únicos.

Marcos de gestión de datos

Los equipos trabajan en conjunto con estas soluciones y técnicas para lograr la calidad de los datos y configurar correctamente todos los procesos para administrar los datos. No puede lograr la más alta calidad de datos sin implementar el gobierno de datos, la seguridad de los datos, la arquitectura de los sistemas de información, etc., todo al mismo tiempo.

Un marco de gestión de datos es un conjunto de reglas y técnicas necesarias para implementar la gestión de datos en su empresa. Actualmente, hay dos marcos generalmente reconocidos.

DAMA-DMBOK 2

DAMA-DMBOK 2 significa Data Management Association - Data Management Body of Knowledge versión 2. Es la segunda edición del marco que se publicó originalmente en 2009.

El marco identifica 11 áreas de conocimiento interrelacionadas que constituyen la gestión de datos. Al seguir este marco, una empresa debe tener en cuenta todas las áreas.

DMBOK 2 también implica que no son solo los profesionales de gestión de datos los que se encargan de los procesos de gestión de datos; todos los profesionales de negocios están involucrados en él. El Hexágono DAMA muestra una relación directa entre personas, procesos y tecnologías.

DMBOK 2 define la misión principal de la gestión de datos de la siguiente manera: "Satisfacer las necesidades de disponibilidad, calidad y seguridad de los datos de todas las partes interesadas". También describe las herramientas, los participantes, las métricas y los productos que intervienen en el proceso de gestión de datos.

Sin embargo, este marco tiene un inconveniente importante. No describe la relación entre las diferentes áreas de conocimiento, dejando que usted decida todo. En total, DMBOK 2 proporciona muchos conocimientos teóricos pero no tantos consejos prácticos.

DCAM

Si bien DMBOK 2 es un marco de acceso público, DCAM (el modelo de evaluación de la capacidad de gestión de datos) está cerrado para el acceso público. Solo los miembros del Enterprise Data Management Council (EDC) pueden acceder a este marco.

El marco describe la gestión de datos en términos de diferentes capacidades con diferentes niveles de madurez. Aunque DCAM tiene un enfoque práctico y operativo, no proporciona un punto de vista claro sobre la implementación de la gestión de datos.

Las empresas utilizan DCAM para evaluar sus procesos, educar a las partes interesadas e identificar puntos débiles en sus programas de gestión de datos. También lo ayuda a mitigar los riesgos de violaciones de las normas de privacidad de datos, incluido el RGPD.

Dado que el marco no está disponible públicamente, no hay mucha información sobre sus mejores prácticas y recomendaciones. Sin embargo, el Enterprise Data Management Council ha publicado recientemente una versión pública de su marco de capacidades de gestión de datos en la nube, que arroja algo de luz sobre el enfoque que utiliza el EDC para definir sus marcos.

Ambos marcos pueden servir como un buen punto de partida en su viaje de gestión de datos. Describen conceptos cruciales, por lo que mantiene una claridad total cuando implementa la gestión de datos por primera vez.

Desafíos de la gestión de datos

Se encontrará con muchos desafíos en sus esfuerzos por administrar los datos de su organización. Pero cuando sea consciente de estos desafíos potenciales, estará mejor preparado para manejarlos.

Protección de datos empresariales

Hay muchas amenazas internas y externas a la seguridad e integridad de los datos. Y las filtraciones de datos pueden ocurrir en cualquier momento. Esto pone en riesgo los datos privados y personales de sus clientes.

Así es como DMBOK-2 define el proceso de seguridad de datos:

Siempre es mejor abordar los riesgos de seguridad con esfuerzos coordinados, en lugar de intentos individuales. El proceso implica demasiadas tareas para que un solo empleado las atienda. A mayor escala, la seguridad de los datos gira en torno a cuatro actividades principales:

• Identificar y clasificar activos de datos confidenciales;
• Localizar datos sensibles dentro de la empresa;
• Determinar cómo debe protegerse cada activo; y
• Entender cómo esta información interactúa con los procesos de negocio.

Luego, también debe evaluar las amenazas externas, como la ignorancia o la falta de atención de sus empleados. La gestión del acceso a los datos y el cumplimiento de las políticas reduce el riesgo de exposición de datos confidenciales y aumenta el nivel de seguridad de la infraestructura de su empresa.

Tratar con demasiados datos

Hasta el 73 % de los datos no se utiliza porque muchas empresas luchan por mantenerse al día con la enorme cantidad de datos que llegan de diferentes fuentes. Las organizaciones que no cuentan con pautas de gestión de datos para el análisis omnicanal se ven abrumadas, por lo que inventan cosas o no utilizan los datos disponibles.

Sin embargo, no intente administrar todos los datos a la vez. Las empresas producen grandes conjuntos de datos, una gran parte de los cuales nunca se utiliza. Es por eso que el ciclo de vida de la gestión de datos recomienda centrarse en los datos más críticos y minimizar la ROT (datos redundantes, obsoletos o triviales) de los datos.

Combinar datos de diferentes fuentes

Piense en las docenas de herramientas que utiliza su empresa. Incluso dentro del departamento de marketing, probablemente utilice múltiples herramientas de análisis y recopilación de datos.

Esto puede crear silos de datos, lo que sucede porque los datos se almacenan en soluciones de almacenamiento aisladas que no se comunican entre sí. Como resultado, cada departamento se basa en sus datos, lo que dificulta la colaboración entre departamentos.

Datos de mala calidad

Las organizaciones gastan casi una cuarta parte de sus ingresos en resolver problemas de calidad de datos.

Los datos de mala calidad son el resultado de errores durante la entrada de datos, la corrupción de datos al transportar datos de una herramienta a otra o la falta de prácticas estandarizadas.

Aquí hay una descripción general completa de la gestión de calidad de datos por DMBOK-2:

El ciclo de vida de la gestión de datos, el gobierno de datos y un enfoque en los datos críticos son algunos de los factores más importantes que se deben tener en cuenta al intentar aumentar la calidad de sus datos.

Tenga en cuenta que "calidad de los datos" es un término colectivo que incluye 12 características que debe tener un conjunto de datos confiable.

Escasez de analistas de datos calificados

A pesar de todo lo que se habla sobre la importancia de los datos para las empresas digitales y modernas, es difícil encontrar analistas de datos expertos. Contratar a un analista calificado lleva tiempo y capacitar a los nuevos empleados puede ser costoso y llevar mucho tiempo.

Falta de gobernanza de datos

Muchas empresas crean estándares de gobierno de datos como una ocurrencia tardía cuando sus datos ya se han desordenado. Sin el gobierno de datos, las organizaciones se ven inundadas de datos de mala calidad. Como resultado, los analistas pasan demasiado tiempo limpiándolo y los usuarios finales pasan demasiado tiempo tratando de entenderlo.

Mejores prácticas de gestión de datos

La gestión de datos es una gran tarea que involucra muchas partes móviles. Pero existen mejores prácticas de administración de datos que pueden comenzar con el pie derecho.

Priorizar la protección y seguridad de los datos

Las brechas de seguridad de datos son problemas millonarios que se pueden prevenir con buenos principios de gestión de datos.

Algunas medidas de protección de datos incluyen tener los permisos de usuario adecuados, tener un sistema centralizado que maneje y administre los datos y usar solo software que cumpla con las leyes de privacidad de datos.

Integre todos sus datos y cree una fuente de verdad

Las organizaciones tienen una gran cantidad de datos que pueden almacenarse en silos de datos. Esto significa que es difícil obtener una visión completa del panorama empresarial. Para los profesionales de marketing, esto les impide ver diferentes puntos de contacto con los clientes.

Cuando integra todos los datos en un área de almacenamiento centralizada mediante una canalización ETL, por ejemplo, se vuelve más fácil obtener información sobre los datos de ingresos.

Utilizar software de gestión de datos de calidad

La manipulación manual de datos ya no es suficiente con los volúmenes de datos que manejan las empresas.

Afortunadamente, existen muchas tecnologías nuevas y soluciones de software de automatización que hacen que la recopilación y el análisis de datos sean más fáciles y rápidos. Use software de buena calidad que se integre bien con otras aplicaciones.

Cree un glosario de los metadatos de su organización

Tenga una definición estandarizada de todos los datos que recopila (también llamados "metadatos"). Incluya detalles específicos como atributos de datos, fecha de creación, nombre del creador y área de almacenamiento.

Esto garantiza la transparencia y la alineación en toda la organización.

Hacer que todos sean responsables de la calidad de los datos

La calidad de los datos es una responsabilidad compartida. Solo haciendo que todos en la organización rindan cuentas y se hagan responsables de ello, se pueden reducir los problemas comunes de datos.

¿Cuál es el papel del vendedor en esto? Los especialistas en marketing son parcialmente responsables de la recopilación de datos primarios: conocen la taxonomía de las etiquetas UTM, el marcado en las campañas publicitarias y las cuentas que necesitan rastrear. Mientras tanto, los ingenieros y analistas de datos son responsables de la calidad de los datos en otras etapas del flujo de datos.

Primeros pasos para establecer prácticas de gestión de datos

El camino para convertirse en una organización basada en datos comienza con prácticas adecuadas de gestión de datos. Apoye esta transformación siguiendo las prácticas a las que se adhieren las empresas exitosas basadas en datos.

1. Haga que el C-suite invierta en la creación de un plan de gestión de datos

La gestión de datos es un desafío cuando el C-suite no está involucrado en todo el proyecto. Deben ver el valor de una estrategia de gestión de datos correctamente ejecutada para que se vuelvan proactivos en su implementación.

2. Auditar datos actuales

Lo más probable es que su empresa ya esté recopilando una gran cantidad de datos. Audita lo que ya tienes. Observe la disposición del terreno y elabore un plan de gestión de datos basado en los datos que ya tiene, teniendo en cuenta los objetivos y recursos de su organización.

3. Utiliza herramientas de automatización tanto como sea posible

El error humano es una causa común de la mala calidad de los datos. La gestión de datos se vuelve más rápida y sencilla si elige las herramientas de automatización adecuadas. También reducirá significativamente el error humano durante la recopilación, manipulación y análisis de datos.

4. Plan de crecimiento

Los datos que recopila su empresa solo crecerán. Haga que su estrategia de gestión de datos sea flexible para que crezca con su empresa e impulse la escalabilidad sin esfuerzo.

5. Encuentra un socio tecnológico de confianza

La creación de una pila tecnológica y la búsqueda de los socios adecuados son vitales para establecer procesos de gestión de datos fiables, especialmente cuando está en juego la seguridad de los datos de los clientes. Improvado es una solución de análisis de marketing avanzada que se adapta al entorno de análisis existente y fomenta la cultura de datos en la organización. La solución es la gestión y generación de informes de datos de marketing automatizados, lo que garantiza que su equipo dependa únicamente de datos actualizados y de alta calidad para impulsar el rendimiento empresarial.

Tu turno

Seguir las mejores prácticas de administración de datos descritas en esta guía ayudará a limpiar sus datos y guiará a su organización hacia una mentalidad más basada en datos. No va a ser un proceso fácil. es un viaje Pero vale la pena hacerlo para obtener datos de alta calidad en los que todos en su empresa puedan confiar para obtener información empresarial procesable.