4 mejores prácticas para optimizar el proceso de gestión de datos
Si tu empresa es como muchas organizaciones en la actualidad, ya cuenta con algunas herramientas y procedimientos para la gestión de datos. Es capaz de recopilar, procesar, analizar e informar sobre datos de diversos tipos para tomar decisiones empresariales fundamentadas.
Pero si también eres como muchas otras empresas, tus prácticas de gestión de datos no son perfectas. Pueden ser buenas, pero no excepcionales, y te gustaría que fueran mejores.
¿Cómo, exactamente, puedes lograrlo? ¿Cómo transformar la gestión de datos para que pase de ser “suficiente” a “excepcional”?
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No hay respuestas simples. Pero sí existen pasos pragmáticos que las organizaciones pueden seguir para optimizar la gestión de datos y el análisis, como se explica en este artículo.
Definiendo una gestión de datos excepcional
Permíteme comenzar diciendo algo que quizás parezca obvio, pero que fácilmente se pasa por alto: El significado de una gestión de datos “excepcional” varía ampliamente.
Después de todo, hay muchas formas de ser excepcional. Quizás para ti, optimizar la productividad de tus analistas de datos sea lo más importante porque tienes un equipo pequeño y sobrecargado, y eso es lo que haría que tus resultados en la gestión de datos fueran excepcionales.
Tal vez mejorar la calidad de los datos debido a fuentes inconsistentes o inaccesibles sea la prioridad principal. Quizás se trata de mejorar la precisión de los informes de inteligencia empresarial. Y así sucesivamente.
El punto aquí es que el primer paso para decidir cómo optimizar la gestión de datos es determinar exactamente qué deseas optimizar. Hay muchas metas posibles, y varían de una organización a otra.
Mejores prácticas para optimizar la gestión de datos
Dicho esto, las estrategias principales para mejorar la gestión de datos son consistentes independientemente de los tipos de mejoras que busques. Veamos algunas de estas prácticas.
1. Busca el cambio incremental
A menudo, cuando los resultados de la gestión de datos no son tan buenos como una empresa quisiera, la reacción automática es cambiarlo todo de golpe. Por ejemplo, la empresa podría incorporar a un nuevo gerente o director con el objetivo de renovar el enfoque de la organización en la recopilación, el procesamiento y el análisis de sus datos.
Esto rara vez produce un cambio medible y duradero. Es más probable que reemplace un conjunto de prácticas subóptimas por otro, con el inconveniente añadido de generar resentimiento entre los analistas y los ingenieros de datos, que normalmente no disfrutan que les digan que todo lo que están haciendo está mal.
Un enfoque mejor es implementar los cambios de manera incremental. Mide tus procesos actuales de gestión de datos, identifica cuáles deseas actualizar, actualízalos y luego sigue midiendo para confirmar que los cambios realmente generan mejoras. Un enfoque lento y constante es el que lleva a una verdadera optimización.
2. Cuantifica el tiempo invertido
De manera similar, saber exactamente cuánto tiempo lleva realizar diversas tareas dentro de los flujos de trabajo de gestión de datos es fundamental. No solo te ayuda a determinar qué tareas tardan más de lo que deberían, sino que también permite establecer cronogramas precisos para nuevos proyectos.
Por esta razón, no pidas simplemente a tus ingenieros que estimen cuánto tiempo dedicaron a un proceso como preparar datos o construir infraestructura de datos. Haz un seguimiento continuo de su esfuerzo para disponer de datos detallados y cuantificables.
Cabe señalar que a menudo a los ingenieros no les gusta que su tiempo sea monitoreado tan de cerca (y no se les puede culpar, porque en general a las personas no les gusta que las observen constantemente). Para aliviar esta fricción, destaca cómo cuantificar el tiempo invertido beneficia a cada ingeniero, ayudando a los líderes a evitar asignar demasiadas tareas a una sola persona mientras otra permanece inactiva.
Si se hace bien, una buena gestión del tiempo beneficia tanto a los trabajadores como a la empresa en su conjunto.
3. Minimiza el tiempo de planificación
En general, la mayor parte del tiempo del personal dedicado a la gestión de datos debe centrarse en la implementación, no en la planificación de lo que se va a implementar. Si tus ingenieros y analistas pasan la mayor parte del día en reuniones planificando sprints (es decir, unidades de trabajo que planean completar en un plazo determinado) o proyectos, no pueden aportar el mayor valor posible, lo que lleva a un proceso de gestión de datos subóptimo.
Por ello, trabajar para reducir el tiempo de planificación y maximizar el tiempo de implementación es una de las formas de optimizar los flujos de trabajo y los resultados de gestión de datos. Por ejemplo, si planificar los sprints lleva más tiempo del que debería, considera dividirlos en unidades de trabajo más pequeñas. Esto hace que los sprints sean más fáciles de gestionar y más simples de planificar, permitiendo que tu equipo se centre en el trabajo real en lugar de simplemente hablar sobre él.
4. Adáptate y desvía de los planes
La última práctica clave para optimizar la gestión de datos es no tener miedo de desviarse de manuales o procedimientos fijos. Incluso según los estándares más amplios del sector de TI, que nadie consideraría sencillos, el mundo de la gestión de datos es especialmente inconsistente y complejo.
Cada proyecto es diferente porque cada conjunto de datos es diferente. Además, variables como la imposibilidad de predecir la calidad de los datos antes de comenzar a procesarlos y analizarlos pueden generar desafíos imposibles de anticipar de antemano.
Por esta razón, es importante no aferrarse a un conjunto específico de herramientas o procesos de gestión de datos. Adapta y desvía de los planes estándar cuando sea necesario. Está bien – y, en cierto modo, es necesario – tratar cada proyecto como algo único. Hacerlo significa que no podrás establecer procesos altamente consistentes y estandarizados, pero aun así optimizarás tus resultados porque podrás seguir los procesos que sean ideales para cada proyecto.
Cómo sacar el máximo provecho de la gestión de datos
Para citar una frase cliché, no existe un enfoque único para todos en la gestión de datos. Pero sí existe un ideal de gestión de datos que prácticamente todas las organizaciones comparten: el objetivo de que la gestión de datos sea lo más eficiente y eficaz posible.
El significado exacto de esto variará dependiendo de los objetivos y prioridades de tu organización, así como de los desafíos únicos que enfrenta. Pero cuando adoptas prácticas como una gestión del cambio saludable, un seguimiento cuidadoso del tiempo y un manual de gestión de datos altamente flexible, preparas a tu organización para una gestión de datos optimizada, sea lo que sea que eso signifique en tu caso.
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