Los 5 pasos de una buena Data Strategy
Identificación
El primer paso es identificar qué datos son útiles y relevantes, sea cual sea su origen, fuente, tipología. Después, será necesario definir un “glosario” en nuestro data set (todos los datos tienen que ser catalogados y identificados en cada momento).
Almacenamiento
Es fundamental tener una estructura de almacenamiento que pueda garantizar la seguridad, un fácil acceso y una buena gestión de los datos. Tener todos los datos en un único data lake, es mucho más ágil, que tener copias del mismo dato en varias herramientas.
Integración
Combinar los datos de manera oportuna, es una práctica que no todas las empresas llevan a cabo satisfactoriamente: no hay que enfocarse en los datos en sí, sino en las posibles relaciones entre ellos. Muchos insights son el resultado de una atenta y paciente combinación de variables.
Distribución
Marcar procesos formales para el acceso y la distribución de los datos, significa ser rápidos y eficientes: hoy en día importar y exportar datos en tiempo real y desde cualquier sistema es fundamental.
Governance
Los datos son un patrimonio que hay que proteger: establecer, aplicar y compartir las reglas y las normas de uso garantiza una mejor gestión (además de cumplir con la nueva GDPR). Por último, hay que destacar que una Data Strategy no coincide – ni debe coincidir- con la perfección: no se trata de un cálculo matemático donde todo debe cuadrar, es más bien un mix de rapidez, operatividad, precisión, equilibrio y control. Antes de planificar cualquier Data Strategy hay que preguntarse “¿Estoy activando los datos para conseguir mis objetivos?” ¡El éxito de los datos, depende de cómo los usamos!