El regreso de la gestión de datos: tendencias y retos

La gestión de datos, ese término genérico que engloba la integración de datos, la calidad y el gobierno de datos, ha permanecido durante mucho tiempo en un segundo plano para muchas empresas de todo el mundo. Como cada vez más y más empresas están entrando rápidamente en la era digital, la gestión de datos está ocupando la primera fila. Existen una gran cantidad creciente de datos (a menudo, complejos) que se tienen que gestionar. Al mismo tiempo, las organizaciones necesitan tomar más medidas preventivas y en tiempo real, y responder con rapidez a los desarrollos del mercado para tomar así la delantera y mantener su posición. Se está poniendo en duda la forma tradicional de trabajar, en la que los propietarios de negocios reciben informes de datos deIT.

La correcta gestión de datos es un requisito previo para una analítica útil, cuya importancia ha sido destacada en estudios recientes. Por ejemplo, el informe sobre crecimiento de las ventas de 2015 realizado por McKinsey refleja una mejora de las ventas de un 131 % para las empresas que realizan un amplio uso de analíticas avanzadas.

3 tendencias sorprendentes

Rein Mertens, Director general de soluciones comerciales de SAS Netherlands, ha identificado tres tendencias que están teniendo un impacto significativo en el ámbito de la gestión de datos.

1.     El aumento del autoservicio: la necesidad de agilidad requiere que los negocios combinen y analicen rápidamente sus propios datos de una forma intuitiva. «Ya hemos visto una evolución en el autoservicio a la hora de elaborar reportes, en la que los usuarios comerciales adaptan sus propios filtros en un informe. Hoy en día, la capacidad de autoservicio se está extendiendo a las propias fuentes de datos. Los usuarios de negocio desean extraer información de distintos flujos de datos muy rápidamente sin necesidad de poseer habilidades informáticas avanzadas. El SAS® Data Loader para HadoopTM, que se lanzó el año pasado, es un buen ejemplo de la forma en que SAS está respondiendo a esta tendencia. Permite a los usuarios de negocio y a los científicos de datos realizar tareas de preparación y limpieza de grandes cantidades de datos almacenados en Hadoop de forma rápida y sencilla, sin conocimiento de YARN o MapReduce» afirma Rein Mertens.

2.     La necesidad de una plataforma abierta: para obtener ideas, las organizaciones necesitan información de diferentes fuentes internas y/o externas. También se necesita un fácil intercambio de datos para llevar a cabo una analítica perimetral. «Una analítica perimetral hace referencia un cálculo analítico automático realizado directamente sobre los datos por un sensor u otro dispositivo, en lugar de tener que esperar a que los datos sean transmitidos a una memoria de datos centralizada. Por ejemplo, una turbina eólica puede comparar su rendimiento con otras en un parque eólico. Esto reduce los tiempos de reacción en caso de problemas. Nuestra herramienta recientemente presentada, SAS® ViyaTM, cubre la necesidad de una arquitectura moderna y abierta, y SAS Forum será una oportunidad perfecta para saber más sobre ella».

3.     Gestión de datos sugerida: las herramientas modernas de gestión de datos usan analíticas para mejorar la gestión de datos. El sistema puede proporcionar sugerencias para combinar diferentes fuentes de datos, o puede ayudar a los usuarios finales a interpretar los datos. Además, ahora también es posible que las herramientas de gestión de datos realicen comparaciones con otras fuentes externas para realizar sugerencias sobre, por ejemplo, la homogeneización de columnas.

Obstáculos actuales

Mientras que hoy en día las organizaciones se están transformando rápidamente para adaptarse a las demandas cambiantes de los clientes, también se enfrentan a muchos retos, incluidos los del ámbito de la gestión de datos. En primer lugar, es difícil conseguir el equilibrio adecuado entre crear la flexibilidad necesaria y mantener el correcto control de la gestión. Si la balanza se inclina demasiado hacia el lado del control, surge un «intento» de estructura informática: los usuarios de negocio introducen sus propios sistemas para reducir su dependencia del departamento de TI y para obtener perspectivas empresariales más rápido. Por el contrario, en un sistema basado por completo en el autoservicio, las organizaciones pueden perder la capacidad de aprovechar los conocimientos previos adquiridos. Cuando los usuarios de negocio descubren información relevante en un conjunto de datos, IT es responsable de automatizar el proceso y proporcionar los mecanismos necesarios de control y gestión.

En primer lugar, es difícil conseguir el equilibrio adecuado entre crear la flexibilidad necesaria y mantener el correcto control de la gestión. 

«En segundo lugar, los departamentos comercial y de TI tienen que trabajar juntos para lograr los mejores resultados para la empresa de forma global, aunque en la práctica esto es una tarea complicada. La mayoría de los directivos de alto nivel destacan la importancia de los datos como un activo corporativo, pero ¿cómo se traduce esto al resto de la empresa?. Muchas iniciativas de gestión de datos aún están impulsadas por un marco legislativo. Son pocas las empresa que sitúan el gobierno de datos en lo más alto de su agenda», comenta Rein Mertens. «A menudo vemos proyectos de gestió de datos maestros (MDM, Master Data Management) que son impulsados únicamente por IT. Naturalmente, los compañeros de negocio no están contentos con el resultado final y el proyecto fracasa».

Un tercer reto es usar las herramientas adecuadas para la gestión de datos, herramientas que son adecuadas tanto para IT y como para los usuarios finales de negocio. Según un estudio realizado por Bain & Company, el 56 % de las empresas no cuenta con los sistemas adecuados para recoger los datos que necesitan o no recopilan datos útiles, y el 66 % no cuenta con la tecnología adecuada para almacenar datos o acceder a ellos. «Además, las herramientas que se necesitan hoy para preparar datos para su análisis y para la elaboración de informes son distintas del conjunto de herramientas usadas tradicionalmente por IT en el contexto operativo de un almacén de datos. Las empresas necesitan un plan estratégico para recopilar y organizar datos, que esté en consonancia con la estrategia empresarial sobre cómo utilizar los para crear valor».

Además, muchas empresas están luchando con el Internet de las cosas y la gran cantidad de datos que genera. «Para mí, está bastante claro que las empresas primero necesitan controlar los pequeños datos (p. ej., datos internos, datos maestros) antes de invertir en un proyecto de Big Data. Antes de correr hay que saber andar. ¿De qué sirve la información de Big Data si no va conectada a datos cualitativos de clientes?» indica Mertens.

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En el próximo SAS Forum 2016 habrá una sesión específica sobre Gestión de información en la era digital. Dicha sesión incluirá presentaciones sobre la gestión de datos y el nuevo entorno basado en la nube SAS@ ViyaTM, entre otras cosas. «La gente que quiera saber más sobre la gestión de datos de autoservicio para el usuario final, plataformas abiertas y gestión de datos sugerida encontrará información que le puede interesar. SAS realizará algunos anuncios relacionados con esta área en los próximos meses, y SAS Forum desvelará sin dudas algunas pistas de lo que está por venir» ha concluido Rein Mertens.

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