¿Cuál es el futuro de la gestión de la calidad de los datos (DQM)?

El mundo digital actual ha puesto un enorme énfasis en el uso inteligente de los datos empresariales para tomar decisiones de negocio importantes y gestionar el riesgo. Los conjuntos de datos de alta calidad funcionan como combustible para las empresas que buscan mapear a los clientes, rastrear dónde se encuentran en el ciclo de vida e informar los próximos pasos sobre cómo involucrarlos mejor.

Sin embargo, no basta con tener acceso a datos de alta calidad para obtener una ventaja competitiva. Las empresas necesitan disponer de estrategias sólidas de gestión de la calidad de los datos (DQM) si quieren utilizar los conjuntos de datos con eficacia. Las organizaciones que no hagan hincapié en ellas pueden acabar obteniendo resultados empresariales escasos o ineficaces, a pesar de disponer de datos de alta calidad.

Para los administradores y gestores de datos, ahora es el momento de examinar de forma holística los sistemas y procesos utilizados internamente para impulsar las estrategias de gestión de la calidad de los datos y determinar qué depara el futuro a su función.

¿Qué es la gestión de la calidad de los datos?

DQM es un conjunto de procesos, herramientas y conocimientos asociados a los datos para impulsar las decisiones empresariales de forma flexible y ágil. Cuando se realiza de forma eficaz, mejora la eficiencia del procesamiento de los flujos de datos y garantiza que las empresas puedan aprovechar al máximo el potencial de los conjuntos de datos.

Los administradores de datos pueden ayudar a las empresas a comunicarse mejor entre silos, estandarizar la forma en que se manejan los datos y hacer más sólidos los modelos de gouvernance definiendo claramente el propósito y la intención de los datos.

A lo largo de los años, estos programas han pasado de ser un área muy técnica, a menudo gestionada por un único equipo o departamento, a convertirse en un esfuerzo de toda la empresa en el que participan multitud de agentes. La estructura y el alcance de estos programas varían de una empresa a otra, pero el objetivo sigue siendo el mismo: concienciar sobre la importancia de utilizar datos de alta calidad para impulsar la prise de décision.

Este enfoque de equipo completo hacia una mejor gestion des données de gestion des données ha sido crucial para las empresas en los últimos años, especialmente dada la explosión de la creación de datos desde el comienzo de la pandemia de COVID-19. Acontecimientos sin precedentes como éste obligaron a muchas empresas a deshacerse de sus manuales de gestion des données (o a crear rápidamente uno nuevo) y a adaptarse a los rápidos cambios en el comportamiento de los consumidores: cómo compran, dónde viven y cómo trabajan. Estos cambios produjeron oleadas de nuevos conjuntos de datos que las organizaciones deben analizar y utilizar para garantizar su competitividad en un panorama empresarial cambiante.

¿Qué significa esto para el futuro?

La continua explosión de datos significará que cuando los administradores de datos definan sus futuros planes de gestion des données , deberán tener en cuenta el volumen. En pocas palabras, una empresa ya no puede confiar en un único departamento o grupo de personas para procesar oleada tras oleada de conjuntos de datos. Esto ha planteado la necesidad de eficiencia para garantizar que las empresas puedan procesar los datos manteniendo su calidad y valor.

Para facilitar el procesamiento de volúmenes y la futura afluencia de datos, los planes de DQM deben incluir un nivel de automatización que ayude a filtrar los datos de calidad e integrarlos mejor en toda la empresa. Los procesos automatizados pueden ayudar a perfilar, limpiar, analizar y eliminar datos, así como a realizar copias de seguridad de los datos con regularidad. La supervisión continua de los datos que ofrece la tecnología automatizada también ayudará a las empresas a detectar problemas en sus conjuntos de datos con mayor rapidez que si lo hicieran manualmente, lo que les permitirá resolverlos más rápidamente.

Además, el futuro de la DQM será cada vez más colaborativo. Al hacer hincapié en una mejor integración de los datos en toda la empresa, más equipos podrán alinearse en torno a objetivos y prioridades compartidos. Los gestores de datos pueden crear herramientas que los administradores de otros equipos pueden utilizar para observar y medir la calidad de sus propios datos. Este entorno de colaboración permitirá un mayor intercambio de conocimientos y transparencia en toda la empresa con respecto a cómo se almacenan y utilizan los datos.

A medida que los datos siguen creciendo en complejidad y escala, es importante que los responsables de la toma de decisiones empresariales den prioridad a estrategias eficaces de DQM para hoy y para el futuro crecimiento de la organización. Si las empresas no pueden procesar sus datos de alta calidad de una manera que sea a la vez adaptable y escalable, no estarán preparadas cuando llegue otro disruptor o evento volátil del mercado.

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Acerca de Teresa Wingfield

Teresa Wingfield es Directora de Marketing de Producto en Actian, impulsando el conocimiento de las capacidades de integración, gestión y análisis de Actian Data Platform. Cuenta con más de 20 años de experiencia en marketing de soluciones analíticas, de seguridad y en la nube en empresas líderes del sector como Cisco, McAfee y VMware. Teresa se centra en ayudar a los clientes a alcanzar nuevos niveles de innovación e ingresos con los datos. En el blog de Actian, Teresa destaca el valor de las soluciones basadas en análisis en múltiples sectores verticales. Consulte sus publicaciones para conocer historias reales de transformación.