6 pasos fundamentales para democratizar tus datos
La democratización de datos es un proceso que cada día tiene más presencia en las empresas. Gracias a la democratización, las empresas pueden lograr involucrar de forma eficiente al personal en el proceso de gestión, mantenimiento, análisis de datos para optimizar los procesos de toma de decisión.
A continuación aprenderás los 6 pasos fundamentales para democratizar los datos de tu empresa:
Paso a paso para democratizar los datos de tu empresa
Sigue estos pasos para implementar un modelo de democratización de datos en tu negocio:
Paso 1 | Establece una estrategia de data governance
Un marco estratégico de gobernanza de datos es fundamental para empezar a desarrollar un modelo de democratización. En el data governance se plantean las normas, reglas y políticas que rigen la captura, almacenamiento, gestión y análisis de datos. Esto permite a los usuarios de la información aprovechar los datos de forma segura y garantizando su calidad. Este proceso de gobernanza debe estar debidamente documentado para que todos los usuarios puedan conocerlo y comprenderlo.
Al contar con una estrategia de data governance clara, es más fácil que los usuarios adopten una cultura colaborativa basada en datos y orientada a extraer valor y tomar decisiones efectivas.
Paso 2 | Detección y depuración de datos
Al tener una estrategia de gobernanza desarrollada y documentada, se debe iniciar el proceso de detección de datos. Existen empresas que desconocen la cantidad o tipos de datos que poseen. Por eso es necesario determinar cuáles son los datos verdaderamente valiosos y seguir los procedimientos planteados en la estrategia de data governance para disponer de los datos que no sean considerados clave.
Posteriormente al proceso de detección de datos se debe hacer una depuración. La depuración de datos implica la gestión de los datos para facilitar su uso, según la utilidad que posean para los usuarios. Es necesario que los usuarios de los datos puedan comprender si un conjunto de datos específico les proveerá las respuestas a sus consultas. En muchos casos, el etiquetado de datos permite desarrollar procesos de depuración de forma más rápida y eficiente, logrando mejorar la transparencia sobre el orígen y funcionalidad de los datos.
Paso 3 | Limpieza y control de datos
Para que las decisiones basadas en datos sean eficientes, debemos contar con datos de calidad. Por lo que la limpieza y el control de datos juegan un rol clave dentro de la democratización de datos. La limpieza de datos es un proceso en el que se preparan los datos para el análisis mediante la eliminación o modificación de los datos que poseen un formato incorrecto, incompleto, duplicado, irrelevante o inadecuado.
En esta etapa podemos solucionar problemas de ortografía o sintaxis y así estandarizar todos los conjuntos de datos. Una vez se ha concluido con la limpieza de datos, se procede a controlar los datos. Con el control de datos buscamos evitar fallos de consistencia y así poder proporcionar a todos los usuarios una visión única y fiable de los conjuntos de datos que van a ser analizados.
Paso 4 | Protección y supervisión de los datos
El paso siguiente se centra en la protección y supervisión de los datos. Los usuarios exigen garantías de claridad y transparencia. Es por esto que debemos verificar el cumplimiento de los marcos legales aplicables. Debemos ser estrictos en la preservación segura de los datos, en especial, si gestionamos datos de carácter confidencial.
Nuestra estrategia de gobernanza debe prever las herramientas y mecanismos necesarios para la preservación de la transparencia de la gestión de los datos. Así podremos tener una supervisión constante que nos ayude a garantizar la protección de los conjuntos de datos, minimizando el riesgo sin afectar la disponibilidad.
Paso 5 | Entrega y consumo de datos
Una vez han sido cubiertos los aspectos relacionados a la estructura y seguridad de los datos debemos garantizar que los usuarios tengan facilidad de acceso a los datos. Las empresas deben tener la posibilidad de obtener, transformar, fusionar y procesar los conjuntos de datos según las reglas de gobernanza, antes de que los usuarios puedan compartirlos y consumirlos. Este proceso llamado aprovisionamiento o entrega de datos nos permite mover los datos estructurados o no, a los sistemas en los que los usuarios realizan sus tareas, sean herramientas de análisis o aplicaciones de visualización.
Paso 6 | Adquisición y extracción de valor
El último paso para el proceso de democratización es el relacionado a la disponibilidad de los datos para todos los usuarios. La democratización persigue que todos los usuarios puedan contar con los datos, para eso se crea una especie de mercado de datos. En esta especie de mercado interno los usuarios pueden acceder a los datos de forma directa.
Esta instancia permite a los usuarios examinar, descubrir y comprender el contexto de los datos. Si el usuario cuenta con el nivel de autorización adecuado, podrá “adquirir los datos” para extraer valor de los mismos, siempre siguiendo las reglas de gobernanza previamente establecidas. En este “mercado” se debe concentrar la información de todas las áreas de la empresa.
Una vez el usuario ha comprendido que los conjuntos de datos del mercado son los necesarios para la tarea que va a desarrollar, debe cumplir con los requisitos de solicitud o adquisición para empezar a procesarlos y extraer valor.
Ahora que ya conoces los 6 pasos fundamentales, empieza a desarrollar tu modelo de democratización de datos.
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