Computer Bussiness

A continuación se adjunta un artículo aparecido en “Computer Business” relacionado con la calidad de datos, tratando de explicar que la calidad de datos es un asunto de negocio mas que un asunto tecnológico. Madan sheina explica porque incluir este tema en la agenda de la dirección de la Empresa es clave.

Ignorar datos erróneos, incompletos, obsoletos o considerados superfluos, cuesta a las empresas gran cantidad de dinero. Estudios muestran que temas relacionados con la calidad de datos cuesta a firmas de EEUU hasta 1.5trn $ por año. La limpieza de datos puede llegar a suponer un gran coste por parte de la empresa, una reciente encuesta realizada a trabajadores en Europa por Harris Interactive muestra que los encuestados gastan un 30% de su semana comprobando la exactitud y calidad de sus datos. La perdida de productividad se traduce en un coste de más de 400.000 $ por semana.

Este problema no es nuevo, la proliferación de nuevos datos fragmentados, el incremento en la regulación relativa a los datos del cliente, unido a la integración de nuevas iniciativas en este aspecto hace que las empresas sean forzadas a dar un mejor y mas rico calidad de datos a nivel de la empresa.

Forrester Research estima que el gasto en servicios y en software relacionados con la calidad de datos superará 1 bn $ en el 2008. Esto supone una gran oportunidad para los vendedores de software de calidad de datos, también se pueden encontrar en el Mercado a día de hoy grandes tecnologías que realizan esta limpieza de datos. Pero no existe ninguna aplicación que pueda acabar con este problema de un solo golpe.

Muchas empresas ya están tratando de luchar contra este problema en cada uno de sus proyectos a los que se enfrentan, pero no es suficiente, se necesita una inversión estratégica en calidad de información apoyado/respaldado en el compromiso de la empresa.

Ed Wrazen vicepresidente de Marketing internacional de Trillium Software afirma que “la calidad de datos no es tanto un problema técnico como un austo de negocio”. Esta afirmación puede parecer extraña, viniendo de un vendedor de software para calidad de datos, pero es correcta. La automatización del software es una importante pieza en el puzzle de la calidad de datos. “Por encima de todo se requiere que la compañía trate la calidad de datos como un componente del ciclo de vida de la información, lo mismo que ellos harían si se tratara de productos y servicios que ellos dan a sus clientes” dice Wrazen.

Jane Griffin, que forma parte del equipo directivo de Deloitte consulting, cree que la calidad de datos es una disciplina que las empresas tienen que infundir a todos los niveles de la organización.” Iniciativas de gran escala no pueden tener éxito si no son dirigidas por factores humanos y culturales” afirma Jane.

Para implementar calidad de datos de forma exitosa hay que derribar obstáculos tanto mentales como organizativos. Griffin establece que señalar la calidad de datos como algo metódico es también clave. El problema que ve es que demasiadas empresas están intentando arreglar los datos cuando el proceso para asegurar la calidad de datos es el problema real”. “la calidad de datos en propiedad del negocio y esta dirigida por los distintos procedimientos de negocio”.

Nigel Turner , director del programa de calidad de datos para UK de la empresa BT, está de acuerdo con su punto de vista y establece una relación de simbiosis entre los dos “procesos pobres producen malos datos y malos datos producen ineficientes procesos”. Parte de este problema reside en el enfoque que está siendo usado. “ mucho de lo que vemos está centrado en aplicaciones aisladas” dice Laurie Mascota, CEO de calidad de datos de la Empresa Datanomic.

Las empresas necesitan tener un enfoque mas inteligente. “ Eso requiere que las herramientas de la calidad de datos sean suficientemente flexibles para ser incrustadas como parte del proceso de negocio”.Mascott dice. “Esto es también donde las tecnologías tales como master data management (MDM) entran en juego de acuerdo Patrick Connolly, product marketing manager de la unidad de integración de soluciones de IBM.

“MDM ha sido el causante de incrementar la conciencia de que los programas de la calidad de datos son parte de amplios CRM y ERP y de esfuerzos de integración de empresas, no solo una limpieza de datos y de nombres”. El ve muchas empresas adoptando la calidad de datos “por el simple hecho de que sus proyectos de It no funcionan”.

Wrazen cree que las empresas tienen que establecer procesos persuasivos que aseguren que los datos son tratados como un activo de gran valor dentro de la Empresa. Los procesos de calidad de datos no suelen existir dentro de la empresa ya que no hay nadie que tome la responsabilidad de ese tipo de asuntos dentro de la Empresa. “ tener la responsabilidad del problema y hacer algo en este ámbito se convierte siempre en un asunto difícil dentro de la empresa” dice Griffin.

Uno de los grandes obstáculos de la empresa consiste en ver el tema de la calidad de datos como un problema propio de IT. Una reciente encuesta de Gartner hecho a 600 ejecutivos apoya este punto de vista, casi el 50% de ellos piensan que IT son los responsables de la calidad de datos de las organizaciones.

Pero esto es engañoso de acuerdo con Griffin. “ Más que mirar la calidad de datos como una tarea, una empresa tiene que aceptar el hecho de que esta tiene responsabilidad sobre la calida de datos y tratar los datos como otro activo de la empresa” dice Griffin. “ Mientras IT no pertenezca a los procesos de negocio, los cuales crean datos erróneos, esto puede hacer al negocio cambie los procesos que mejoran la calidad de datos.

“La calidad de datos no ocurre de la noche a la mañana, es un largo camino y el coste puede ir en incremento”, dice Griffin, “ He visto proyectos donde los clientes estaban gastando 20m $ implementando SAP y 10m $ en calidad de datos master en dirección de datos, la mayoría de las veces”.
Wrazen también afirma que la calidad de datos no es barata, “pero el coste de no hacerla puede ser incluso más cara”. Hay grandes ahorros que pueden ser hechos a lo largo del trayecto, tal es el caso de BT que encontró grandes ahorros cuando se embarcó en la iniciativa de la calidad de datos hace casi una década”.
Turner avisa a las empresas de no ser demasiado estratégico y demasiado rápidas a la hora de implantar la calidad de datos. El sugiere que las compañías prueben el ROI en pequeñas líneas de negocios CRM y en proyectos de inteligencia de negocio.