Enfoque en los datos prioritarios para resolver los problemas sistémicos.
Las empresas generan un océano de datos, donde se puede perder el punto de partida para la toma de decisiones. Los administradores quieren considerar todas las variables significativas para la empresa, pero no saben cómo identificarlas. La Ciencia de Datos ayuda a priorizar los elementos clave.
Un Elemento Crítico de Datos (CDE, por sus siglas en inglés) es un componente clave de datos que apoya funciones y procesos empresariales esenciales dentro de una organización. Si la calidad de estos elementos se ve comprometida, puede resultar en la insatisfacción del cliente, riesgos de cumplimiento o pérdidas financieras. Los CDE sirven como el punto pivot del negocio, siendo esenciales para la toma de decisiones y la eficiencia operativa. No todos los datos tienen el mismo nivel de importancia, y tratar todos los datos como igualmente críticos puede llevar a la malversación de recursos y un enfoque diluido.
La implementación de un Sistema de Clases en la gobernanza de datos ayuda a las organizaciones a enfocar los recursos en los datos más críticos. Al categorizar los datos en diferentes niveles de categorías, los interesados pueden priorizar los esfuerzos de gobernanza, asegurando que los elementos de datos más importantes reciban la atención que necesitan. Los criterios para la clasificación son priorización, gobernanza de datos, mejoría en la administración y optimización de recursos.
La Analítica de Datos identifica los CDE para evaluar su impacto en los procesos y resultados empresariales. Esto a menudo requiere colaboración entre departamentos para asegurar que los datos más relevantes sean priorizados. Al enfocarse en los datos críticos, las organizaciones pueden mejorar los esfuerzos de gobernanza, asegurando alta calidad y seguridad para la información más importante, lo que mejora la eficiencia operativa y reduce riesgos.
Determinación de los Elementos Críticos de Datos
Un desafío para los gerentes es intentar gobernar y gestionar la calidad de todos los elementos de datos. Por lo tanto, identificar y priorizar los CDE es un paso clave en la gestión efectiva de datos. A menudo, los interesados pueden considerar muchos de los datos que utilizan como críticos, lo que lleva a la confusión y obstaculiza la gestión efectiva de datos. Para simplificar esto, algunas organizaciones categorizan los CDE por niveles de criticidad: alta, media y baja.
Figura. Enfoque holístico de los CDE
Establecer los CDE a nivel empresarial implica utilizar un método de calificación de factores para evaluar los elementos de datos. La Ciencia de Datos identifica factores relevantes, asignar calificaciones o pesos a cada factor y definir una fórmula para calcular puntuaciones y clasificar los elementos de datos.
Alto: CDE cruciales que requieren una gobernanza estricta y monitoreo continuo. Esto incluye auditorías regulares, controles de acceso estrictos y frecuentes verificaciones de calidad de datos.
Medio: CDE importantes gobernados para cumplir con los estándares necesarios con revisiones periódicas, controles de acceso apropiados y revisiones regulares de calidad de datos.
Bajo: CDE con propiedad designada y administración, pero sujetos a una gobernanza más ligera.
Gobernar los datos identificando y clasificando los CDE es esencial para mantener la calidad, seguridad y cumplimiento de los datos. La Ciencia de Datos proporciona un enfoque estructurado, asegurando que los elementos de datos más críticos reciban la atención necesaria mientras optimiza los recursos. Este método mejora la gobernanza de datos, apoyando una mejor toma de decisiones y éxito operativo.
Referencias sugeridas
Loshin, D (2011) The practitioner’s guide to data quality management. Kaufmann.
Manhati, R. (2019) Data Quality: Dimensions, Measurement, Strategy, Management, and Governance. ASQ Quality sprees
Sainer, R. (2024) They cannot all be critical. Solutions Review. https://solutionsreview.com/thought-leaders/they-cannot-all-be-critical-governing-cdes/
