El Data Management es la forma de procesar, organizar y sacar rendimiento a los datos que se generan en gran volumen en una empresa. Una fórmula con la que tomar decisiones en tiempo real y de forma accesible para incrementar tu rendimiento.

 

¿Qué es el Data Management?

Como hemos dicho, el Data Management es la administración y gestión de datos por la cual una empresa los recopila, procesa, revisa y protege para conservar su seguridad. Al mismo tiempo poder tomar mejores decisiones estratégicas sobre sus actividades, y muy especialmente sobre sus campañas de marketing basándose en el conocimiento de los diferentes perfiles que coteja. Sin embargo, estas estrategias de marketing, por la complejidad de los datos con los que trabaja, hace necesaria implementar estrategias concretas para la gestión de dicha información.

En efecto, el Data Management puede suponer una solución eficaz para poder conocer cuál es el impacto de las decisiones y acciones de marketing que tomamos así como para aumentar la inteligencia de nuestras propias actividades empresariales. El Data Management ofrece un conocimiento mucho más preciso sobre el entorno y los perfiles relacionados con la misma para obtener con ello un mayor rendimiento.

Dentro del Data Management existen varias competencias o áreas de conocimiento como es la gestión de la calidad de datos, la arquitectura del dato, seguridad de datos, meta-data, entre otras. En este sentido, existen soluciones de Data Management especializadas en cada uno de estas áreas, como es el caso de MyDataQ de DEYDE enfocado específicamente en la calidad del dato.

 

¿Cómo establecer un Data Management?

Toda empresa que cuente con una base de datos debe plantearse contar con una buena gestión de la misma. Para poder sacarle el máximo partido a tus decisiones y actividades es necesario seguir unos pasos:

 

1.- Concretar, organizar y conocer

La primera fase que debemos llevar a cabo para implementar un proyecto de Data Management en una empresa es identificar y definir cuáles son nuestros objetivos. Eso quiere decir que debemos identificar de un lado nuestros perfiles objetivos y describir cuál es el esquema de nuestro proyecto y su programación. 

Es así que debemos tomar en cuenta para ello la propia infraestructura tecnológica con la que contamos. Con ella es con la que hay que conseguir los objetivos o, en su defecto, adquirir nueva para poder llevarlos a cabo. Igualmente, debemos establecer cuál será el papel del conocimiento que adquiramos y qué papel debe tomar en nuestra estrategia. Eso supone asignarle a cada uno una función así como un rol dentro de nuestro plan. Naturalmente, entre nuestros objetivos debemos identificar como paso intermedio nuestras necesidades y problemas así como nuestras propias carencias para tomarlas en cuenta. Como hándicap también se debe incluir la posible reticencia al cambio de cultura empresarial que supone implementar un Data Management y cómo debemos gestionarlo.

 

2.- Evaluar nuestros activos digitales

La segunda fase a la hora de implementar un Data Management en una empresa es tener en cuenta los llamados activos digitales. Estos incluyen las fuentes de datos, las capacidades políticas de la empresa o los activos tecnológicos con los que contamos. Se debe analizar aquí en qué situación buscamos estar en el futuro, para lo que debemos tener en cuenta los objetivos planteados previamente.

Con ello, podremos involucrar a todas las partes necesarias para llevar a cabo nuestro plan. Entre los aspectos de esta fase está el de seleccionar al personal adecuado para procesar dichos datos así como las tareas que deberán llevar a cabo con ellos. Deben cumplir con un perfil concreto por el que entiendan la importancia de los datos en relación con los objetivos, estrategias y los propios clientes así como la importancia que tiene una estrategia de Data Management y su impacto en la empresa y sus actividades. Con dicho personal es con los que podremos instaurar la cultura del data-driven en la empresa que requiere de hecho incorporarse a la madurez digital de la misma.

 

3.- Análisis, elaboración de la ruta y orden de prioridades

La tercera fase para implementar una estrategia de Data Management en una empresa es la que mayores exigencias tiene ya que debemos analizar los gaps que deben tenerse en cuenta respecto a la tecnología y las herramientas, la arquitectura de los propios datos, todos los procesos involucrados en la tarea así como el propio personal que está relacionado con ella. El Data Management nos ofrece nuevas fuentes de datos que deben ser tenidas en cuenta y con ello, nuevas posibilidades antes insospechadas que debemos gestionar correctamente.

El análisis de brechas o análisis gap es aquel que nos permite cotejar lo que queremos obtener con el desempeño real de nuestras tareas. Igualmente, se deben priorizar los objetivos y establecer un criterio teniendo en cuenta que los socios y perfiles objetivos deben constituir la base para hacerlo conforme a nuestros datos. Es así que con todo ello podemos establecer un mapa y las acciones concretas para la gestión del Data Management y sus frutos donde naturalmente se incluyen estrategias de Data Quality, entre otras.

 

4.- Control y gestión del cambio empresarial

El último paso (aunque nunca tiene fin) es coordinar todos los cambios que se hayan producido en el seno de una empresa de toda índole. Desde el de su propia cultura hasta el de su tecnología pasando por el de todos los procesos involucrados en el Data Management y la gestión de datos.

Debemos en esta fase llevar a cabo un control continuo y una evaluación sostenida en el tiempo acerca de cómo está evolucionando el proyecto y la consecución o no de sus objetivos. Servicios de calidad de datos como el de DEYDE pueden aportar la parte inicial de un plan de Data Management para tu empresa con la máxima calidad.

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