Ca­pi­tal de ca­li­dad

Da­ta Qua­lity es una tec­no­lo­gía que na­ció con una fun­ción es­pe­cí­fi­ca pe­ro ter­mi­nó con otra más am­plia. Hoy, in­clu­ye con­cep­tos de BI y de Big Da­ta. ¿Cuán­to di­ne­ro se pue­de per­der por ma­la pra­xis?

Infotechnology - - SUMARIO - Por Ri­car­do Gold­ber­ger

l desa­rro­llo de la tec­no­lo­gía es tal que lo que lo que el mar­ke­ting de­no­mi­na co­mo “in­no­va­ción” no es más que una ac­tua­li­za­ción de lo que ya se ve­nía ofre­cien­do. En es­te con­tex­to, sue­len dar­se dos es­ce­na­rios: el pri­me­ro, tec­no­lo­gías o pro­ce­di­mien­tos exis­ten­tes se re­ci­clan con nue­vos nom­bres y fi­so­no­mías. To­da­vía se re­cuer­da la dis­cu­sión fa­mo­sa acer­ca de SOA --ar­qui­tec­tu­ra orien­ta­da a ser­vi­cios-- que, pa­ra quie­nes ve­nían de épo­cas an­te­rio­res, no era otra co­sa que la orien­ta­ción a ob­je­tos con otro nom­bre. El otro es­ce­na­rio es el de tec­no­lo­gías o pro­ce­di­mien­tos que na­cie­ron pa­ra una fun­ción de­ter­mi­na­da y ter­mi­na­ron con una o va­rias más amplias. Los ERP son el ejem­plo más aca­ba­do de que lo que sur­gió en un mo­men­to co­mo el soft­wa­re de con­ta­bi­li­dad y ad­mi­nis­tra­ción y hoy son la ba­se tec­no­ló­gi­ca de la ges­tión em­pre­sa­rial. Da­ta Qua­lity (DQ), por su par­te, tie­ne un po­co de am­bas si­tua­cio­nes. Na­ci­do en la épo­ca en que se co­men­zó a ha­blar de Da­ta Wa­rehou­sing y Da­ta Mi­ning —si no se tie­nen en cuen­ta aque­llos pro­ce­sos de nor­ma­li­za­ción que de­man­da­ban las ba­ses de da­tos re­la­cio­na­les, dé­ca­das atrás—, el con­cep­to de “Ca­li­dad de los Da­tos” se re­ci­cló y vol­vió a apa­re­cer con fuer­za es­tos úl­ti­mos años a par­tir de BI y, so­bre to­do, del fe­nó­meno de Big Da­ta y de las ba­ses no re­la­cio­na­les. Se­gún a quien se le pre­gun­te, DQ es to­do un pro­ce­so com­ple­to en sí mis­mo o par­te de uno más gran­de que al­gu­nos lla­man Da­ta Ma­na­ge­ment, otros Da­ta Pre­pa­ra­tion, Da­ta Clean­sing o Da­ta Op­ti­mi­za­tion. Ca­da pro­vee­dor de soft­wa­re le da al­gún nom­bre de acuer­do al pro­duc­to que ven­de.

El con­cep­to

En el Cua­dran­te Má­gi­co de Gart­ner acer­ca del te­ma, de oc­tu­bre de 2017, DQ es la dis­ci­pli­na que “ga­ran­ti­za que los da­tos sean ‘ade­cua­dos pa­ra el pro­pó­si­to’ en el con­tex­to de las ope­ra­cio­nes de ne­go­cios exis­ten­tes, el aná­li­sis y los es­ce­na­rios em­pre­sa­ria­les di­gi­ta­les emer­gen­tes”. Es mu­cho más que só­lo IT. In­clu­ye ad­mi­nis­tra­ción de pro­gra­mas, ro­les, es­truc­tu­ras or­ga­ni­za­cio­na­les, ca­sos de uso y pro­ce­sos y “tam­bién es­tá vin­cu­la­do a ini­cia­ti­vas más amplias en el cam­po de la ges­tión de in­for­ma­ción em­pre­sa­rial, in­clui­da la go­ber­nan­za de la in­for­ma­ción y la ges­tión de da­tos.” Mike Ju­de, ge­ren­te de In­ves­ti­ga­ción de Big Da­ta y Analy­tics de Frost & Su­lli­van, sos­tie­ne que no se pien­sa tan­to en tér­mi­nos de DQ sino de da­ta pre­pa­ra­tion (pre­pa­ra­ción de da­tos). Se tra­ta del pro­ce­so de lim­pie­za de da­tos pa­ra que pue­dan ser uti­li­za­dos en apli­ca­cio­nes ana­lí­ti­cas; el pro­ce­so in­clu­ye da­ta cu­ra­tion (cu­ra­ción de da­tos) y da­ta go­ver­nan­ce (go­ber­nan­za de da­tos). A pe­sar de las dé­ca­das que lle­va es­te pro­ce­so en mar­cha, y sin im­por­tar el nom­bre, lo cier­to es que Big Da­ta vino a com­pli­car el con­tex­to. El in­for­me SPIE (Stra­te­cast Pers­pec­ti­ves & In­sight for Exe­cu­ti­ves) de Frost & Su­lli­van de ju­nio de 2017, es la­pi­da­rio: “Las en­cues­tas de Stra­te­cast in­di­can que el 41 por cien­to de los en­cues­ta­dos con­si­de­ra que Big Da­ta es muy im­por­tan­te pa­ra su es­tra­te­gia de IT: un nú­me­ro muy al­to e in­di­ca-

dor del mon­to de in­te­rés en el mer­ca­do. Des­afor­tu­na­da­men­te, mu­chas de las com­pa­ñías que aho­ra in­vier­ten en Big Da­ta y tec­no­lo­gía ana­lí­ti­ca es­tán des­ti­na­das a ver ren­di­mien­tos des­alen­ta­do­res en sus in­ver­sio­nes. De he­cho, el re­sul­ta­do de sus in­cur­sio­nes en Big Da­ta pro­ba­ble­men­te so­lo au­men­ta­rá sus cos­tos y re­tra­sa­rá el desa­rro­llo y la im­ple­men­ta­ción de nue­vos pro­duc­tos y ser­vi­cios. ¿La ra­zón? Big Da­ta de­pen­de de da­tos lim­pios, con­tex­tua­les y con­fia­bles; y mu­chos pro­yec­tos de Big Da­ta ig­no­ran o no pue­den ver el impacto que los da­tos in­co­rrec­tos pue­den te­ner en el re­sul­ta­do”.

Qué se ha­ce con los da­tos

Se­gún el in­for­me men­cio­na­do, los pro­vee­do­res com­pi­ten fe­roz­men­te al me­jo­rar las ca­pa­ci­da­des exis­ten­tes y crear nue­vas ca­pa­ci­da­des en ocho áreas cla­ve: au­di­to­ría, go­ber­nan­za, di­ver­si­dad de da­tos, la­ten­cia, ana­lí­ti­cas, in­te­li­gen­cia, im­ple­men­ta­ción y fi­ja­ción de pre­cios. Agre­ga, ade­más, que en los úl­ti­mos años las he­rra­mien­tas pa­sa­ron de ser im­pul­sa­das por IT a ser im­pul­sa­das por el ne­go­cio; se tra­ta de un cam­bio sig­ni­fi­ca­ti­vo. Fer­nan­do Ruiz Agui­lar, con­sul­tor de Ven­tas pa­ra Amé­ri­ca la­ti­na de In­for­má­ti­ca —una de las com­pa­ñías más re­le­van­tes en el mer­ca­do de Da­ta Ma­na­ge­ment, y que cuen­ta con cer­ca de 15 clien­tes en la Ar­gen­ti­na—, va en la mis­ma lí­nea que la fuen­te de Frost & Su­lli­van: “Los da­tos son en­tes vi­vos, cam­bian­tes en to­do mo­men­to. Es­ta na­tu­ra­le­za de los da­tos pro­vo­ca que, si no te­ne­mos la ges­tión co­rrec­ta de los mis­mos, po­de­mos to­mar da­tos ob­so­le­tos, im­pre­ci­sos, in­com­ple­tos, in­cohe­ren­tes, in­con­sis­ten­tes, o que no tie­nen el for­ma­to ne­ce­sa­rio pa­ra tra­ba­jar con ellos. El re­sul­ta­do pue­de

El cos­to de la po­bre ca­li­dad de da­tos es mu­chí­si­mo ma­yor de lo que tie­nen que in­ver­tir en la lim­pie­za.” —Ga­briel Katz, ge­ren­te de Desa­rro­llo de ne­go­cios de Eco­nat.

ser: te­ner me­nor con­fian­za en los da­tos; te­ner imprecisión en los in­di­ca­do­res; o to­mar de­ci­sio­nes in­co­rrec­tas”, ex­pre­sa. Mien­tras tan­to, Fe­de­ri­co Or­tiz, ge­ren­te de Pro­duc­to de Po­wer­da­ta —re­pre­sen­tan­te ar­gen­ti­na de In­for­má­ti­ca—, aña­de que la ca­li­dad es un pro­ce­so cí­cli­co, to­do el tiem­po hay ana­li­zar la ca­li­dad de los da­tos. “En­ton­ces to­do el tiem­po hay que te­ner ta­ble­ros de con­trol, grá­fi­cos, aler­tas que avi­sen si la ca­li­dad es­tá ca­yen­do”, sos­tie­ne Or­tiz. SAS Ins­ti­tu­te tie­ne unos 20 clien­tes en el país (en­tre los que com­pra­ron ca­li­dad de da­tos y los que com­pra­ron otra so­lu­ción que la in­clu­ye). Her­nán Gi­rau­do, su di­rec­tor de Ven­tas, ase­gu­ra que la ca­li­dad de los da­tos es un pro­ble­ma que no se re­sol­vió nun­ca. “Es co­mo un glo­bo pin­cha­do, si no se­guís so­plan­do se des­in­fla. Pe­ro con Big Da­ta el pro­ble­ma se am­pli­fi­ca, por­que la pro­me­sa del da­ta la­ke es que vos po­dés ti­rar cual­quier da­to, es­truc­tu­ra­do, no es­truc­tu­ra­do, lo que fue­ra, y des­pués lo po­dés usar. Y no es cier­to. El día que quie­ras ana­li­zar esos da­tos, te vas a en­con­trar con que te­nés que re­vi­sar mi­llo­nes de da­tos uno a uno. Lo que te aho­rrás hoy, lo gas­tás ma­ña­na pa­ra dar­le cier­ta es­truc­tu­ra.” Eco­nat es una em­pre­sa ar­gen­ti­na que de­ci­dió de­di­car­se al ne­go­cio de Da­ta Qua­lity a de­man­da de sus clien­tes, la ma­yor par­te de los cua­les ve­nían del seg­men­to Oil & Gas. Hoy cuen­ta con más de 30 clien­tes en la Ar­gen­ti­na y el res­to de la re­gión. Ed­win Gon­za­les, su res­pon­sa­ble de Desa­rro­llo de apli­ca­cio­nes, sub­ra­ya lo di­cho por Gi­rau­do: “Da­ta Ma­na­ge­ment es el con­cep­to más am­plio y Da­ta Qua­lity es una dis­ci­pli­na de la ges­tión de

da­tos que a ve­ces se ol­vi­da. Al fi­nal, DQ ven­dría a eva­luar qué tan bien es­tá fun­cio­nan­do di­cha ges­tión den­tro de la or­ga­ni­za­ción. Con Big Da­ta se am­pli­fi­can los pro­ble­mas y se ha­cen más ne­ce­sa­rios pro­ce­sos y po­lí­ti­cas in­ter­nas pa­ra op­ti­mi­zar la ca­li­dad de la in­for­ma­ción”. En es­te sen­ti­do, Or­tiz di­ce que “las em­pre­sas to­da­vía no tie­nen muy cla­ro la ne­ce­si­dad de la ca­li­dad de da­tos. Eso pa­sa por­que las fuen­tes no es­tán in­te­gra­das y eso es la par­te más im­por­tan­te; el da­to es el com­bus­ti­ble, el re­cur­so na­tu­ral de las em­pre­sas hoy”.

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