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Analytics

El camino IDM hacia un horizonte más inteligente (III)

Publicado el 15/11/18 8:00

Vivimos en una era donde el gobierno de los datos cada vez cobra más protagonismo. La enorme disparidad de datos exige la implementación de nuevas tecnologías que nos faciliten su procesamiento y, a su vez, un óptimo rendimiento; dando paso al uso de la Metodología Agile quien gana terreno dentro del sector corporativo, permitiendo adaptarse a las cambiantes condiciones del mercado en el que operan.

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Llega el cierre anual. ¡Aproveche la analítica para convertir el rojo en negro

Publicado el 30/10/18 8:00

En este momento del año, en el que muchas compañías afrontan los últimos meses antes de su cierre contable, resulta interesante preguntarse por aquellas medidas económicas que pueden mejorar o aliviar las cuentas de cualquier organización. Como demuestra la experiencia, en muchas ocasiones, una pequeña acción (incluso insignificante a primera vista), puede desencadenar un círculo virtuoso que termina por arrojar enormes beneficios al cierre del ejercicio. Decisiones inteligentes que o resuelven alguna ineficiencia o extraen mucho valor de los mismos recursos. Y esa inteligencia la aportan hoy las tecnologías más disruptivas. Veamos algunos ejemplos de cómo los datos pueden tener un gran poder.

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El papel de la metodología Agile en el Gobierno del Dato (II)

Publicado el 9/10/18 9:38

En nuestro artículo anterior, nos preguntábamos ¿Quién gobierna los datos en la empresa digital? en la que señalábamos los principales aspectos que entran en juego en estos tiempos de “emergencia digital”, en la que día a día se genera una enorme disparidad de datos que genera el “universo digital”.

La metodología Agile está ganando terreno en todo tipo de organizaciones y sectores, que quieren aplicar sus principios a la actividad que desempeñan para elevar sus resultados. Surgida a principios de siglo, nació como un método avanzado de trabajo que aceleraba el desarrollo de software y le permitía adaptarse a las cambiantes condiciones del mercado donde operaba la empresa. Pero ahora, llevada al Gobierno del Dato, su aplicación supone romper con los tradicionales proyectos lineales de larga duración y poco productivos, introduciendo alta flexibilidad y una reacción ágil, dinámica y efectiva ante cualquier cambio. 

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¿Quién gobierna los datos en la empresa digital? (I)

Publicado el 26/09/18 8:00

El Gobierno del Dato vivió hace una década su momento de mayor esplendor, tras años de desarrollo de sistemas, estrategias y políticas que terminaron de construir un modelo de prácticas internas propio para cada organización. Pero hoy atraviesa, sin duda, su momento más crucial, cuando debe dar respuesta a la enorme disparidad de datos que genera el “universo digital”. Es el momento de lo que se denomina Data Governance 2.0, el modelo de gestión de la información que requiere cada organización, como ente digital.  En ésta y próximas entradas de nuestro blog, repasaremos los principales aspectos que entran en juego en estos tiempos de “emergencia digital” y que crean las bases para alumbrar un nuevo concepto de Gobierno del Dato y, más importante, propondremos su puesta en práctica. 

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La efectividad de la calidad de los datos

Publicado el 3/03/14 9:07

El contar con datos suficientes no garantiza el buen fin de Business Analytics, ni de la BI. Para una toma de decisiones exenta de riesgo, los datos han de ser válidos, íntegros, fiables, consistentes, completos... estos atributos de la calidad del dato no son inherentes al mismo, sino que requieren de la aplicación de técnicas de gestión de la calidad que midan, evalúen, mejoren y puedan asegurar la idoneidad de los datos para su uso.

Dentro de la estrategia corporativa de gestión de los datos, habría que acordar determinados niveles de servicio de la calidad de los mismos y, a la vez, definir métricas. De esta forma, se estaría fomentando la conciencia hacia la calidad de los datos, necesaria para definir tanto las reglas de negocio, como los requerimientos que se necesitan si se quieren procurar las condiciones óptimas para el análisis. Posteriormente, habría que completar estas acciones con campañas de depuración y limpieza de los datos que, probablemente deban tener previsto su enriquecimiento y homologación en determinados casos.

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