Alto mediodía para la gestión de datos maestros

Se parece mucho al clásico de Hollywood con el tema de la calidad de los datos maestros. Durante años se ha señalado una y otra vez la falta de calidad de los datos y la insuficiente gestión de los datos maestros en muchas empresas.

He aquí algunos ejemplos:

Según el "European biMA Study 2012/13" presentado por Steria Mummert Consulting, el 34% de las empresas no dispone de un proceso regulado para la gestión de la calidad de los datos.

La gestión eficaz de los datos maestros no existe en absoluto en el 38% de las empresas. Según un estudio realizado por Fraunhofer IAO en 2013, el 51% de las empresas encuestadas afirmaron que la mala calidad de los datos de producción hacía necesarias intervenciones a corto plazo en el control de la producción en gran medida o muy en gran medida.

En 2014, el 36% de las empresas encuestadas para un estudio de Barc afirmaron estar muy insatisfechas (7%) o algo insatisfechas (29%) con la calidad de los datos.

En las respuestas a la pregunta "¿Cuáles son actualmente los mayores problemas en el funcionamiento del almacén de datos?", la calidad de los datos ocupa el tercer lugar con un 50%.

Según un documento de Aberdeen Group publicado en enero de 2015, el 49% de las empresas encuestadas citan demasiados silos de datos y el 47% la mala calidad de los datos como principales retos que impulsan las actividades de gestión de datos.

Durante años, las conclusiones han sido las mismas. Las causas de la mala calidad de los datos son múltiples, pero generalmente las mismas en todas partes: falta de integración de la gestión de datos maestros en la estrategia corporativa, ausencia de procesos y responsabilidades claramente definidos para la introducción, publicación y mantenimiento de los datos, así como proliferación de fuentes y sistemas de datos.

¡No tiene gracia!

Porque ahora las empresas también se enfrentan a los retos que plantea la transformación digital. Según un estudio reciente de Bitkom Research, muchas empresas siguen sin ser conscientes del carácter disruptivo de la digitalización.

Sólo el 50% de las empresas alemanas considera la digitalización un objetivo importante o muy importante. Sin embargo, la transformación abarca a toda la empresa: Modelos de negocio, productos y servicios, segmentos de clientes, canales, procesos empresariales y puestos de trabajo.

En este contexto, no es en absoluto una buena noticia que, según el estudio de Lünendonk "Revival of Master Data" publicado en diciembre de 2016, numerosas empresas en Alemania no estén actualmente suficientemente equipadas para los retos de la transformación digital.

Sólo una de cada siete empresas encuestadas (15%) se considera bien posicionada en la importante base de la gestión de datos maestros. El 72% se califica de "mediocre", y el 13% incluso de "deficiente".

Aunque la calidad de los datos ha mejorado significativamente en los últimos cinco años, las empresas de todos los tamaños no están satisfechas. El 40% afirma que la calidad de sus datos es actualmente muy buena (16%) o buena (24%).

Pero aún así, el 60 por ciento sólo hace hincapié en la mediocridad. Dicho sin rodeos: la mediocridad no es mala. Pero la mediocridad no es suficiente para afrontar los retos de la transformación digital.

Además de la escasa calidad y puntualidad de los datos, el volumen de datos que habrá que gestionar crecerá exponencialmente en el futuro. El Big Data, el Internet de las Cosas y la Industria 4.0 garantizan que la gestión de los enormes flujos de datos se convertirá en un enorme reto para las empresas.

Esperemos:

Los datos son de gran importancia para las empresas, su calidad ya es a menudo insuficiente y, al mismo tiempo, su cantidad crece de forma espectacular. En sentido figurado, sólo se puede decir: "Houston, tenemos un problema". Y no es pequeño.

Ya es hora de hacer algo. Puede que los datos maestros no sean especialmente "sexys", pero no hay forma de que las empresas puedan evitar una gestión profesional de los datos maestros.

Primero hay que definir una gobernanza de datos eficaz para regular las tareas, funciones, derechos de acceso y responsabilidades en torno a los procesos de información. Solo entonces podrá contar con el apoyo informático de una solución profesional estándar para la gestión de datos maestros.

La gestión profesional de datos maestros cuesta dinero. La mala calidad de los datos y una gestión de datos maestros inexistente o "casera" cuestan aún más dinero.

Haga clic aquí para leer el artículo mencionado en la introducción: http://e-3.io/a4QB30bwba1