Organizaciones más exitosas, gobernando sobre los datos.

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MSc Iván Amón Uribe.

Coordinador Especialización en Inteligencia de Negocios

Universidad Pontificia Bolivariana

Daniel Esteban Hernández

Gerente de Negocios – IT-NOVA

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Agenda

• Quiénes somos

• Nuestros servicios

• Organizaciones más exitosas, gobernando

sobre los datos

• Preguntas

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¿Quiénes Somos? Somos una empresa de servicios profesionales de consultoría enfocada en lograr

que la tecnología apoye y potencialice los procesos de negocio de nuestros

clientes, orientándonos en su satisfacción a través de servicios de calidad para

enfrentar y resolver los retos a nivel operativo y estratégico de las organizaciones.

Nuestro portafolio de productos y servicios se enfoca en:

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Integramos la estrategia de su compañía

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Nuestros Servicios

Le permitirán usar sus datos, transacciones, su conocimiento ysu sentido de análisis para que pueda actuar rápidamente ytomar inteligentemente las mejores decisiones.

• Consultoría de BI y Analítica

• Construcción de modelos analíticos

• Diseño e implementación de modelos predictivos y prescriptivos

• Procesos ETL

• Gobierno de datos

• Geo analítica

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¿Qué es Gobernar?

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¿Qué es Gobernar?

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«Orquestación formal de personas,

procesos

y tecnología

para permitir a una organización aprovechar los datos como un activo empresarial».

[The MDM Institute]

Gobernabilidad de datos (GD)

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Gobernabilidad de datos (GD)

Data Management Association (DAMA) Data Governance Framework

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¿Cómo la GD puede hacer mi empresa más exitosa?

Reduciendo Costos

Incrementando Utilidades

Reduciendo Riesgos

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“Las organizaciones pierden al año

25% del tiempo manejando

reclamaciones de los clientes por

datos erróneos”.

[Beg y Mussain, 2008]

¿La mala calidad de los datos cuesta?

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“Los problemas de calidad de los

datos representan alrededor del 6%

de pérdida de productividad en E.E.

U.U, lo que es aproximadamente el

P.I.B. de España. “

[Beg y Mussain, 2008]

¿La mala calidad de los datos cuesta?

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Algunos ejemplos:

Información errónea que llega al cliente (facturas,

estados de cuentas, cobros indebidos, estado de la

producción, …)

dan lugar a quejas y reclamos

producen insatisfacción en los clientes

pueden ocasionar la pérdida de clientes

pueden ahuyentar a posibles nuevos clientes.

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Envío de correspondencia que no llega a su destino

por errores en las direcciones.

Sobrecostos en campañas publicitarias por datos de

personas duplicados.

Algunos ejemplos:

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Excesos o faltantes de inventarios.

Malas decisiones por información errónea.

Algunos ejemplos:

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Informes defectuosos pueden ocasionar exposición jurídica, dando lugar a:

sanciones

demandas

pérdida de permiso de operación.

Algunos ejemplos:

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[Batini & Scannapieco, 2006]

Elementos de calidad de datos:

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Exactitud

Oportunidad

Completitud

Conformidad

Duplicación

Consistencia

Elementos de calidad de datos:

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IBM Data Governance Unified Process

Metodologías

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Metodologías

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Duplicados

Valores faltantes

Violación valor único

Valores inconsistentes

Violación Integridad Referencial

Violación de intervalo

[Oliveira et. al. , 2005]

Sinónimos

Valores atípicos

Anomalías de los datos.

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Técnicas para detección de anomalías

Distancia de edición

Q-grams

…

Imputación usando estadísticos descriptivos

Imputación Hot Deck

…

Prueba de Tukey

Regresión

…

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Tipos de Herramientas

Perfilamiento de datos

Limpieza de datos

Gestión de metadatos

Gestión del glosario de negocio

Gestión de datos maestros

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Algunos proveedores

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¿Algunas consideraciones sobre GD?

Los Datos NO son un problema del área de TI. Son unproblema de cada empleado y cada ejecutivo.

GD nunca debe ser considerado un proyecto “de una sola vez”, sino un proceso continuo.

Debe establecerse una cultura de la calidad.

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¿Porqué falla la GD?

El negocio no le ve valor.

Falta de patrocinador(es) de alto nivel.

El negocio piensa que TI es responsable por los datos.

El negocio está enfocado al corto plazo.

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Factores Clave: Actitud Negocio

Negocio convencido de que la GD es esencial para su éxito.

Patrocinadores de alto nivel.

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Factores Clave: Estructura de Gobierno

Administradores de datos (Data Stewards )

Custodian los datos y vigilan el día a día de la calidad de datos.

Grupo de trabajo

Coordinan y apoyan actividades de los Data Steward.

Alto Comité de Gobierno

Sponsors ejecutivos del programa de GD.

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Alto Comité de Gobierno

Sponsors ejecutivos del programa de GD.

Definen la visión y las

metas.

Proveen alineamiento negocio-TI.

Definen políticas

corporativas de GD.

Remueven obstáculos y

gestionan soluciones.

Auditan resultados

del proceso de GD.

Integrantes:

Gerentes/Directores de áreas.

Gerente/Director de Tecnología.

Factores Clave: Estructura de Gobierno

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Grupo de Trabajo

Coordinan y apoyan a los Data Stewards

Definen los

atributos críticos.

Definen los indicadores

de calidad de datos y

elaboran las fichas.

Sugieren políticas,

estándares y procedimientos.

Definen y mantienen Glosario de

datos y metadatos.

Documentan el proceso de

GD.

Supervisan a los Data

Stewards.

Integrantes:

Representantes de nivel medio de las áreas.

Representante del área de Tecnología.

Factores Clave: Estructura de Gobierno

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Data Stewards

Custodian los datos y vigilan el día a día de la calidad de datos. Miden la

calidad de los datos mediante

herramientas de

perfilamiento, detección de duplicados y estadísticas.

Calculan y grafican los

indicadores de calidad de

datos.

Analizan los problemas y

realizan diagramas

Causa-Efecto.

Sugieren soluciones.

Reportan hallazgos al

grupo de trabajo.

Factores Clave: Estructura de Gobierno

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Data Stewards

Factores Clave: Estructura de Gobierno

Semilla para que un programa de GD comience a germinar.

No son los propietarios de los datos; son custodios

responsables del mejoramiento de la calidad de los datos

como un activo empresarial.

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Factores Clave: No todo a la vez

Se recomienda un Área o proceso piloto.

Identificación de datos críticos para el negocio.

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Factores Clave: Medición

Se deben definir indicadores de calidad de datos.

Deben ser medidos, graficados y revisados regularmente.

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Factores Clave: Caso de Negocio

Se debe identificar los ingresos y egresos derivados de la GD.

Financieramente debe tratarse como un proyecto con ROI,

flujo de caja, período de repago …

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Se deben identificar las causas de los problemas.

Tomar acción:

▪ Sensibilización

▪ Capacitación

▪ Cambios en los procesos

▪ Cambios en los sistemas

▪ …

Factores Clave: Tomar correctivos

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Gobernar sobre los datos

=

ventaja competitiva

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¿Preguntas?

Daniel Esteban Hernández Gerente de Negocios

daniel.hernandez@it-nova.co

Tel 57 310 505 40 09

Skype: danilos421

MSc Iván Amón Uribe.Coordinador Especialización en Inteligencia de

Negocios Universidad Pontificia Bolivarianaivan.amon@upb.edu.co

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