Sus cadenas de suministro de datos son probablemente un desastre. He aquí cómo arreglarlas.

La gestión de datos ha atormentado a las grandes empresas durante décadas. Casi todas las empresas gastan mucho en ella pero consideran que los resultados son insatisfactorios. Aunque el problema no parece agravarse, resolverlo es cada vez más urgente a medida que los directivos y las empresas se esfuerzan por orientarse más hacia los datos, aprovechar los análisis avanzados y la inteligencia artificial y competir con datos. En este artículo exploraremos un poderoso enfoque de la gestión de datos a través de la lente de los "productos de datos" y las "cadenas de suministro de datos". La mayoría de las empresas luchan con algunos problemas comunes pero significativos en la gestión de datos. En primer lugar, las empresas se han concentrado en las capacidades técnicas de la gestión de datos, controladas por la función de IT y necesarias para adquirir, almacenar y mover datos. No se trata de una hazaña insignificante: construir "tuberías" técnicas es un trabajo difícil. Pero al hacerlo se han centrado más en la infraestructura y mucho menos en los resultados: los productos de datos que se utilizan para tomar decisiones, diferenciar productos y servicios y satisfacer a los clientes. En segundo lugar, los datos se crean en distintas partes de la organización para satisfacer las necesidades de varios departamentos, no para que otros los utilicen posteriormente en productos de datos, decisiones empresariales o procesos. Contrasta esto con un producto físico, como un coche, en el que componentes como el chasis y el motor de arranque se diseñan pensando en el producto final. En tercer lugar, la mayoría de las organizaciones carecen de un lenguaje de datos común. Los datos son sutiles y matizados y tienen significados diferentes para distintas personas en contextos diferentes. Para agravar esta situación, algunos departamentos, al asumir la propiedad de "sus datos", pueden ser reacios a compartirlos. O aunque estén dispuestos a compartirlos, no dedicarán tiempo a explicar estos matices para que otros puedan utilizarlos eficazmente. Esto lleva a otros departamentos a crear sus propias bases de datos "casi redundantes", lo que aumenta la confusión general. Por último, las empresas se interesan cada vez más por lo que ocurre fuera de sus muros, recurriendo a datos externos para responder a una serie de preguntas. Pero los datos externos están en gran medida sin gestionar, con escasa cualificación de los proveedores o evaluación de la calidad de los datos. La gestión de la cadena de suministro de datos, con los productos de datos como resultado final del proceso, puede ayudar a resolver cada uno de estos problemas. Pone el mismo énfasis en todas las fases de la gestión de datos, desde la recopilación hasta la organización y el consumo de los productos de datos. Es un medio de equilibrar los beneficios de los datos comunes con los de los datos únicos y adaptados a los productos, y es igualmente adecuado para los datos internos y externos. Relativamente pocas empresas emplean la gestión de la cadena de suministro de datos, pero las que lo hacen suelen informar de mejores resultados. Gestión de procesos y proveedores para productos de datos Las empresas siempre han elaborado productos de datos en forma de declaraciones financieras, informes para los organismos reguladores, etcétera. Sin embargo, la gama e importancia de dichos productos es cada vez mayor. Para muchas, el objetivo es integrar la analítica y los modelos derivados de la IA en productos que sirvan tanto a clientes internos como externos. Next Best Action de Morgan Stanley, People You May Know de LinkedIn, las numerosas ofertas de búsqueda de Google y SpendingPulse y Business Locator de MasterCard son buenos ejemplos. Con los problemas citados anteriormente a la vista, "lidiar" con los datos lleva mucho más tiempo que construir el modelo y, aun así, no resuelve todos los problemas. Afortunadamente, existe una forma mejor de obtener datos de alta calidad. Se basa en las técnicas de gestión de procesos y proveedores que utilizan los fabricantes de productos físicos. En concreto, los fabricantes profundizan en sus cadenas de suministro para aclarar sus requisitos, cualificar a los proveedores, insistir en que éstos midan la calidad y realizar las mejoras necesarias en la fuente o fuentes de los problemas. Esto les permite ensamblar los componentes en productos acabados con una mínima "lucha física por el producto", mejorando la calidad y reduciendo los costes. Una organización que emplea la gestión de la calidad del proveedor en su cadena de suministro de datos es Altria, el proveedor estadounidense de tabaco y productos sin humo. Altria depende diariamente de los datos de los puntos de venta de más de 100.000 tiendas para completar sus informes y análisis de mercado. Un equipo que depende de Kirby Forlin, vicepresidente de análisis avanzados, gestiona esta base. Los requisitos de datos se detallan en los contratos, y el equipo tiene como objetivo ayudar a las tiendas a cumplirlos. Para empezar, Altria se concentró en sus requisitos más básicos. La calidad era baja, ya que sólo el 58% de los envíos diarios los cumplían. Pero el equipo de Altria trabajó pacientemente, mejorando la calidad hasta el 98% en tres años. A medida que mejoraba la puntuación de la calidad básica, el equipo de Altria fue añadiendo sus requisitos más avanzados. Como señaló Forlin, "se trata de un trabajo en curso. La prueba de que podemos confiar cada vez más en los datos nos ahorra mucho trabajo en nuestra práctica analítica y genera confianza en nuestro trabajo." Pasos hacia una cadena de suministro de datos La cadena de suministro de datos puede establecerse dentro de una empresa siguiendo algunos de los mismos pasos utilizados en la gestión de procesos y calidad para las cadenas de suministro físicas: Establezca responsabilidades de gestión. Como paso 1a, el director de datos o el director de producto deberían nombrar a un "responsable de la cadena de suministro de datos" de su personal para coordinar el esfuerzo y reclutar "responsables" de cada departamento (incluidas las fuentes de datos externas) en toda la cadena de suministro. El paso 1b consiste en poner en primer plano las cuestiones relacionadas con el intercambio y la propiedad de los datos. Descubrimos que la mayoría de los problemas desaparecen, ya que pocos directivos desean adoptar una postura dura contra el intercambio de datos delante de sus compañeros. Identifique y documente los datos y los requisitos asociados de coste, tiempo y calidad necesarios para crear y mantener los productos de datos. Describa la cadena de suministro. Desarrolle un diagrama de flujo que describa los puntos de creación de datos/fuentes originales de datos y los pasos que se dan para mover, enriquecer y analizar los datos para su uso en productos de datos. Defina y establezca mediciones. En general, se trata de aplicar mediciones que indiquen si se cumplen los requisitos. Empiece por la precisión de los datos y el tiempo transcurrido desde su creación hasta su incorporación a un producto de datos. Las medidas variarán en función de la cadena de suministro de cada producto de datos. Establezca el control del proceso y evalúe la conformidad con los requisitos. Utilice las mediciones del paso cuatro para poner el proceso bajo control y determinar en qué medida se cumplen los requisitos del paso dos y para identificar las lagunas. Investigue la cadena de suministro para identificar las mejoras necesarias, en general y para productos de datos concretos. Determine dónde se originan las lagunas descubiertas en el paso cinco en el organigrama del paso tres. Introduzca mejoras y realice un seguimiento continuo. Identifique y elimine las causas raíz de las lagunas detectadas en el paso seis, y vuelva a los pasos anteriores si es necesario. Supervise continuamente tanto los datos de entrada como los productos de datos, buscando mejorar los productos y los nuevos datos y mejores fuentes necesarios para ello. "Cualifique" las fuentes de datos. Las empresas seguirán empleando un número cada vez mayor de proveedores de datos externos y resulta útil identificar a aquellos que proporcionan datos de alta calidad de forma sistemática. Las auditorías de sus programas de calidad de datos proporcionan los medios para "calificar" a los que lo hacen e identificar las áreas de debilidad en los que no lo hacen. Key Bank, uno de los 20 principales bancos de EE.UU. por el tamaño de sus activos, utiliza un concepto amplio de cadena de suministro de datos para estructurar sus iniciativas de gestión de datos. Divide su proceso en las áreas de "captura/organización/consumo" e intenta mejorar la eficiencia y la eficacia en cada una de ellas. Recientemente ha trasladado gran parte de su almacenamiento y análisis de datos a la nube, y ha constatado importantes mejoras en la flexibilidad y la velocidad en toda la cadena de suministro. Sus actividades de consumo se centraban históricamente en las capacidades clásicas de inteligencia empresarial, pero ahora también cuenta con una sólida función de ciencia de datos. Eso hizo necesario un cambio en la cadena de suministro hacia una mayor virtualización de los datos y la capacidad de construir vistas de los datos que abarquen diferentes mercados de datos y que incorporen también datos externos. El banco ha podido utilizar su cadena de suministro de datos para desarrollar rápidamente nuevos productos bancarios que dependen en gran medida de los datos. Por ejemplo, fue uno de los mayores prestamistas de préstamos del Plan de Protección de Nóminas en EE.UU., y también introdujo recientemente un banco digital nacional para médicos. Mike Onders, director de datos del banco, es efectivamente el responsable de la cadena de suministro de datos. Él y su personal han evaluado la capacidad de la cadena de suministro de datos del banco para suministrar una variedad de productos de datos necesarios. Instamos a todas las empresas a que gestionen de forma agresiva sus cadenas de suministro de datos más importantes. Los datos son un activo tan importante para las empresas como cualquier otro tipo, y los productos de datos son cada vez más tan importantes como los físicos. El mismo pensamiento que ha mejorado las cadenas de suministro físicas durante décadas está demostrando ser igualmente valioso para los datos.

Sus cadenas de suministro de datos son probablemente un desastre. He aquí cómo arreglarlas.

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