Este documento describe los pilares necesarios para que una compañía sea data-driven. Explica que se necesita más que solo nuevas tecnologías, también se requiere una cultura organizacional y un gobierno de datos que permita disponer de datos de calidad para tomar decisiones basadas en hechos. Además, destaca que el 80% del esfuerzo debe enfocarse en mejorar la calidad de los datos existentes.

1. TRANSFORMACIÓN EN UNA
COMPAÑÍA DATA-DRIVEN

2. LIBERAR EL VALOR DE LOS DATOS
Aplicación
Datos
• En los últimos 50 años, los datos
han estado inaccesibles debido a
las:
• Aplicaciones
• Tecnologías
• Departamentos
• Procesos
• Priorizaciones
• Autorizaciones
• …
IT IT

3. “En un mes te envío los datos que me pides”
“Necesito el permiso del CxO para pasártelos”
“¿Sabes en que tabla SAP está ese campo?”

4. DEFINICIÓN
Una compañía data-driven es aquella que
provisiona,
procesa y
disponibiliza
datos veraces y a tiempo
para ganar efectividad, visión y competitividad

5. CUESTIONARIO RÁPIDO
SIGNOS EN SU ORGANIZACIÓN
Alguien tiene responsabilidad en la calidad de todos los datos
Disponer de datos es imprescindible para cualquier iniciativa
Las opiniones y las discusiones se basan siempre en datos
Los usuarios son autónomos para conocer, acceder y cruzar los
datos
Las herramientas de análisis y preparación de datos son
colaborativas
En cualquier proyecto se testean todos los datos
Cultura organizacional abierta y democrática
Las nuevas tecnologías no son nuevas barreras

6. PILARES DE DATA-DRIVEN
GOBIERNO
DE LOS
DATOS
CULTURA
ORGANIZACIÓN
TECNOLOGÍA

7. Tan sólo con nuevas tecnologías (Hadoop, Hive,
Spark, etc) y con nuevos perfiles como Data
Scientist no se consigue ser DATA-DRIVEN
Nota #1

8. DEL DATA WAREHOUSE AL DATA LAKE
Fuentes y
Aplicaciones
Ingestión de
Datos
Data Lake de Clientes (Hadoop)
Datos
“en crudo”
Zona Stage
(pre-
procesados)
Datos
Preparados
(lectura y
escritura)
Gobierno - Acceso
Analistas - Scientists

9. El 80% del esfuerzo
será en la
CALIDAD DE DATOS
Nota #2

10. DATOS CORRECTOS
 Organizados
 Bien documentados
 Formateados
 Sin errores
… del garbagge in, garbagge out a …

11. DIMENSIONES DE LA CALIDAD
Completitud Qué datos se pierden o son inservibles?
Conformidad Qué datos se almacenan en un formato no estandar?
Consistencia Qué valores de datos dan información inconsistente?
Precisión Qué datos son incorrectos o fuera de fecha?
Duplicidad Qué datos o atributos están repetidos?
Integridad Qué datos se pierden o no son referenciados?

12. Muchos datos pueden ser …
INGOBERNABLES.
Si añadimos “Big Data” ….
Nota #3

13. GOBIERNO DE DATOS
CIO
CDOCTO
Identificar Roles y Responsabilidades

14. ELIMINAR LAS BARRERAS A LOS DATOS
Usuarios
Usuarios
Usuarios
Usuarios

15. Nota #4
DATA-DRIVEN = Tecnología + Organización + Cultura

16. TOMA DE DECISIONES
¿ES “HIPPO” QUIEN TOMA LA DECISIÓN?

17. COMPONENTES DE UNA COMPAÑÍA DATA-DRIVEN
TECNOLOGÍA
DATOS
DATA - CENTRIC
PERSONAS
TOMA DE DECISIONES
CULTURA
Escalable. Flexible. Movilidad. Híbrida
Calidad de Datos. Gestión de los Datos
CDO. Gobierno
Uso extendido de los datos + Equipo
Analítico
Basada en hechos. “What if” (testeo).
Anti “Hippo”
Colaborativa. Abierta. Inquieta

18. PARA SABER MÁS
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19. PARA SABER MÁS
“Data Driven: Creating a Data Culture” Versión Kindle
de DJ Patil (Autor), Hilary Mason (Autor)
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20. • A R G E N T I N A • C H I L E • C O L O M B I A • E C U A D O R • E S P AÑ A • M É X I C O • P E R Ú • U R U G U AY •
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