Este documento describe los pilares necesarios para que una compañía sea data-driven. Explica que se requiere no solo nueva tecnología, sino también una cultura y organización centrada en los datos. Además, enfatiza que la calidad de los datos es fundamental, ya que del "garbage in, garbage out". Finalmente, señala que para tomar decisiones basadas en datos se debe eliminar la influencia de opiniones subjetivas y en su lugar utilizar el análisis de datos.

1. TRANSFORMACIÓN EN UNA
COMPAÑÍA DATA-DRIVEN
WEBINAR

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
“Data Driven: Creating a Data Culture” Versión Kindle
de DJ Patil (Autor), Hilary Mason (Autor)
https://www.amazon.es/Data-Driven-DJ-Patil-ebook/dp/B00SXHFTAS

19. PARA SABER MÁS
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20. Preguntas

21. • 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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