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Gestión de la Calidad de Datos V1.0 (Ago 10)
 

Gestión de la Calidad de Datos V1.0 (Ago 10)

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Presentación de un enfoque para administrar eficientemente los riesgos e impacto en las capacidades de su compañía trabajando fuertemente en los estilos de inteligencia de negocio predominantes y ...

Presentación de un enfoque para administrar eficientemente los riesgos e impacto en las capacidades de su compañía trabajando fuertemente en los estilos de inteligencia de negocio predominantes y las técnicas para monitorizar y gestionar la calidad de datos de principio a fin

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    Gestión de la Calidad de Datos V1.0 (Ago 10) Gestión de la Calidad de Datos V1.0 (Ago 10) Presentation Transcript

    • Mejore las capacidades de Inteligencia de Negocios y Toma de Decisión de su compañía por medio de la incorporación de prácticas de Gestión de la Calidad de Datos Administre eficientemente los riesgos e impacto en las capacidades de su compañía trabajando fuertemente en los estilos de inteligencia de negocio predominantes y las técnicas para monitorizar y gestionar la calidad de datos de principio a fin WHITEPAPER GESTIÓN DE LA EFICIENCIA DE TI
    • Objeto del documento
      • Muchas organizaciones consideran que la calidad de datos es una de las principales cuestiones que afectan al análisis y soporte para la toma de decisiones.
      • Por un lado, la proliferación de soluciones de Inteligencia de Negocios (BI por sus siglas en Inglés), con datos extraídos de sistemas y aplicaciones dispares, puede empeorar la calidad de los datos y provocar una pérdida de confianza en las capacidades de Reporting BI. Asimismo, el despliegue de información basada en datos de calidad puede ayudar a una organización a competir más eficaz y decisivamente.
      • En otras palabras, la calidad de los datos puede colocar a su organización a la defensiva o a la ofensiva, dependiendo de lo bien que pueda gestionarla.
      • En este documento, se pretende efectuar un análisis general de la forma en la que la calidad de datos impacta en los estilos de BI predominantes y los procesos de toma de decisión, junto a las técnicas para monitorizar y gestionar la calidad de datos de principio a fin.
    • Contexto actual
      • Alta dinámica en el contexto de negocios vigente (crisis, economías turbulentas, fusiones y adquisiciones, generación de barreras comerciales).
      • Fuerte presión para invertir en tecnologías que impulsen la ventaja competitiva y mejoren los resultados operacionales.
      • Proliferación y mayor dependencia de los sistemas empresariales para el desarrollo de las actividades de negocio (ERPs, CRMs, SCMs, RRHH, entre otros).
      • Acumulación de grandes cantidades de información sobre transacciones realizadas en el pasado como así también de lo que ha sucedido en el mercado en tales períodos.
      • Demanda de datos precisos para realizar las tareas de BI continúa creciendo tanto en el lado de la demanda como en el del suministro de información.
    • Contexto actual (cont.) Los usuarios no confían en la información que disponen Los usuarios usan mala información Los usuarios no disponen de la información que requieren
    • Contexto actual (cont.) CALIDAD DE DATOS
    • Contexto actual (cont.)
      • La intensa demanda de datos está impulsando la adopción generalizada del uso de BI en toda la base de usuarios, desde el grupo de directivos a los usuarios en los puntos finales.
      • Esta amplia adopción ha propiciado que el BI avanzase más allá de las tradicionales funciones de query, reporting analítico y procesamiento analítico online (OLAP), para incluir ahora cuadros de mando operacionales, tablas de resultados personalizables y avanzadas técnicas de visualización.
      • Desde la perspectiva de la cadena de suministro de la información, esto implica que los datos necesitan estar accesibles y ser agregados y racionalizados para poder consumirse por el BI, independientemente del formato, donde sea que el usuario lo necesite. Y, cada día, la apuesta es más alta.
      • Entonces el interrogante clave a responder es “¿cómo conseguir un equilibrio entre la calidad de los activos de información y la garantía de acceso y manejo dinámico de los datos del negocio?”.
    • Calidad de datos ¿Qué es, cómo y por qué deberíamos prestar atención a este asunto?
      • El Data Warehouse Institute (TDWI) define la calidad de datos como “la calidad del contenido y la estructura de los datos (conforme a diversos criterios), más la tecnología y prácticas de negocio estándar que mejoran los datos, como la limpieza y comparación de datos personales, la deduplicación y la estandarización de datos y los añadidos de datos de terceros” .
      • Fuente: TDWI, marzo de 2006, Taking Data Quality to the Enterprise Through Data Governance, Phillip Russom.
    • Calidad de datos (cont.) ¿Qué es, cómo y por qué deberíamos prestar atención a este asunto? Posible evolución a un modelo operativo de gobierno de datos Trabajo evolutivo sobre la Gente, Políticas y adopción de tecnología de soporte Bajo Alto Alto Bajo BENEFICIO RIESGO Datos de Comercial ERP CRM Datawarehouse Integración de datos de cliente Integración de datos de producto Administración de datos maestros (MDM) Integración BPM DIAGNÓSTICO Datos de Marketing Pensar localmente Actuar localmente Pensar globalmente Actuar localmente GESTIÓN DE DATOS PREACTIVA Pensar globalmente Actuar colectivamente GESTIÓN DE DATOS PROACTIVA Pensar globalmente Actuar globalmente GOBIERNO DE DATOS
      • Una organización puede medir la calidad de los datos como un medio de asignar valor a los activos de información frente a las expectativas del negocio definidas por reglas y criterios específicos.
      • Trabajar sobre el gobierno de datos permitirá principalmente resolver problemas tales como:
        • Cantidades excesivas del tiempo y recursos de TI para investigar, limpiar y reconciliar los datos.
        • Carga operacional adicional para extraer y corregir manualmente los datos para el análisis.
        • Pérdida de credibilidad en los sistemas.
        • Toma de decisiones más lenta o errónea.
        • Fallos y retrasos en el cumplimiento normativo y en los requisitos de riesgos .
      Calidad de datos (cont.) ¿Qué es, cómo y por qué deberíamos prestar atención a este asunto? Conclusiones
    • Información de contacto Av. Julio A. Roca 610, 8° Piso B C1067ABO Ciudad de Buenos Aires Argentina. Tel: (011) 4331 0931 www.imrconsulting.com Andrés Menini Cel: (54 911) 3579-1446 [email_address] Alejandro Indarte Cel: (54 911) 4071-4919 [email_address] Rosendo Rubiero Cel: (54 911) 3579-1445 [email_address]