La importancia de un buen dato

Data Governance

Hoy veremos algunos de los problemas que suelen derivarse de una mala gestión de datos y como prevenirlos.

En varias ocasiones he podido ver como un proyecto que cumplía con todos los requisitos del cliente y que estaba en fecha, recibía una mala aceptación por que el dato no cuadraba y por tanto todo lo que se ha hecho no vale. Entonces se empieza con el estrés y el agobio, nos vamos de fechas y de presupuesto, se repasan todos los puntos del proyecto, los orígenes de datos, las trasformaciones, el ODS, la carga en el DWH, los Datamart, los universos de explotación y los informes, todo parece estar correcto, pero el dato final sigue sin cuadrar con las expectativas del cliente, ¿qué esta pasando?.

A estas alturas alguien ya le ha preguntado al cliente por la fiabilidad del dato que les están dando y por supuesto el cliente ha respondido que su dato es 100% fiable, que está perfecto y que jamás han tenido un problema con el hasta este momento, algo que ya dijo en su día durante las sesiones de arranque del proyecto y que se dio por válido sin entrar a planificar ninguna tarea que verificase la calidad del dato en su origen… ¡¡¡ERROR!!!

El cliente SIEMPRE tiene plena confianza en su dato, para él su sistema es perfecto y no concibe que en algún momento de sus procesos internos el dato pueda sufrir alguna alteración y pierda consistencia o que directamente su dato estuviese mal desde el principio y se maquillase posteriormente para cumplir con las expectativas de sus informes.

Siempre y repito, siempre, hay que hacer un control de la calidad del dato. Es fundamental que el dato sea correcto ya que sobre él se realizara toda la arquitectura del proyecto, si los cimientos no son correctos corres el riesgo de tener que deshacerlo todo y tener que volver a empezar desde el principio. Además, no basta con chequear la calidad del dato en su origen, es importante que en el proyecto haya un sistema completo de Data Governance que valide y verifique constantemente que el dato no pierde valor ni integridad a lo largo de todo el ciclo de vida del proyecto hasta su explotación final.

En resumen, invertir tiempo del proyecto en garantizar la fiabilidad del dato es una apuesta segura, si el dato es correcto el cliente se sentirá seguro y estará contento con la garantía de tu proceso de calidad, si el dato no es correcto, se identificara el problema en una etapa muy temprana del proyecto y permitirá tomar las medidas necesarias para corregir el fallo sin que ellas afecten a todo el resto del proyecto.

Espero que esta pequeña reflexión os haya resultado interesante.

¡Nos vemos en próximas entradas!

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Publicado en Buenas practicas

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Sobre el autor:

Antonio María Fernández de Puelles de Torres-Solanot
-Ingeniero en Informática de Gestión
-Certificado en ITIL V3
-Certificado en CMMI
-Máster en Business Intelligence, Big Data, Professional Qualification in Management & Leadership

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