En términos simples, una brecha de datos se refiere a datos faltantes en un área de interés particular. Las brechas de datos son un problema para las organizaciones de todos los tamaños. Son costosos, frustrantes y requieren mucho tiempo para solucionarlos. Se pueden utilizar tres categorías amplias para clasificar las brechas de datos organizacionales de la siguiente manera:
- Sin datos
- Sin acceso a los datos
- Falta de interés en el uso de datos.
¿Por dónde empiezas?
Para llenar un vacío de datos, se debe determinar la naturaleza del vacío. El primer paso es identificar qué información falta y por qué es crucial. Una vez que se ha identificado esta brecha de datos, el siguiente paso es determinar la causa raíz de la brecha para evaluar la forma más efectiva de cerrarla. Existe una idea errónea común de que todas las lagunas de datos pueden solucionarse simplemente recopilando datos adicionales. Los aspectos culturales y de gobernanza de datos no deben pasarse por alto al abordar el problema de la brecha de datos.
Los tres tipos de vacíos de datos y cómo llenarlos
Hay muchas razones por las que pueden existir lagunas en los datos. Profundicemos en cada tipo para determinar una forma de tratarlo.
Sin datos
Esto se puede dividir en intencional y no intencional. Las brechas de datos intencionales son aquellas creadas a propósito, como que la organización tomó una decisión consciente de no recopilar ciertos tipos de datos. Por ejemplo, una organización puede optar por no recopilar información personal o financiera para proteger la privacidad de sus usuarios.
Las brechas de datos no intencionales son aquellas que ocurren como resultado de eventos fuera del control de la organización o como resultado de descuidos o errores. Por ejemplo, una organización podría experimentar una brecha de datos no deseada si los sistemas establecidos para la recopilación de datos recopilan accidentalmente datos incompletos o inexactos. Las brechas de datos no intencionales pueden tener impactos negativos significativos en una organización, ya que pueden impedir que tomemos decisiones informadas.
Hay varias herramientas y técnicas que se pueden utilizar para llenar los vacíos de datos.
Recopilación de datos: Una forma de llenar un vacío de datos es comenzar a recopilar nuevos datos. Esto puede implicar realizar encuestas, monitorear las redes sociales o realizar transacciones en línea para recopilar los datos necesarios.
Aumentar con datos externos– Busque fuentes de datos externas que podrían ayudar a cerrar la brecha. Estos podrían incluir código abierto del gobierno, organizaciones sin fines de lucro, empresas privadas específicas de la industria y bases de datos en línea como el Banco Mundial o datos de colaboración colectiva. Según el tamaño y la complejidad de la brecha, puede ser necesario utilizar la imputación y la interpolación para completar los valores faltantes.
También es importante validar la calidad de los datos externos, ya que la precisión de los resultados dependerá de la precisión de los datos que esté utilizando. Si los datos externos son de mala calidad o poco confiables, es posible que no sean adecuados para llenar el vacío de datos de la organización.
Sin acceso a los datos
El gobierno de datos es una forma efectiva de cerrar la brecha de datos. Si no puede acceder a los datos solicitados, no podrá obtener valor de los datos que recopila.
La implementación de un gobierno de datos efectivo puede ayudar a cerrar las brechas de datos al garantizar que los datos de la organización sean de alta calidad, estén debidamente documentados y que se otorgue el acceso correcto a las personas que los necesitan. También ayuda con la confianza de los datos, ya que destaca cómo se recopilan los datos y cómo se deben almacenar y proteger. Un gobierno de datos sólido garantiza que todos en la organización tengan acceso a la información correcta, en el momento adecuado.
Falta de interés en el uso de datos.
Uno de los obstáculos más difíciles para cerrar una brecha de datos se aborda fomentando una cultura de datos organizacional. Invertir en soluciones tecnológicas para recopilar y analizar datos no producirá ningún valor si las personas no quieren usar los datos. El cambio de cultura es complejo y requiere un esfuerzo continuo para incorporar datos en las actividades diarias. Cada organización tiene escépticos de datos que cuestionan el valor de los datos y prefieren aprovechar su conocimiento de datos heredados. La cultura no cambia de la noche a la mañana y requiere pequeños pasos incrementales.
Impulse la cultura de datos de la organización con los siguientes componentes básicos:
Aprender – Fomentar un entorno en el que las personas puedan hacer preguntas y estén abiertas a aprender nuevas habilidades.
Compartir – Desarrolle una mentalidad de intercambio de datos e invierta en herramientas de intercambio de datos y colaboración. interés y recompensa – Haga que los datos sean interesantes, fáciles de entender usando herramientas de visualización y proporcione incentivos para usar los datos.
Innovación y Agilidad – Fomentar el análisis de autoservicio para permitir que las organizaciones respondan mejor a las circunstancias cambiantes y se adapten rápidamente a los cambios. Las organizaciones pueden aumentar la innovación de los usuarios haciendo su propio análisis de datos e investigación independiente, lo que lleva a nuevas perspectivas.
Colaborar – En una organización exitosa basada en datos, se alienta a los empleados a colaborar en proyectos, compartir información entre ellos y comunicar abiertamente sus hallazgos. Al fomentar la interacción entre equipos y departamentos, las organizaciones pueden romper los silos y trabajar juntos de manera más eficiente para resolver problemas.
Las organizaciones pueden cerrar las brechas de datos de manera efectiva y tomar mejores decisiones basadas en datos utilizando una variedad de estas herramientas y estrategias.
Sobre el Autor
Sangeeta Krishnan es un atractivo líder de análisis e inteligencia de negocios que posee una combinación ganadora de experiencia en la materia y experiencia práctica en una variedad de industrias. Más recientemente, se unió a Bayer como líder de análisis de América del Norte para ventas al por mayor. Ha trabajado con organizaciones Fortune 500, organizaciones sin fines de lucro y todo lo demás, ayudando a varias organizaciones a desarrollar sus operaciones y monetizando productos de datos desde cero. Krishnan es oradora pública, creadora de contenido con artículos publicados en revistas de la industria, y fue reconocida como finalista de los premios Women in IT Awards 2018 (EE. UU.) en la categoría Data Leader of the Year. Es autora de Thriving in a Data World (Business Expert Press, diciembre de 2022).
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