MINERÍA la mejor puerta de acceso al sector minero MINERÍA / JULIO 2023 / EDICIÓN 550 67 nudo un indicativo de su madurez en la transformación digital. Cuando los proyectos son impulsados por datos, las empresas pueden hacer uso de la tecnología para recoger, analizar y aplicar data de manera efectiva en la toma de decisiones. Esto puede conducir a una mejora en la eficiencia, la efectividad y la rentabilidad de las operaciones de la empresa. Con los datos en el centro de las decisiones del proyecto, las compañías pueden ser más ágiles y flexibles, adaptarse más rápidamente a los cambios en el entorno del negocio y responder de manera más efectiva a las necesidades y expectativas cambiantes de los clientes. La Tabla 1 resume algunos de los beneficios que alcanzan los proyectos Data Driven. Recolección y organización de datos La arquitectura de datos es clave al proporcionar un marco de referencia integral para organizar y administrar la data de manera eficaz y coherente en un proyecto Data Driven. Establecer ello desde el comienzo crea un camino ordenado y efectivo para la gestión de datos, ya que: Asegura que todos los miembros del equipo comprendan y alineen sus acciones hacia los mismos objetivos de gestión de datos. Facilita el pronto acceso a datos precisos y actualizados, fundamentales para tomar decisiones eficaces. Permite definir protocolos de protección de datos, garantizando el cumplimiento de las normativas pertinentes. Anticipa y atenúa los riesgos asociados como la pérdida o inseguridad de los datos. Asimismo, al plantear la arquitectura de datos temprana, es fundamental considerar ciertos elementos para garantizar que estos se gestionen de manera efectiva y que aporten valor. Aquí diez pasos que podrían ser útiles: 1. Definir los objetivos de la gestión de datos: ¿Qué se espera lograr con la gestión de datos en este proyecto? Los objetivos pueden variar desde la mejora de la eficiencia operativa hasta la generación de insights para la toma de decisiones estratégicas. 2. Identificar las fuentes de datos: determinar de dónde y cómo se van a recopilar los datos es esencial. Las fuentes pueden ser internas (por ejemplo, de sistemas ERP, CRM, etc.) o externas (por ejemplo, data de mercado, de clientes, etc.). 3. Definir la estructura de los datos: en este paso, se debe determinar cómo se van a organizar, clasificar y almacenar los datos. 4. Seleccionar las herramientas de gestión de datos: existen diversas herramientas de gestión, desde bases de datos tradicionales hasta soluciones de almacenamiento en la nube y programas de análisis con software como Excel, Tableau, Power BI, entre otros, que no solo permiten visualizar la data de manera efectiva, sino que también realizan análisis predictivos y prescriptivos. 5. Crear un plan de gestión de la calidad de los datos: implica definir los estándares de calidad de los datos, implementar procesos para limpiar y validarlos y desarrollar mecanismos para controlar y mejorar la calidad de la data a lo largo del tiempo. 6. Definir un plan de seguridad: es un aspecto crítico que debe incluir medidas para proteger los datos de accesos no autorizados, pérdida de data y otros riesgos. Se debe considerar la encriptación de los datos, el uso de contraseñas y controles de acceso, y la realización de copias de seguridad. Los datos corruptos o alterados pueden llevar a decisiones equivocadas. También debe incluir medidas para cumplir con las regulaciones de privacidad y protección de datos.
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