Lecciones aprendidas

Hilti consideró que los siguientes aspectos eran particularmente importantes para el éxito del proyecto.

• Apoyo de la alta dirección de Hilti: los cambios necesarios en la estructura organizativa fueron posibles gracias a la dirección y a los clientes del proyecto.

• Definición temprana de las reglas de negocio: Hilti definió las reglas de negocio necesarias al principio del proyecto y se aseguró de que se compartieran.

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• Definición de los objetivos de DQ de toda la empresa.

• Colaboración a través de las fronteras de la empresa: Hilti consideró muy positiva la intensa colaboración de todos los participantes en el proyecto, tanto entre los empleados a nivel local y la sede central de la empresa como entre los departamentos funcionales y el Departamento de Tecnología de la Información.

Desde el principio, los requisitos para las nuevas herramientas se orientaron hacia las necesidades de los departamentos funcionales y los procesos empresariales asociados. Así pues, se incluyeron los usuarios de los datos, por ejemplo, mediante varios talleres intensivos durante todo el proyecto, con el fin de asegurar los niveles necesarios de motivación y de participación activa en el proyecto en los departamentos funcionales. Así, el departamento de alcance comercial evaluó la aplicación y el despliegue de las soluciones en toda la empresa de manera tan fluida como satisfactoria en general.

Para recapitular lo expuesto hasta el momento, cabe señalar que los casos de estudio presentan un tema en común, el monitoreo continuo en la DQ; lo cual se alinea con el objetivo principal de la tesis planteada “Automatización en el monitoreo y generación de alertas para calidad de datos”. Entre lo destacado de los casos, este tema corresponde en una parte al componente de monitoreo, el cual es esencial en cualquier escenario al que se enfrentan las organizaciones para un aseguramiento en DQ exitoso. Esto hace que cobre más relevancia en focalizar soluciones tecnológicas con mayor estrategia para brindar a las organizaciones un respaldo más amplio y acorde a los desafíos globales. En este orden de ideas, en la siguiente tabla se muestran los casos de negocio y el tema en común

104 (monitoreo) desde el enfoque de DQ en elementos comunes, metodología, tecnología y factores críticos de éxito (ver Tabla 4).

Tabla 4. Cuadro de criterios comunes casos de estudio Fuente: creación propia

Monitoreo

Casos de estudio

Elementos comunes Metodología Tecnología

Factores Criterios de Éxito (FCE)

Allianz Diseño de medidas

para la medición y el monitoreo de la DQ e implantación de una herramienta para el monitoreo continuo de DQ

Se usó el ciclo DMAIC, el cual es una herramienta metodológica enfocada en la mejora incremental de procesos existentes. Cada paso en la metodología se dirige a obtener los mejores resultados posibles para minimizar la posibilidad de error y es utilizado como plantilla para la gestión de procesos de DQ

Implementación de una

herramienta de software cockpit para el monitoreo de DQ y

generación de estadísticas en visualizadores para los diferentes niveles de usuario

-Relación con los proveedores -Imagen con los interesados -Reputación de solidez financiera

Bayer CropScience Requisitos funcionales para la medición de DQ e implementación de una herramienta de control

Iniciación de un proyecto dedicado exclusivamente al tema de DQ con cuatro objetivos:

crear conciencia empresarial,

trasparencia, reforzar la colaboración y, por último, identificar las necesidades para la toma de decisiones, por parte de los negocios, para mejorar la DQ

Con la

implantación del software cockpit, se enfocó en las funcionalidades de medición y monitoreo, y en generación de gráficas de resultados para vistas específicas de usuarios por negocio

-Relación con los clientes -Imagen con los interesados -Líneas de productos y servicios -Credibilidad de la

información

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Johnson & Johnson Fue importante reconocer que la gobernanza de datos tuvo un efecto positivo en la DQ, que fue claramente demostrado por la medición y el

monitoreo continuo de la DQ

Se inició un proyecto en tres fases, con el fin de mejorar la DQ organizacionales:

fase de

establecimiento (maestro de datos empresariales EMD), fase de desarrollo (flujos de trabajos en la creación de datos un sistema de monitoreo de DQ) y fase de madurez (se evaluó un buen nivel de calidad que lo apropio la organización)

El software cockpit es una herramienta de análisis e informes para la DQ. Con ella se comprueba si los registros de datos maestros han roto las reglas

definidas o violan la calidad de los requisitos.

Además, muestran informes de gestión que proporcionaban indicadores claves de rendimiento para la DQ

-Relación con los clientes -Imagen con los interesados -Líneas de productos y servicios -Credibilidad de la

información

Hilti Las mediciones de la

DQ demostraron que era necesario adoptar medidas y

documentaron las mejoras de la DQ

Se inició un proyecto llamado

Herramientas de calidad de datos de clientes. Para la gestión sostenible de la DQ, se determinó un modelo de cuatro medidas en el ciclo de vida de los datos del cliente: definir (responsabilidades de mantenimiento de datos), prevenir (adquisición de datos correcta), detectar (monitoreo de calidad de datos) y corregir (limpieza de datos); con el fin de tener un modelo para la gestión proactiva y reactiva de la DQ

Se desarrolló, por parte de TI, una herramienta ajustada a las necesidades para el monitoreo de DQ basada en los DQI

-Relación con los clientes -Imagen con los interesados -Líneas de productos y servicios -Credibilidad de la

información -Mejoramiento de DQ de clientes

106 3 Desarrollo de la solución propuesta