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Estos datos luego pueden compartirse con otros miembros del equipo para respaldar las tareas del diseo detallado. Analizar los datos de origen Los mismos principios y beneficios de un enfoque de colaboracin entre los miembros del equipo comercial y de TI descritos anteriormente para el anlisis de mitigacin de riesgos son relevantes para el anlisis exhaustivo de los sistemas de origen, que es necesario para un diseo detallado efectivo y eficiente.

En la mayora de los casos, los esfuerzos de colaboracin se dificultan por el hecho de que lleva mucho tiempo y resulta ineficiente involucrar a los usuarios comerciales en el proceso de aclarar preguntas sobre los datos, debido a que no cuentan con las competencias tcnicas necesarias para acceder a lo datos de manera autosuficiente, investigar las anomalas y, as, ofrecer ideas para guiar el diseo.

Las herramientas para el descubrimiento avanzado de datos eliminan este desafo si ofrecen una interfaz intuitiva a travs de la cual los usuarios comerciales puedan realizar todas las tareas mencionadas anteriormente, sin la ayuda de TI, pero con el fin de colaborar con TI. Es muy factible aprovechar la misma tecnologa utilizada para la mitigacin de riesgos y la definicin de la mtrica de datos para facilitar este anlisis inicial de los datos. La funcionalidad adicional, disponible en una herramienta para el descubrimiento de datos, proporciona a los usuarios estadsticas, resultados y la posibilidad de ver los datos, de manera que TI y los usuarios comerciales puedan asimilar y navegar en la informacin del mismo modo, con facilidad.

Un explorador de datos para fines especficos permite que los usuarios identifiquen y revisen problemas en los datos, colaboren y lleguen a un acuerdo acerca de lo que se debe hacer. Use la tecnologa para facilitar el anlisis de los sistemas de origen. Emplee funciones avanzadas de generacin de perfiles y descubrimiento de datos para el anlisis completo de atributos y columnas. Identifique posibles problemas dentro de campos de datos estructurados tales como fecha, cdigo postal, cdigo de producto, cdigo de cliente, direccin o cualquier atributo que deba ajustarse a un formato y a una estructura especficos.

Configure reglas personalizadas de calidad de datos y seale los atributos que no se ajusten a dicho formato y estructura. Cuando haya finalizado con el anlisis, ya tendr una idea general de los desafos que debe enfrentar al integrar los datos y la informacin necesaria para desarrollar diseos que aborden los desafos de manera proactiva.

A esta altura, tambin es conveniente volver a considerar el plan de proyecto y confirmar que se hayan asignado el tiempo y los recursos adecuados para hacer frente a cualquier problema con los datos que se haya descubierto.

Capturar una referencia Los miembros del equipo comercial han definido la mtrica de calidad de datos y el impacto comercial en un paso anterior.

Ahora es el momento de tomar una medicin de referencia. Como parte del anlisis de los sistemas de origen, se debe capturar y almacenar una referencia de cada sistema de origen y tambin analizar de qu manera los sistemas mltiples cumplen con la mtrica prevista o las reglas comerciales.

En algunos casos, ser conveniente considerar no slo cada sistema de origen aislado, sino tambin entre otros sistemas. Arquitectura de datos y esquema o modelo de datos A medida que se desarrolla el modelo de datos, un paso esencial que generalmente se pasa por alto es confirmar que los datos de origen respaldan el diseo del modelo de datos previsto. La mejor forma de tener la seguridad de que ste es el caso es aplicar ingeniera inversa a los datos y comprender las relaciones que existen naturalmente dentro de los datos.

Esto debera suceder independientemente de la documentacin de sistemas y metadatos y debera ser un reflejo completo de los datos en s. Nuevamente nos encontramos con la oportunidad de aprovechar la tecnologa que el equipo ha estado utilizando y con la que se siente cmodo: una herramienta para el descubrimiento de datos ya incluir toda la informacin de origen que se requiere para este anlisis y tambin debera incluir la funcionalidad para presentar un modelo o esquema de datos que represente el estado natural de los datos en s.

El equipo de modelado de datos puede comparar y hacer una referencia cruzada de esos esquemas con respecto a los planes de modelos de datos deseados, lo cual probablemente les ahorra semanas de esfuerzo manual y excepciones no consideradas.

Arquitectura de datos y plataformas Existen innumerables soluciones de calidad de datos que pueden crearse como parte de su proyecto general. Lo ms importante a tener en cuenta en el caso de una solucin de calidad de datos no personalizada o interna es si la tecnologa que usted adquiere es compatible con la ejecucin del proceso en todas las plataformas de los sistemas de origen y de destino dentro de su proyecto determinado.

Sin embargo, para ir an ms all y ofrecer mayor valor a largo plazo, dado que los diseos se estn estableciendo, y si se est invirtiendo en tecnologa, vuelva a considerar los objetivos comerciales a largo plazo detallados durante la fase de diseo preliminar.

Evale las herramientas de los proveedores a travs de su visin a largo plazo y asegrese de tener opciones para los futuros requisitos de conectividad. Brinde a su organizacin la flexibilidad de extender a otros sistemas los procesos de calidad de datos que usted disea para su proyecto inmediato, en distintos entornos y en otras plataformas que existan dentro de su infraestructura empresarial tcnica.

Desarrollar situaciones de prueba Cuando examine sus datos, descubrir patrones y casos comunes en los datos que requieren una solucin. Por ejemplo, los nombres pueden aparecer en sus orgenes de CRM en cualquiera de los siguientes formatos: Copyright Harte-Hanks Trillium Software Todos los derechos reservados. Depender de usted y de los miembros del equipo comercial decidir cmo van a estandarizar cada uno de esos formatos de nombre para una eficiencia ptima en los sistemas de destino.

John y Jan Smith deberan estar vinculados, pero en registros separados dentro de su archivo maestro o como una nica entrada? Prepare un archivo de prueba o una base de datos de registros que presenten estas situaciones de datos comunes con el fin de controlar la calidad durante esta etapa del proyecto.

Se completar una tarea de control de calidad QA antes de poner en marcha los nuevos datos. Esta definicin de las situaciones de prueba comienza a elaborar de forma efectiva una lista de anomalas de la calidad de datos, que usted puede utilizar para crear y probar reglas comerciales y procesos de calidad.

Algunas de las reglas comerciales y casos de prueba se estandarizarn con el proceso de limpieza de los paquetes de soluciones de calidad de datos. Estas reglas y pruebas deberan ser muy ajustables para poder satisfacer las necesidades especficas de su organizacin. Tambin puede comenzar a crear unas nuevas, basndose en sus necesidades. Definir un proceso de excepciones En un proceso de calidad de datos, una excepcin se presenta cuando un dato no puede ser interpretado por las reglas comerciales y el motor de procesos que su equipo ha definido, por ejemplo, una direccin no contiene suficiente informacin como para que pueda verificarse por medio de las reglas comerciales de estandarizacin del USPS.

Cuando se presenta una excepcin de calidad de datos, el administrador de datos debe resolver la excepcin y decidir si la anomala representa un caso inusual o si deberan incorporarse nuevas reglas al proceso de calidad de datos. Su proyecto debe definir una forma clara de manejar las excepciones, que incluya la distribucin automatizada de registros de error siempre que sea posible, las reas de responsabilidad para la correccin y un mtodo de informar las anomalas al origen.

Fase 3: Implementacin Una vez completada la planificacin, es el momento de comenzar a utilizar la tecnologa para mejorar los datos a travs de la automatizacin siempre que sea posible.

Para las tareas de implementacin de los recursos tecnolgicos, recomendamos Trillium Software Data Quality Methodology, Metodologa de calidad de datos de Trillium Software , un artculo tcnico que detalla cmo estandarizar, enriquecer y hacer coincidir los datos y cmo realizar un ajuste detallado de las reglas comerciales para optimizar los datos. Si bien esta fase es la ms tcnica del plan, los usuarios comerciales an tienen un papel importante.

Crear un plan de prueba de aceptacin del usuario Mientras los miembros del equipo elaboran los planes de prueba de aceptacin del usuario UAT , deben incorporarse consideraciones adicionales que investiguen y muestren los resultados de los procesos de calidad de datos que se hayan creado en el nuevo sistema o solucin.

Como consecuencia, la UAT no slo debe incluir pruebas de las nuevas funcionalidades o informes; tambin debe prepararse para incluir situaciones de prueba de calidad de datos. Los datos de prueba deben incluir datos de entrada aceptables y problemticos, de manera que una audiencia comercial ms amplia los recursos de UAT se vea forzada a confirmar que los procesos de calidad de datos estn generando los resultados deseables.

Crear procesos de calidad de datos Durante la fase de implementacin, el equipo tcnico arma el proceso de calidad de datos definido y diseado en la fase de diseo premilitar. Esto generalmente incluye procesamientos de limpieza, estandarizacin, enriquecimiento y correspondencia o vinculacin. Para obtener ms detalles y las mejores prcticas sobre la creacin de procesos de calidad de datos, consulte Trillium Software Data Quality Methodology, otro artculo tcnico disponible a travs de la librera de recursos que se encuentra en www.

Resultados iniciales de control de calidad Resultados. La parte ms importante del proceso de calidad de datos debera ser que los usuarios comerciales estn conformes con los resultados.

A medida que comienza a implementar nuevos diseos de procesos de calidad de datos, los gerentes de proyecto deben pedir a los usuarios comerciales que sometan datos de muestra a los procesos de calidad de datos para garantizar que los resultados cumplan con las expectativas de los usuarios.

Los usuarios comerciales pueden comparar los resultados antes y despus del procesamiento con la misma herramienta para el descubrimiento de datos que han utilizado todo el tiempo. Realice un ajuste aproximado de los procesos utilizando datos de muestra, luego, pase a un conjunto de datos completos para un correcto control de calidad. Una vez que se hayan verificado los resultados, hay que cargar los datos de muestra en las aplicaciones de destino y comenzar a probarlos ms exhaustivamente.

Si da el paso adicional con el equipo comercial durante el ciclo de control de calidad, existe mayor Copyright Harte-Hanks Trillium Software Todos los derechos reservados. Validar las reglas En la primera y la segunda fase, ha determinado lo que tiene y lo que necesita. Las reglas se desarrollan en un proceso analtico iterativo.

Para esto, es necesario acceder al conocimiento del significado pretendido de los datos. Los usuarios comerciales y los analistas de datos deben trabajar juntos en este proceso, aplicando la misma tecnologa y el mismo proceso que se describieron para el anlisis de los datos de origen, si surgen preguntas adicionales.

Ofrezca a los usuarios comerciales la oportunidad de crear situaciones de datos de prueba y permtales que revisen los resultados luego del proceso de limpieza.

Tambin usted tiene la oportunidad de revisar y agregar su terminologa especfica por ejemplo, trminos especficos de la industria, definiciones especficas de la empresa y coloquialismos regionales , que inicialmente no form parte de la terminologa de estandarizacin.

Tambin es el momento de determinar si necesitarn una estandarizacin geogrfica especfica. Ajustar las reglas y los estndares comerciales Posiblemente descubra que algunos de los diseos iniciales del proceso de calidad de datos no cumplen con las expectativas o no funcionan como se esperaba.

Los miembros del equipo comercial deben ser capaces de interactuar directamente con un motor basado en las reglas y ajustarlas para generar resultados que estn de acuerdo con las expectativas. Esto requiere la creacin de una interfaz intuitiva y de herramientas de ajuste en cualquier producto que se compre para facilitar el procesamiento de la calidad de datos.

La participacin directa de los miembros del equipo comercial en el proceso de ajuste garantiza que las reglas satisfacen sus necesidades en forma precisa y elimina el riesgo de expectativas no cumplidas en el proyecto. Integrar procesos de calidad de datos con aplicaciones y servicios Una vez que se han diseado y probado los procesos de calidad de datos y los miembros del equipo comercial ya han comenzado a validar y ajustar las reglas, los procesos estn listos para ser integrados a una o ms aplicaciones o servicios.

Si han sido elaborados pensando en el futuro, los procesos de calidad de datos deberan poder reutilizarse en mltiples sistemas, plataformas y aplicaciones.

Los productos de los proveedores tambin deberan ser compatibles con los principios de reutilizacin de la empresa, para sostener el crecimiento a lo largo del tiempo y ofrecer flexibilidad en las opciones de implementacin dentro de su proyecto. Aunque la solucin de su proyecto quizs no necesite la capacidad de ampliarse y crecer con el tiempo, tener la opcin de extenderse a todas y cada una de las aplicaciones, incluso las que lleguen a su empresa a travs de fusiones y adquisiciones, es una buena prctica factible que debera considerarse detenidamente.

Esto tambin incluye la capacidad de llevar las reglas de una aplicacin a la siguiente. Esto tambin cubrir de igual modo la necesidad de extenderse de un proceso programado por lotes a un proceso de usos mltiples y en tiempo real, donde sea y cuando sea que lo necesite dentro de los sistemas empresariales.

Fase 4: Preparacin para el lanzamiento Durante esta fase de un plan de proyecto, los usuarios comerciales y TI deben determinar cmo y dnde el entorno de desarrollo se migra a la produccin. No obstante, antes de eso es necesario completar la UAT y capacitar a los usuarios con respecto a los cambios que encontrarn al utilizar el nuevo sistema o solucin.

El servicio de asistencia tambin debe estar correctamente preparado y debe ser capaz de responder cualquier pregunta que surja como consecuencia de la nueva tecnologa o de los cambios en la tecnologa existente. Ejecutar el plan de prueba de aceptacin del usuario UAT El plan de prueba de aceptacin del usuario debe incluir un registro de la aprobacin de los usuarios comerciales con respecto a las situaciones documentadas y los procesos de calidad de datos que influyen en los cambios automatizados.

Algunos tipos de estrategias de UAT incluyen:. Prueba del nuevo sistema: la aplicacin que ser puesta a prueba es totalmente nueva no es un mejoramiento ni una actualizacin del sistema. Prueba de regresin: cantidad de cambios en una aplicacin existente que requiere una nueva prueba completa del sistema. Prueba limitada: cantidad de cambios en una aplicacin existente que requiere slo una prueba especfica de los cambios. Las herramientas para el descubrimiento de datos una vez ms pueden ayudar en el proyecto durante el proceso de UAT, ya que brindan a los usuarios comerciales y tcnicos una visin de los datos.

Los equipos pueden colaborar y ver los resultados de cualquier proceso de calidad de datos, antes y despus de que se ejecute el proceso. Tambin es til una prueba dentro de la aplicacin de destino. Es necesario poner a prueba:. Todos los formularios: particularmente importante al usar una interfaz en tiempo real en la herramienta de calidad de datos Todos los informes: garantiza que los resultados de los informes sean los esperados Situaciones de prueba: pone a prueba los resultados del impacto del proceso de calidad de datos en los sistemas y las aplicaciones que interactan con los incluidos en su proyecto.

Durante todas las actividades de UAT, asegrese de que sus usuarios comerciales puedan acceder los datos con facilidad, ya sea a travs de herramientas y tecnologas utilizadas a lo largo del proyecto o de otra forma, para abordar rpidamente cualquier pregunta que pueda surgir. Capacitacin de usuarios o capacitacin del servicio de asistencia Los usuarios deben estar informados acerca de las nuevas aplicaciones que van a estar en lnea y el servicio de asistencia debe saber a quin llamar para remitir cualquier problema tcnico.

La capacitacin efectiva de los usuarios es un factor fundamental para Copyright Harte-Hanks Trillium Software Todos los derechos reservados. La meta es simple: brindar a sus usuarios las aptitudes y la confianza que necesitan para utilizar la nueva solucin y as facilitar la adopcin de los usuarios finales.

Aydelos a que noten:. Cualquier campo obligatorio o formato nuevo cuando ingresen datos al sistema Cualquier pantalla o elemento emergente nuevo que solicite la validacin de la limpieza automatizada y la correspondencia de los datos El impacto positivo y los beneficios comerciales de datos nuevos y ms limpios La participacin de usuarios comerciales y de TI en el proceso de creacin de datos de alta calidad.

Plan de traslado del sistema de produccin Cuando el sistema se implemente con los usuarios finales, el equipo de soporte y operaciones debe contar con todas las herramientas, los procesos y los conocimientos para ayudarlos. Es esencial tener un plan para la transicin del equipo del proyecto al equipo de soporte y operaciones.

La mayora de los gerentes de producto crear un programa y un plan para utilizar el nuevo sistema con datos recin limpiados.

La migracin a la produccin generalmente se produce en horas de poca actividad. Las decisiones que debe tomar incluyen la capacitacin; si se debe realizar el lanzamiento por etapas y cmo hacerlo; la experiencia profesional necesaria cuando se realice el traspaso; si hay que ejecutar sistemas mltiples antiguos y nuevos conjuntamente y, si es as, durante cunto tiempo; si es necesario contratar recursos adicionales por ejemplo, consultores o contratistas que puedan ayudar; y cualquier otra consideracin de seguridad.

Completar con xito la limpieza o carga inicial Para muchos proyectos, el primer paso de la puesta en marcha incluye un proceso de carga inicial o limpieza inicial. Los datos rara vez se cargan sin errores durante la extraccin, transformacin y carga de los datos. Los errores generalmente se dividen en las siguientes categoras. Errores por informacin incompleta: consisten en registros o campos faltantes.

Qu es lo que no se carg y qu pasar con esos registros o campos sin datos? Sintaxis: est relacionada con el formato de los datos y cmo se representan. Tienen los datos la forma correcta? Se encuentran los datos dentro del intervalo de valores?

Semntica: transmite el significado de los datos. Hay valores ocultos en los datos no estructurados? Hay nombres en los campos de direcciones, a pesar del cumplimiento de la forma correcta de los datos? Existen registros duplicados con leves diferencias? Si ha ejecutado las tareas transmitidas hasta ahora, ha reducido significativamente la probabilidad de que en su proyecto ocurra cualquiera de los problemas mencionados anteriormente.

Al dedicar tiempo en el comienzo para investigar exhaustivamente los datos de los sistemas de origen, incorporar los procesamientos necesarios a sus diseos y realizar una UAT que incluya situaciones de datos problemticos previstos, usted ha abordado de manera proactiva los problemas que ms adelante provocan dolores de cabeza a la mayora de los equipos de proyectos.

Si ocurriera algo inesperado que requiere su atencin, usted ya dispone de los recursos y la infraestructura necesarios para actuar rpidamente: su equipo de usuarios comerciales y de TI ya est familiarizado con el proyecto, los datos y cualquier tipo de tecnologa que usted haya utilizado por ejemplo, su herramienta para el descubrimiento de datos y puede observar los datos y evaluar el problema velozmente para dar una rpida solucin.

Fase 5: Puesta en marcha Felicitaciones! Ya puede poner su proyecto en marcha. Durante esta fase, su equipo activar lo realizado hasta ahora y sus nuevos procesos de calidad de datos comenzarn a proporcionar beneficios inmediatos a su organizacin. Ahora comenzar a ver los frutos de su trabajo. Equipo de DAFO En esta etapa es conveniente poder disponer de un equipo interfuncional de DAFO Debilidades, Amenazas, Fortalezas, Oportunidades que incluya analistas comerciales o recursos departamentales familiarizados con los procesos comerciales, ingenieros de rendimiento, arquitectos de datos, tcnicos de campo y contactos de cualquier proveedor, que se encuentren disponibles en casos de emergencia para brindar rpidas soluciones a los problemas.

Los equipos pueden adoptar distintos procesos para ayudarlos a comprender el problema presentado y a disear una respuesta. Los profesionales que utilizan procesos de resolucin de problemas consideran que es importante analizar un problema en profundidad para comprenderlo y disear intervenciones con altas probabilidades de que funcionen.

La idea es intervenir rpidamente al identificar un problema y presentar distintas maneras de resolver ese problema y de que la empresa pueda alcanzar el xito. Los equipos deben reunirse para completar un anlisis final y comentar qu piensan del proyecto y cmo se puede mejorar an ms la calidad de los datos en la prxima ronda. Resolucin de problemas Todas las organizaciones de soporte al cliente disponen de algn tipo de proceso o procedimiento para ayudar a resolver coherentemente consultas, inconvenientes o problemas generados por el sistema o por los usuarios.

En algunas organizaciones estos procesos son muy estructurados, mientras que en otras son ms informales. Adems de los procesos eficientes, tambin es muy importante que el equipo de soporte tenga bien definidas las funciones y las responsabilidades para as reducir el tiempo de respuesta a las necesidades del cliente.

A continuacin se presenta un ejemplo de jerarqua de remisin, junto con las personas que realizan estas tareas, para una implementacin bastante amplia. Para este ejemplo, cuando se identifica un problema, se remite de la siguiente manera: Nivel 1: Servicio de asistencia: Los tcnicos del servicio de asistencia brindan un soporte bsico a la comunidad de usuarios, y realizan capacitaciones adicionales y operaciones remotas para resolver los problemas.

Si el servicio de asistencia no puede resolver el problema, ste se remite al Nivel 2. Nivel 2: Profesionales informticos: Los profesionales informticos normalmente son ms conscientes del aspecto informativo de la operacin que el Servicio de asistencia.

Con la ayuda de la herramienta para el descubrimiento de datos y el acceso a la aplicacin de los usuarios finales, solucionan el problema. Si los profesionales de la informacin no pueden resolver el problema, lo remiten a los administradores de datos, que constituyen el Nivel 3. Nivel 3: Administradores de datos: Segn la naturaleza del problema, los profesionales de la informacin pueden contactar a los Administradores de datos, que suelen tener una visin empresarial en materia de datos, a diferencia del conocimiento de los datos y los procesos dentro una aplicacin especfica nicamente.

Si bien la mayora de los problemas se resuelve en los tres primeros niveles de soporte, en unos pocos casos los problemas pueden remitirse al Nivel 4. Nivel 4: Gerentes de proyecto: Por lo general, un problema llega a esta instancia si se necesita un cambio arquitectnico para resolverlo.

Los gerentes de proyecto tendrn que analizar la situacin y tomar las medidas adecuadas para resolverlo. La jerarqua recin descrita representa simplemente un ejemplo de jerarqua de remisin y soporte. Independientemente del tipo de jerarqua de soporte que usted tenga, es esencial que cada grupo dentro de esa jerarqua comprenda su funcin y sus responsabilidades.

Adems, el equipo debe ser capaz de resolver o remitir con rapidez cualquier problema que surja. Anlisis final Vuelva a ejecutar sus procesos de referencia y rena los resultados actualizados para medir cuantitativamente su impacto. Recopile sus mtricas, su registro de soporte, su registro de procesamiento de excepciones y cualquier otra documentacin relevante.

Organice una reunin para:. Enumerar las lecciones aprendidas durante el proyecto; selas como un aporte para mejorar la presentacin de futuros proyectos. Realizar un procesamiento de la calidad de datos en curso Ahora que su sistema est en marcha, usted no slo ha limpiado los datos histricos cargados al sistema o solucin; adems, sus procesos de calidad de datos en curso deberan hacer posible que los nuevos datos entrantes se encuentren libres de los problemas identificados y previstos.

Definir procesos de supervisin Dado que se supone que todos los sistemas y procesos funcionan bien, ahora es necesario asegurarse de que usted disponga de procesos de supervisin apropiados. Programar auditoras de datos con regularidad es una excelente manera de asegurarse de que los datos continen cumpliendo las expectativas y adems resalta las reas de calidad que se han descuidado o las nuevas reas de problemas que se han manifestado.

Para facilitar este proceso, muchas organizaciones aprovechan la tecnologa utilizada para la evaluacin de riesgos, las mediciones de referencia, el diseo y anlisis de los sistemas de origen y las pruebas de aceptacin del usuario.

Por ejemplo, una herramienta para el descubrimiento de datos en la que usted ha capacitado a los usuarios comerciales para que la utilicen en la investigacin de datos, en la colaboracin con TI y en la medicin de mtricas de datos, as como tambin todo el capital de conocimientos creado en el entorno, se adapta con facilidad para realizar auditoras programadas y supervisin continua. El flujo de trabajo de los mensajes de correo electrnico puede Copyright Harte-Hanks Trillium Software Todos los derechos reservados.

La supervisin garantiza que usted contina cumpliendo, o incluso excediendo, las expectativas de los usuarios a lo largo del tiempo, de manera que los activos de datos se conviertan en una fuente confiable, UTILIZADA de forma activa por parte de la empresa. Fase 6: Mantenimiento En la mayora de las religiones de todo el mundo, existe un da para reflexionar sobre las buenas obras realizadas, admitir los defectos y elaborar un plan para mejorar. La sexta fase es ese da para quienes creen en la calidad de los datos.

Sin embargo, tambin es un momento de dicha. En esta fase ver los frutos de su trabajo y no debe sentir vergenza de contarle al mundo lo que ha logrado. Anunciar los xitos Una de las claves para mantener el financiamiento de su proyecto es difundir internamente los xitos logrados.

En realidad, las iniciativas de calidad de datos deben promocionarse en cada oportunidad posible, para continuar reforzando en la mente de las personas el valor que usted agrega a su organizacin.

Algunas formas de comunicar su xito son:. Crear un mensaje de correo electrnico de actualizacin mensual de calidad de datos Establecer su presencia en el sitio web o intranet de la empresa Solicitar a los patrocinadores que enven un memorndum sobre el proyecto con regularidad Proporcione a los patrocinadores informacin sobre los beneficios comerciales como el dinero ahorrado en correo de comercializacin, los ndices mejorados de ventas por medio de la comercializacin, ahorros en la cadena de suministro e inventarios mejorados, etc.

Identificar un grupo selecto de usuarios y trabajar estrechamente con ellos para ayudar en la comunicacin Identificar sus aportes al proyecto y publicar esa informacin Reconocer primero a los clientes o usuarios de los datos y saber de qu manera se benefician con sus datos mejorados. Supervisar Usted puede llevar un registro de la calidad de datos de distintas formas.

Un anlisis completo con su herramienta para el descubrimiento de datos es una de ellas. Cada vez que compare la calidad con su referencia o con la referencia medida previamente, usted obtendr una idea muy detallada del progreso de su iniciativa de calidad de datos. Algunas herramientas tambin incluyen una forma de llevar un registro automtico de la calidad de datos. Por ejemplo, pueden incluir una funcin de notificacin por correo electrnico para informar a los miembros clave del personal cuando se violen las reglas comerciales: cuando los valores de los datos no cumplan con los requisitos predefinidos, cuando se excedan los valores de umbral o cuando haya valores nulos presentes que sean inadmisibles.

Estas poderosas funciones impiden que los errores afecten su negocio, si su empresa utilizara orgenes de datos con tendencia al cambio. Los administradores de datos, los propietarios de sistemas o los contactos comerciales clave pueden recibir alertas acerca de errores o cambios crticos.

Por lo tanto, las herramientas permiten que los usuarios visualicen las violaciones y obtengan un detalle de los errores. Las organizaciones con programas de gobernanza centradas en la accin usan estas funciones para alertar a los interesados ms importantes y a las partes responsables acerca de anomalas en los datos. Todos los das, los administradores pueden abordar los problemas presentes y crear tareas con prioridades para resolver los problemas identificados.

Reunir nuevos requisitos para la prxima fase Con el xito en sus manos, es hora de comenzar a reunir los requisitos para la siguiente fase. Los usuarios profesionales se inspirarn en la nueva inteligencia que tengan disponible y comenzarn a solicitar datos adicionales. Es posible que deseen extender los sistemas expuestos a su nuevo proceso de calidad de datos recientemente desarrollado, agregar orgenes de datos adicionales a su nuevo sistema o solucin, o incorporar nuevos sistemas y aplicaciones si su empresa se encuentra dispuesta a comprar.

Si hace todo correctamente, se difundirn los comentarios sobre su xito, y su solucin o sus servicios de calidad de datos sern solicitados. Organice una reunin o una serie de reuniones para recopilar nuevos requisitos para la versin 1. Manejar las excepciones o las solicitudes de cambio Una solicitud de cambio implica un gran cambio en el proyecto o en los requisitos de su nuevo sistema. Luego de pasar la UAT, los usuarios posiblemente consideren oportunidades adicionales de mejorar los procesos comerciales y es necesario encontrar una manera de manejar estas solicitudes.

La mayora de los gerentes de proyecto piensa que todos los proyectos deben tener un proceso formal de solicitud de cambio y que todas las solicitudes deben seguir el proceso.

Un proceso simple de solicitud de cambio debe parecerse al que se presenta a continuacin: 1. El recurso asignado, quizs el administrador de datos, evala la solicitud de cambio para ver si vale la pena investigar sobre el tema. Se comparan los beneficios con el grado de dificultad del cambio el impacto. Se separan las solicitudes de cambio con beneficio limitado y se colocan en una lista de tareas complementarias para ser consultadas ms adelante.

Se evalan los riesgos de realizar los cambios necesarios. El administrador de datos y el gerente de proyecto deben documentar la evaluacin e informar a los interesados ms importantes acerca de ella. Si el cambio se ve razonable y tiene beneficios evidentes, se solicita al patrocinador corporativo que acepte los cambios de programa, de costos, de calidad y de riesgo.

Es conveniente ser objetivo y permitir que el patrocinador decida si el cambio solicitado posee ventajas. Se informa el programa y el estado de la solicitud de cambio a los interesados ms importantes.

Propuesta de valor de Trillium Software Hemos tratado varios temas en el presente documento, pero si se extrae la esencia de este trabajo, existen slo seis principios fundamentales a utilizar para la incorporacin de una estrategia de calidad de datos completa y exitosa, sin importar si su proyecto est relacionado con la gestin de relaciones con el cliente, la planificacin de recursos empresariales, la administracin de la cadena de suministro, la integracin de datos del cliente, el almacn de datos, la inteligencia comercial, la gestin de datos maestros, el inicio de autoridad, la armonizacin de los datos, el procesamiento de transacciones en lnea, la migracin heredera, etc.

Al crear una solucin para la calidad de datos, asegrese de que su solucin est diseada de manera que pueda ampliarse con el tiempo, ya que su organizacin desarrollar nuevas necesidades y enfrentar nuevos desafos.

Los principios fundamentales que mejor lo prepararn para la extensin y el crecimiento con el tiempo recomiendan una solucin que sea:. Descripcin Proporcione datos de adecuacin al objetivo para todos los tipos de datos, en todos lados y en todo momento.

Esto incluye la capacidad de respaldar el comercio mundial, no slo informacin de los Estados Unidos y del Reino Unido, sino tambin de China, Japn, Alemania, Mxico, etc. No slo datos de byte simple, sino tambin de byte doble. No slo datos de nombres y direcciones, sino todo tipo de datos. Esto es importante para proyectos de consolidacin o migracin de alcance internacional o interfuncional.

La solucin debe tener la inteligencia que permita identificar y abordar los problemas en contexto, de manera que usted no tenga que aplicar grandes recursos humanos para arreglar los datos. Esto es importante para disminuir costos en TI y ahorrar dinero en recursos humanos. Posee su solucin la capacidad de ampliarse y crecer con el tiempo, extendindose a todas y cada una de las aplicaciones, incluso las que lleguen a su empresa a travs de fusiones y adquisiciones?

Esto es importante si usted desea aplicar la calidad de datos a aplicaciones empresariales clave. Puede usted modificar las reglas con rapidez y precisin si es necesario, adaptarlas para que satisfagan las cambiantes necesidades comerciales? Esto es importante debido a que los modelos y procesos comerciales pueden cambiar rpidamente a medida que avanza la tecnologa. Puede medir si su solucin funciona inmediatamente y con el tiempo? La solucin genera resultados cuantificables que pueden tener un impacto comercial?

Esto es importante como autojustificacin interna de su equipo, como una forma de continuar las mejoras y de justificar los gastos. El Trillium Software System responde a estos desafos con un marco escalable y flexible, que respalda la integracin de los procesos de calidad de datos a cualquier sistema, en cualquier momento y en cualquier parte del mundo.

Desde proyectos tcticos hasta prcticas estratgicas, el Trillium Software System mejora la eficiencia de integracin, disminuye los costos de desarrollo y ofrece una rpida rentabilidad de la inversin ROI en cuanto a las iniciativas de calidad de datos a travs de: Copyright Harte-Hanks Trillium Software Todos los derechos reservados.

Un diseo de software por mdulos Componentes de conectividad universales Una tecnologa central y de arquitectura neutral Recursos porttiles y reutilizables Procesos ajustables Soporte mundial y ampliable. El Trillium Software System facilita la portabilidad y las rplicas casi instantneas en prcticamente cualquier plataforma o sistema. Le permite utilizar el esfuerzo que implica una implementacin de Trillium Software System para nuevos proyectos y en toda la empresa, lo cual reduce drsticamente los costos en mltiples implementaciones y permite que usted cree, propague y mantenga fcilmente un estndar empresarial de calidad de datos.

El Trillium Software System incluye TS Discovery, una herramienta para el descubrimiento de datos que usted puede utilizar durante todo el ciclo de vida de su proyecto. Esta herramienta facilita la inclusin de los usuarios profesionales en todas las fases de su proyecto para reducir los riesgos y satisfacer mejor las demandas de la empresa. El Trillium Software System tambin incluye TS Quality, un motor basado en las reglas que promueve procesos reutilizables de calidad de datos, reglas comerciales definidas y ajustadas por los usuarios y diversas opciones de utilizacin de cualquier producto de calidad de datos del mercado.

El Trillium Software System tambin ofrece TS Enrichment, un servicio de enriquecimiento de datos para complementar y aumentar los datos disponibles dentro de los sistemas de origen. Open navigation menu. Close suggestions Search Search. User Settings. Skip carousel. Carousel Previous. Carousel Next. What is Scribd? Explore Ebooks. Bestsellers Editors' Picks All Ebooks. Explore Audiobooks. Bestsellers Editors' Picks All audiobooks. Explore Magazines.

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Place it anywhere on the page and click Done. The best way to make an eSignature for signing PDFs in Gmail Due to the fact that many businesses have already gone paperless, the majority of are sent through email. Below are five simple steps to get your trillium drug program eSigned without leaving your Gmail account: Go to the Chrome Web Store and add the signNow extension to your browser.

Log in to your account. Open the email you received with the documents that need signing. Press Done and your signature is ready. The best way to generate an eSignature right from your mobile device trillium drug program application pdfs and tablets are in fact a ready business alternative to desktop and laptop computers.

You can take them everywhere and even use them while on the go as long as you have a stable connection to the internet. Therefore, the signNow web application is a must-have for completing and signing trillium application on the go. In a matter of seconds, receive an electronic document with a legally-binding eSignature. Get trillium drug program signed right from your smartphone using these six tips: Type signnow.

Search for the document you need to electronically sign on your device and upload it. Open the doc and select the page that needs to be signed. Click on My Signature. Create your eSignature, and apply it to the page. To sign a trillium drug program right from your iPhone or iPad, just follow these brief guidelines: Install the signNow application on your iOS device.

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