Data

Datos en los que puedes confiar

Data es la capa que convierte el caos de datos distribuidos en un activo gobernado y fiable. Cuando un cliente es el mismo cliente en todos tus sistemas. Cuando un pedido tiene el mismo significado en ventas, operaciones y contabilidad. Cuando los numeros que ves en un dashboard son los mismos que salen en el informe mensual.

El problema de datos no es tecnico. Es organizacional. Cada sistema crea su propia version de las entidades. El CRM tiene sus clientes, el ERP tiene los suyos, el sistema de facturacion tiene los suyos. El mismo cliente puede aparecer tres veces con tres nombres ligeramente diferentes, tres direcciones y tres emails. Y nadie sabe cual es el correcto.

Que hace Data

Data establece una capa de datos unificada sobre tus sistemas existentes. No reemplaza tus bases de datos. No te obliga a migrar. Crea una capa de gobierno que asegura que las entidades clave son consistentes, completas y fiables.

Master Data Management: Las entidades clave de tu negocio (clientes, productos, proveedores, empleados, locales, proyectos) tienen un registro maestro gobernado. Cada sistema se sincroniza con el maestro. Cuando alguien actualiza la direccion de un cliente en el CRM, la actualizacion se propaga a todos los sistemas que necesitan esa informacion.

Entity resolution: Algoritmos que detectan y resuelven duplicados entre sistemas. El “Juan Garcia” del CRM, el “J. Garcia” del ERP y el “Juan Garcia Lopez” del sistema de facturacion son la misma persona. El sistema los unifica, mantiene los vinculos con los registros originales, y asegura que las futuras operaciones usen la entidad correcta.

Data quality monitoring: Controles automaticos que detectan problemas de calidad en tiempo real. Campos vacios que deberian tener valor. Formatos inconsistentes. Valores fuera de rango. Entidades huerfanas. Relaciones rotas. No esperas a que alguien descubra el error. El sistema lo detecta y lo escala.

Data lineage: Trazabilidad completa del origen y las transformaciones de cada dato. Cuando un numero en un dashboard no cuadra, puedes trazar exactamente de donde viene, que transformaciones ha sufrido, y donde se rompio. Sin arqueologia de datos. Sin preguntar a tres equipos.

Por que importa

Los datos son el combustible de todas las demas capas del Engine. Orchestration ejecuta workflows basados en datos. Control calcula KPIs con datos. Design construye aplicaciones que consumen datos. Si los datos no son fiables, nada de lo que se construye encima es fiable.

El coste de la mala calidad de datos es enorme y mayoritariamente invisible. No son solo los errores que se detectan. Son las decisiones que se toman con datos incorrectos sin saberlo. Es el tiempo que los equipos dedican a reconciliar en lugar de a producir. Es la desconfianza que genera que cada informe diga algo diferente.

Implementacion tipica

Data se implementa en fases, empezando por las entidades mas criticas para el negocio. La primera fase suele cubrir clientes y productos, y se completa en 3-4 semanas. Las fases sucesivas anaden entidades segun la prioridad del roadmap.

La implementacion incluye la definicion de las reglas de calidad, la configuracion de los controles automaticos, la resolucion inicial de duplicados y la documentacion del modelo de datos gobernado. El equipo de Kaizen mantiene la calidad de forma continua, respondiendo a alertas y ajustando las reglas segun evoluciona el negocio.