02 · Enterprise Data Management

Gestión de datos

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SHEPHARD ayuda a las empresas a ordenar sus recursos de datos, establecer estándares comunes de gestión e integrar la información de sus distintos sistemas, mejorando la integridad, la coherencia y la utilidad de los datos. No solo nos importa cómo se almacenan los datos, sino cómo aportan valor en la operación diaria.

Por qué es necesario

Muchos datos, pero pocos fiables.

Los datos se han convertido en un recurso clave para el negocio, pero tenerlos no significa saber aprovecharlos.

Con el crecimiento del negocio, los datos pueden acabar repartidos entre distintos sistemas, archivos de Excel, bases de datos internas y registros de trabajo de los empleados. Sistemas desconectados, estándares dispares e históricos difíciles de rastrear dificultan que la empresa entienda y gestione su propio negocio.

¿Te suena alguna de estas situaciones?

Un mismo cliente aparece con tres nombres distintos en diferentes sistemas
En las reuniones, las cifras de cada departamento no cuadran
Para obtener un informe, alguien tiene que exportar datos de varios sistemas y juntarlos
Nadie sabe bien cómo aprovechar los datos históricos del sistema antiguo

Los problemas de datos rara vez desaparecen solos. Cuantos más sistemas y más años de historia, más caro resulta corregirlos.

Nuestros servicios

01 · Evaluación de datos
Inventario de activos de datos
Conocer los recursos, fuentes y usos de los datos existentes, y aclarar dónde están y cómo se gestionan actualmente.
- Inventario de datos de la empresa
- Análisis de fuentes y estructuras de datos
- Evaluación de las bases de datos existentes
- Análisis del uso de los datos
- Identificación de problemas de gestión de datos
02 · Integración de datos
Integración de datos
Conectar los datos de los distintos sistemas y áreas de la empresa para reducir los silos de información.
- Conexión de datos entre sistemas
- Interfaces e integración de datos
- Integración de datos entre departamentos
- Migración de datos históricos
- Gestión unificada de datos
03 · Gobierno del dato
Gobierno del dato
Establecer estándares y mecanismos de gestión comunes para mejorar la calidad de los datos y garantizar que puedan usarse de forma fiable y continua.
- Limpieza y normalización de datos
- Gestión de la calidad de los datos
- Clasificación y normas de gestión de datos
- Gestión de permisos de acceso
- Mecanismos de conservación y actualización
04 · Marco de gestión de datos
Modelo de gestión de datos
Ayudar a la empresa a implantar una gestión de datos a largo plazo, para que los datos sigan acumulándose y aportando valor a medida que crece el negocio.
- Diseño de la política de datos
- Gestión del ciclo de vida de los datos
- Mecanismos de mantenimiento de datos
- Seguridad de los datos y control de acceso
- Diseño de procesos de gestión de datos

Cómo trabajamos

Cómo avanza un proyecto

Primero conocer lo que hay y después integrar. Cada paso queda documentado, para que las reglas de los datos no se vayan con las personas.

01Semanas 1–2
Inventario de datos
Revisamos los sistemas, hojas de cálculo y bases de datos existentes para saber de dónde viene cada tipo de dato, quién lo usa y qué calidad tiene.
Entregables
- Inventario de recursos de datos
- Informe de evaluación de la calidad de los datos
02Semanas 3–4
Definición de estándares
Junto con las áreas de negocio, definimos criterios y reglas de codificación comunes para los datos clave, como clientes, productos y proveedores.
Entregables
- Estándares de datos maestros
- Diccionario de datos
03Semanas 5–8
Integración y limpieza
Conectamos las interfaces de datos entre sistemas, limpiamos datos duplicados y erróneos y migramos los datos históricos útiles.
Entregables
- Plan de interfaces y sincronización
- Datos maestros depurados
04A partir de la semana 9
Gobierno continuo
Definimos responsables de los datos y procesos de mantenimiento, y establecemos controles de calidad para que los datos se mantengan limpios en la operación diaria.
Entregables
- Política de gestión de datos
- Panel de seguimiento de la calidad de los datos

El valor para tu empresa

Qué cambia después

01
Menos silos de datos entre sistemas.
02
Datos más precisos y completos.
03
Un modelo de gestión de datos más ordenado.
04
Más valor de los datos históricos.
05
Una base de datos fiable para las aplicaciones de IA y las decisiones de gestión.

Casos típicos

Estos casos se basan en situaciones habituales en las empresas y muestran qué tipo de problemas resuelve este servicio.

Distribución mayorista
Un cliente, tres sistemas, tres nombres
AntesEl sistema de ventas, el software contable y las hojas del almacén llevan cada uno sus propios registros, y calcular lo que aporta cada cliente exige cruzarlos a mano.
DespuésSe crea un dato maestro de cliente único, todos los sistemas comparten el mismo código de cliente y su aportación se consulta al instante.
Fabricación y producción
Códigos de material caóticos, inventario que nunca cuadra
AntesUn mismo material tiene varios códigos, compras duplica pedidos, el stock contable no coincide con el físico y el inventario de fin de mes lleva varios días.
DespuésSe depuran y unifican los códigos de material, se fijan reglas de aprobación para materiales nuevos y los datos de inventario vuelven a ser fiables.
Retail y comercio electrónico
Datos repartidos entre plataformas, sin una visión clara del beneficio real
AntesCada plataforma de venta tiene su propio panel, y el equipo descarga los informes a mano cada semana para combinarlos en Excel.
DespuésLos pedidos y comisiones de todas las plataformas se consolidan automáticamente, y el margen por producto y canal ya no depende de hojas de cálculo manuales.