1. 10 claves para el cálculo del ROI en
proyectos de gestión de datos
Juan Oñate
8 de Mayo de 2013
2. Premisa
• Toda actividad debe generar
resultados medibles, como base para
analizar, mejorar y controlar su
comportamiento.
• Cada organización tiene sus propios
métodos para la medición del retorno
de inversión en sus iniciativas
• La gestión de datos tiene algunas
peculiaridades que inciden en los
criterios de cuantificación de las
inversiones, gastos, riesgos y retorno
4. Horizonte Temporal
• Los datos, los sistemas y los requerimientos sobre los
datos son siempre cambiantes
• Incluir el proyecto en su totalidad: diseño, desarrollo,
correctivo y evolutivo
• Considerar un periodo entre 3 y 5 años
5. Calidad de los datos
• No restemos valor al impacto de los datos con baja
calidad.
• Revisar las causas de los mayores retrasos en proyectos
anteriores de la organización
• Datos correctos significan que son:
–Completos
–Coherentes
–Integrados
–Definidos
–Disponibles
–Válidos, ..
6. Infraestructura versus Proyecto
• Identificar los elementos tecnológicos que son reutilizables
en otros proyectos e iniciativas.
• Estimar los beneficios que pueden obtenerse por la
disponibilización de la tecnología
• Cualquier avance en la identificación de los datos
correctos tiene una repercusión en cualquier otra iniciativa
que haga uso de esos datos.
7. Es un proceso, no un resultado final
• La gestión de datos no es un entregable, es un proceso
del que se obtiene valor en todos sus pasos.
• La gestión de datos (integración, calidad, ..) debe ser
gestionada por usuarios de negocio.
• Considerar herramientas, políticas y procedimientos que
faciliten el gobierno de los datos por los propietarios de los
mismos.
8. Documentación
• Estimar el costo de la documentación del proyecto versus
los beneficios asociados.
• Definir un “wiki” que pueda actualizarse durante la vida del
proyecto.
• Incluir las tareas de documentación en los planes de
proyecto
9. Productividad y Reutilización
• El costo de la propiedad está afectada por estos dos
factores
• La productividad se asocia a:
–Menores tiempo de desarrollo
–Más rapidez frente a cambios
–Menor tiempo en resolución de problemas
• La reutilización es el porcentaje de procesos y técnicas
que pueden catalogarse para otras iniciativas y proyectos
10. Mitigar los riesgos
• Riesgos del proyecto: retrasos, sobre esfuerzo, sobre
costes, no obtención de los beneficios
• Riesgos sobre los datos: irrelevancia para el negocio e
incumplimiento de las normas regulatorias
• Riesgo de que el proyecto se cancele o se posponga
11. Cuantificar los beneficios cualitativos
• Un proyecto debe generar beneficios tangibles y medibles
• La gestión de datos aporta beneficios tanto cuantitativos
como cualitativos.
• Beneficios cualitativos asociados a la gestión de datos:
–Veracidad
–Reutilización de los activos existentes
–Independencia frente a cambios tecnológicos
–Sinergias con otras iniciativas de negocio
–Rapidez de reacción
–No dependencia de las empresas desarrolladoras
13. Concluir el cálculo del ROI
• El ROI no debería ser únicamente un requisito
para la aprobación del proyecto
• Hay que concluir el cálculo del ROI para
demostrar el éxito del proyecto
• Aunque la gestión de datos es un proceso, y
siempre deberá ajustarse, hay que demostrar el
retorno de cada proyecto
14. 10 claves para el cálculo del ROI
1. Horizonte temporal
2. Calidad de los Datos
3. Balance entre infraestructura y
proyecto
4. Valor a lo largo del proceso
5. Documentación
6. Productividad y Reutilización
7. Medir los riesgos
8. Beneficios cualitativos
9. Costos ocultos: TCO
10. Concluir el cálculo del ROI
15.
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