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10 claves para el cálculo del ROI en proyectos de gestión de datos Juan Oñate 8 de Mayo de 2013

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10 claves para el cálculo del ROI en proyectos de gestión de datos

Juan Oñate8 de Mayo de 2013

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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

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Fórmula para el ROI

Retorno de la Inversió n=Beneficios del proyecto−Costo de propiedad

Costodel proyecto

¿aplica para gestión de datos?

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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

#1

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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, ..

#2

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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. #3

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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. #4

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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

#5

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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

#6

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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

#7

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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

#8

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Costos ocultos: TCO

#9

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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 #10

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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

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