i. Gobierno y seguridad de datos:
* Seguridad de datos: Las políticas sobre el control de acceso (quién puede ver, editar y eliminar datos), protección de contraseña, cifrado y copias de seguridad de datos son cruciales, especialmente cuando se trata de información confidencial como información de identificación personal (PII), datos financieros o propiedad intelectual. Esto puede implicar adherirse a listas específicas de control de acceso organizacional (ACL) o usar plataformas seguras para compartir archivos.
* Validación de datos: Procedimientos para garantizar la precisión de los datos e integridad. Esto incluye la validación del tipo de datos (por ejemplo, solo números en una columna de cantidad), verificación de rango (valores dentro de los límites aceptables) y verificaciones de consistencia (entradas coincidentes en diferentes hojas).
* Gestión de la fuente de datos: Procedimientos para documentar la fuente de datos, garantizar su confiabilidad y administrar actualizaciones a esos datos. El seguimiento de los cambios con el control de versiones es esencial.
* Privacidad de datos: El cumplimiento de las regulaciones relevantes como GDPR, CCPA, HIPAA, etc., es vital cuando se manejan información personal o confidencial. Esto incluye anonimizar o seudonimizar datos cuando sea necesario.
* Pistas de auditoría: Mantener un registro de todos los cambios realizados en la hoja de cálculo, incluido quién hizo el cambio, cuando se hizo y lo que se cambió. Esto permite rastrear errores y garantizar la responsabilidad.
ii. Diseño y desarrollo de la hoja de cálculo:
* Convenciones de nomenclatura de hoja de cálculo: Una convención de nomenclatura clara y consistente (por ejemplo, proyecto name_date_version.xlsx) para evitar confusiones e identificar fácilmente versiones.
* Diseño de hoja de trabajo: Directrices para un formato claro y consistente, que incluyen el uso de encabezados, etiquetas, fuentes y estilos consistentes, y codificación de colores para una mejor legibilidad y comprensión.
* Auditoría de fórmula: Procedimientos para documentar y auditar fórmulas para garantizar la precisión y evitar errores. Usar nombres y comentarios de fórmulas claros y concisos es crucial.
* Manejo de errores: Implementación de mecanismos de manejo de errores (por ejemplo, usar funciones Iferror) para evitar bloqueos de hoja de cálculo o mostrar mensajes de error significativos.
* Presentación de datos: Directrices sobre la presentación apropiada de datos, como el uso de gráficos y gráficos de manera efectiva, evitando visualizaciones engañosas y garantizando un etiquetado preciso.
* Control de versión: Emplear el software de control de versiones (como GIT, si es apropiado para la escala del proyecto) o mantener múltiples versiones con nombres de archivo descriptivos para rastrear los cambios y volver a versiones anteriores si es necesario.
* Documentación: Creación de documentación exhaustiva que describe el propósito de la hoja de cálculo, las fuentes de datos, las fórmulas utilizadas y cualquier suposición hecha. Esto es crucial para la mantenibilidad y la comprensión por parte de otros.
* Prueba y validación: Pruebas exhaustivas de la hoja de cálculo, incluida la verificación de fórmulas, las reglas de validación de datos y la precisión de la salida antes del uso o distribución. Esto podría implicar múltiples rondas de pruebas por diferentes personas.
iii. Cumplimiento y legal:
* Cumplimiento de políticas internas: Adherencia a las políticas específicas de la empresa con respecto al manejo de datos, la seguridad y el desarrollo de la hoja de cálculo.
* Cumplimiento legal: Asegurar que la hoja de cálculo cumpla con las leyes y regulaciones relevantes.
iv. Colaboración y comunicación:
* Herramientas de colaboración: Utilización de espacios de trabajo compartidos o software colaborativo para facilitar el trabajo en equipo y el control de versiones.
* Protocolos de comunicación: Canales de comunicación claramente definidos para informar problemas, solicitar cambios o buscar aclaraciones.
No seguir estas políticas y procedimientos puede conducir a errores, violaciones de datos, problemas legales y una pérdida de credibilidad. El nivel de rigor necesario dependerá del contexto, pero las buenas prácticas siempre son beneficiosas.