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Claves para gobernar los datos a la velocidad que requiere el negocio

Sigue estos tres pasos para desarrollar y movilizar un programa de gobierno de datos que pueda impulsar la transformación de toda la empresa.

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Este artículo ha sido redactado conjuntamente con Duke Dyksterhouse, asociado de Metis Strategy.

Los dispositivos IoT, los wearables, las aplicaciones SaaS y los canales de las redes sociales no son más que algunas de las fuentes desde las que los datos entran en las organizaciones hoy en día. Cuando se combinan y analizan cuidadosamente, los datos procedentes de estos canales pueden ofrecer nuevas perspectivas y desbloquear nuevas oportunidades. Las organizaciones que institucionalizan y amplían esos conocimientos en toda la empresa pueden tomar decisiones informadas más rápidamente y asegurarse de que no hay que aprender ninguna lección dos veces.

Convertir la información en silos en perspectivas para toda la empresa requiere un compromiso con el gobierno de los datos, y hacerlo bien es más que un esfuerzo pasajero. En el mejor de los casos, el gobierno de datos puede adaptarse y escalar a medida que evoluciona la estrategia de una empresa, dar cabida a crecientes cantidades de datos y, sobre todo, proporcionar una nomenclatura común y confianza que facilite la comunicación entre las unidades de negocio y las funciones.

Si los datos son el nuevo petróleo y la velocidad es la moneda de los negocios, el gobierno de los datos es el vínculo que fusiona ambos. Es el conjunto de sistemas, políticas y procedimientos que utiliza una organización para garantizar que los equipos disponen de los datos adecuados en el momento oportuno para mejorar y automatizar los procesos, productos y experiencias. Es una función emocionante y valiosa en el panorama competitivo actual, pero llegar a ella requiere un trabajo importante. En este artículo, exponemos un proceso de tres pasos para desarrollar y movilizar un programa de gobierno de datos que se mueva a la velocidad del negocio.

Paso 1: Establecer los componentes básicos

En muchas organizaciones, el gobierno de los datos suele limitarse al cumplimiento, la privacidad y la seguridad. No cabe duda de que se trata de ámbitos fundamentales, pero ampliar el alcance y diversificar los representantes que lo supervisan puede aportar más valor empresarial gracias a una toma de decisiones más rápida e informada y a la eficiencia operativa. Todo programa de gobierno de datos debe incluir cuatro componentes principales: un comité directivo de gobierno de datos, propietarios de datos, administradores de datos y un equipo de gestión de datos.

En primer lugar, haz un balance de su comité directivo de gobierno de datos. Si no lo tienes, crea uno. Incluye a los líderes de todas las unidades de negocio y funciones. Si tienes uno, pero carece de representación interfuncional, amplíalo. Cada unidad de negocio y función debería tener un representante en el comité. Dependiendo del tamaño y el alcance del comité, podría ser un ejecutivo de nivel C o alguien que trabaje estrechamente con los datos centrales y los sistemas de TI de la unidad de negocio.

Los representantes deben articular en primer lugar los objetivos del comité, que deben incluir un conjunto de objetivos orientados tanto al negocio como al cumplimiento. La articulación de estos objetivos ayudará a iluminar los objetivos de gobierno de datos que el comité directivo está mejor preparado para llevar a cabo. Como ejemplo, consideremos una organización sanitaria que gestiona procesos administrativos en nombre de grandes sistemas hospitalarios. El comité directivo identificó un objetivo para impulsar una mayor automatización en los procesos de información. Para lograr este objetivo, determinaron que primero tendrían que impulsar definiciones de datos comunes en toda su base de clientes.

Una vez que se ha reunido un comité directivo y se han definido sus objetivos, es el momento de asignar funciones. Cada unidad de negocio y función representada debe tener un propietario de datos, que establecerá y mantendrá las políticas y procedimientos que, a través de un proceso iterativo, aliviarán los peores problemas de calidad de datos en sus respectivos dominios. Siguiendo con el ejemplo de la sanidad, consideremos que cada unidad de negocio definía los rechazos de reclamaciones de forma ligeramente diferente, lo que impedía a la organización adoptar soluciones más amplias que les permitieran automatizar los informes de reclamaciones. Al reconocer la necesidad de conciliar estas definiciones diferentes, el comité directivo se alineó con una definición común de las denegaciones de reclamaciones que permitiera la agregación de datos y la elaboración de informes automatizados.  A continuación, el comité asignó a los propietarios de los datos la tarea de tomar esta definición común, y gestionar la alineación de los datos con ella dentro de sus respectivas unidades de negocio o funciones.

A continuación, hay que asignar administradores de datos. Los administradores están alineados funcionalmente y son tácticos. Sirven a los propietarios de los datos para impulsar el cumplimiento de las políticas, dirigir la gestión de cambios específicos del dominio e informar de los problemas de calidad de los datos. Por ejemplo, un administrador alineado con el departamento de marketing en una empresa de software B2B podría ser responsable de fomentar la práctica de clasificar los clientes potenciales por regiones utilizando una nomenclatura común (digamos Norte, Sur, Este, Oeste) en la herramienta de CRM de la empresa. El responsable de los datos debería enseñar esta práctica a los comerciales que utilizan la herramienta, supervisar su adopción y sugerir cómo se pueden mejorar las políticas que la sustentan.

Por último, es importante crear un equipo de gestión de datos. Este equipo, normalmente compuesto por recursos técnicos de TI, es la columna vertebral de su iniciativa de gobierno de datos. Trabaja para habilitar y supervisar las políticas y procedimientos establecidos. Para ello, lleva a cabo auditorías para garantizar el cumplimiento de las políticas de privacidad y seguridad; evalúa los datos para comprobar su exactitud, pertinencia e integridad; e impulsa la estrategia del ciclo de vida de los datos, desde su creación y almacenamiento inicial hasta su caducidad y destrucción.

Paso 2: Construye los músculos que necesitas para introducir nuevos datos en tu ecosistema de forma rápida y precisa

Una vez que se ha creado la organización de gobierno de datos y se han definido sus políticas iniciales, puede empezar a desarrollar los músculos que harán del gobierno de datos una fuente de agilidad que le ayudará a anticiparse a los problemas, aprovechar las oportunidades y pivotar rápidamente a medida que cambie el entorno empresarial y se disponga de nuevas fuentes de datos. 

Su capacidad de gobierno de datos es responsable de identificar, clasificar e integrar estas nuevas y cambiantes fuentes de datos, que pueden llegar a través de acontecimientos importantes como fusiones o mediante el despliegue de nuevas tecnologías dentro de su organización. Lo hace definiendo y aplicando un conjunto repetible de políticas, procesos y herramientas de apoyo, cuya aplicación puede considerarse un proceso cerrado, una secuencia de puntos de control por los que deben pasar los nuevos datos para garantizar su calidad.

El primer paso del proceso consiste en determinar qué hay que hacer para introducir los nuevos datos de forma armoniosa. Por ejemplo, uno de nuestros clientes de software B2B adquirió una empresa complementaria y trató de consolidar los datos de los clientes de la firma. El equipo de gobierno de datos determinó que cada organización tenía una forma diferente de gestionar las jerarquías de entidades de clientes, que definen las relaciones entre los clientes que parecen ser diferentes, pero que se dirigen a la misma organización matriz. El comité de dirección determinó que la empresa adquirida debía heredar la jerarquía de entidades de clientes de la empresa adquirente para proteger las métricas clave de Wall Street. Para lograrlo, la organización tuvo que tirar de las siguientes palancas:

  • Modelado y diseño de datos: Asignar la jerarquía de clientes de la empresa adquirida a la jerarquía actual y actualizar los artefactos de modelado de datos (por ejemplo, diagramas de relación de entidades) y las herramientas en consecuencia.
  • Diccionario de datos: Actualizar el diccionario de datos y la herramienta de gestión de datos maestros con el contexto histórico para especificar cómo se asignaron los datos de los clientes de la empresa adquirida a la jerarquía de clientes actual.
  • Cumplimiento y acceso a los datos: Evaluar si la postura de cumplimiento existente se adapta a los nuevos datos de los clientes y decidir si hay que desplegar disposiciones adicionales de acceso o seguridad.
  • Diseño e implementación de la calidad de los datos: Incorporar controles en las aplicaciones clave para evitar que los usuarios del equipo de ventas creen registros duplicados o introduzcan texto de forma libre (en lugar de buscar en los registros existentes).
  • Comunicación y gestión del cambio: Los administradores de datos comunican los cambios a los usuarios afectados y gestionan los cambios posteriores en las personas, los procesos y la tecnología.

Gestionar la introducción de nuevos datos es un reto, pero hay que resistir la tentación de buscar soluciones puntuales que ofrezcan rapidez a costa de la escala y la reutilización a largo plazo. Invierte en el proceso y utilízalo para crear la base de un rendimiento superior de sus activos de datos. Piensa en el ejemplo anterior como en el comienzo de una curva en J: un análisis y una aplicación minuciosos, aunque quizá conlleven una "pérdida" a corto plazo, pueden dar lugar a ganancias espectaculares y escalables a largo plazo.

Paso 3: Formaliza las prácticas de gestión de datos operativos para una calidad de datos continua

El último paso consiste en codificar las herramientas y prácticas de gestión de datos que preservan la calidad de los datos existentes y apoyan los resultados empresariales previstos. Los mejores programas de gestión de datos suelen tener definidos procedimientos, cadencias y herramientas que apoyan lo siguiente:

  • Gestión de datos maestros: Los sistemas y procesos que apoyan la creación de una fuente de referencia maestra singular para todos los datos críticos del negocio (por ejemplo, cliente, producto), y que a su vez reducen el número de errores y redundancias en los procesos de negocio
  • Auditoría y supervisión de la calidad de los datos: El despliegue de herramientas y procesos automatizados que ayudan a identificar los datos que no se ajustan a las normas empresariales o de cumplimiento definidas y, por tanto, no cumplen los umbrales de calidad definidos.
  • Informes sobre la calidad de los datos: La práctica de definir métricas de calidad de datos o KPIs, revisar rutinariamente su progreso y determinar planes de acción para mejorarlos.
  • Operaciones de almacenamiento de datos: La práctica de definir dónde y cómo almacenar los distintos tipos de datos a lo largo del ciclo de vida de los mismos —desde su introducción hasta su destrucción—, teniendo en cuenta consideraciones únicas de privacidad y cumplimiento.
  • Administración de datos: La práctica de asignar recursos a través de las unidades de negocio y funciones clave al servicio de las políticas de calidad de datos, y de gestionar los cambios relacionados con la introducción de nuevos datos en el entorno.

La codificación de estas prácticas puede conducir a una mayor calidad de los datos en términos de precisión, integridad, coherencia, plazos, validez y singularidad. Unos datos de alta calidad pueden marcar la diferencia entre un cliente satisfecho y otro descontento. Para un cliente del sector sanitario, la fuerte inversión en controles y tecnologías de supervisión ayudó a garantizar la calidad de los datos para la información en movimiento y en reposo, lo que permite a las organizaciones proporcionar a los clientes información en tiempo real y ofrecer experiencias coherentes en los canales físicos y digitales.

Un buen programa de gobierno de datos puede mejorar el rendimiento de las funciones y unidades de negocio individuales.  Uno excelente aprovecha los datos de la organización para impulsar la transformación de toda la empresa. Haz que el tuyo sea excelente. Disfrutarás de más velocidad, agilidad y, en última instancia, de mejores resultados empresariales.



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