[12/03/2022] Los dispositivos IoT, los dispositivos portátiles, las aplicaciones SaaS y los canales de redes sociales son solo algunas de las fuentes desde las cuales los datos ingresan a las organizaciones en la actualidad. Cuando se combinan y analizan cuidadosamente, los datos de todos esos canales pueden brindar nuevos conocimientos y desbloquear nuevas oportunidades. Las organizaciones que, a nivel de la empresa, institucionalizan e incrementan en escala esos conocimientos pueden tomar decisiones informadas más rápido y garantizar que no sea necesario aprender la lección dos veces.
Convertir información almacenada en silos en insights de toda la empresa requiere un compromiso con la gobernanza de datos, y hacerlo bien es más que un esfuerzo pasajero. En el mejor de los casos, a medida que evoluciona la estrategia de una empresa, la gobernanza de datos puede adaptarse y aumentar en escala para acomodar cantidades crecientes de datos y, sobre todo, proporcionar una nomenclatura común y confianza que faciliten la comunicación entre las unidades y funciones de negocio.
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Si los datos son el nuevo petróleo y la velocidad es la moneda de los negocios, entonces la gobernanza de datos es el vínculo que fusiona a los dos. Es el conjunto de sistemas, políticas y procedimientos que utiliza una organización para garantizar que los equipos tengan los datos correctos en el momento adecuado para mejorar y automatizar procesos, productos y experiencias. Es una función emocionante y valiosa en el panorama competitivo actual, pero llegar allí requiere mucho trabajo. En este artículo, presentamos un proceso de tres pasos para desarrollar y movilizar un programa de gobernanza de datos que avanza a la velocidad de los negocios.
Paso 1: Establecer los componentes fundamentales
En muchas organizaciones, la gobernanza de datos a menudo se limita al cumplimiento regulatorio, la privacidad y la seguridad. Estos son campos críticos, sin duda, pero ampliar el alcance y diversificar los representantes que lo supervisan puede generar más valor de negocio gracias a que se puede tomar decisiones de manera más rápida e informada, y con mayor eficiencia operativa. Cualquier programa de gobernanza de datos debe incluir cuatro componentes principales: un comité directivo de gobernanza de datos, los propietarios de los datos, los administradores de los datos y un equipo de gestión de datos.
Primero, haga un balance del comité directivo de la gobernanza de datos. Si no cuenta con uno, créelo. Incluya líderes de todas las unidades de negocio y funciones. Si ya tiene un comité, pero carece de representación interfuncional, hágalo crecer. Cada unidad de negocio y función debe tener un representante en el comité. Según el tamaño y el alcance del comité, este podría ser un alto ejecutivo o alguien que trabaje en estrecha colaboración con los datos centrales y los sistemas de TI de la unidad de negocio.
Los representantes primero deben articular los objetivos del comité, los cuales deben incluir un conjunto de objetivos orientados tanto al negocio como al cumplimiento. Articular estos objetivos ayudará a iluminar los objetivos de la gobernanza de datos para los cuales el comité directivo está mejor preparado. Como ejemplo, considere una organización de atención médica 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 presentación de informes. Para lograr este objetivo, determinaron que primero tendrían que generar definiciones de datos comunes en toda su base de clientes.
Una vez que haya reunido un comité directivo y haya definido sus objetivos, es hora de asignar roles. Cada unidad y función de negocio representada debe tener un propietario de los datos, quien 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 campos. Siguiendo con el ejemplo de la atención médica, considere que cada unidad de negocios definió las denegaciones de reclamos de manera ligeramente diferente, lo que impidió la adopción más amplia de soluciones por parte de la organización, lo que les permitiría automatizar el informe de reclamos. Reconociendo la necesidad de conciliar estas distintas definiciones, el comité directivo se alineó con una definición común de denegaciones de reclamos que permitiría la agregación de datos y la generación de informes automatizados. Luego, el comité asignó a los propietarios de los datos para que tomaran esta definición común y administraran la alineación de los datos dentro de sus respectivas unidades o funciones de negocios.
A continuación, deberá asignar administradores de datos. Los delegados están funcionalmente alineados y tácticos. Sirven a los propietarios de los datos para impulsar el cumplimiento de las políticas, liderar la gestión de cambios específicos del campo, e informar sobre problemas de calidad de los datos. Por ejemplo, un delegado 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 región utilizando una nomenclatura común (digamos Norte, Sur, Este, Oeste) en la herramienta CRM de la empresa. Se esperaría que el administrador de datos enseñe esta práctica a los representantes de ventas que usan la herramienta, supervise su adopción y sugiera cómo se pueden mejorar las políticas que la sustentan.
Por último, es importante establecer un equipo de gestión de datos. Este equipo, generalmente compuesto por recursos técnicos de TI, es la columna vertebral de su iniciativa de gobernanza de datos. Trabaja para habilitar y monitorear las políticas y procedimientos establecidos. Para ello, realiza auditorías con el fin de asegurar el cumplimiento de las políticas de privacidad y seguridad; evalúa los datos en cuanto a precisión, relevancia e integridad; e impulsa su estrategia de ciclo de vida de datos, desde la creación y el almacenamiento inicial de sus datos hasta su vencimiento y destrucción.
Paso 2: desarrolle los músculos que necesita para introducir nuevos datos en su ecosistema de forma rápida y precisa
Una vez que se ha construido la organización de gobernanza de datos y se han definido sus políticas iniciales, puede comenzar a desarrollar los músculos que harán que la gobernanza de datos sea una fuente de agilidad que le ayudará a anticipar problemas, aprovechar oportunidades y moverse en nuevas direcciones rápidamente a medida que cambia el ambiente empresarial y surgen nuevas fuentes de datos.
Su capacidad en cuanto a la gobernanza de los datos es la responsable de identificar, clasificar e integrar estas fuentes de datos nuevas y cambiantes, que pueden surgir a través de eventos importantes, como fusiones o mediante la implementación de nuevas tecnologías dentro de su organización. Lo hace definiendo y aplicando un conjunto repetible de políticas, procesos y herramientas de apoyo, cuya aplicación se puede considerar como 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 es determinar qué se debe hacer para introducir los nuevos datos de manera armoniosa. Tomemos, por ejemplo, uno de nuestros clientes de software B2B que adquirió una empresa complementaria y buscó consolidar los datos de los clientes de la empresa. El equipo de gobernanza de datos determinó que cada organización tenía una forma diferente de administrar las jerarquías entre el cliente y la entidad, las cuales definen las relaciones entre clientes que parecen ser diferentes, pero que llegan a la misma organización matriz. El comité directivo determinó que la empresa adquirida debería heredar la jerarquía entidad-cliente de la empresa adquirente para proteger las métricas clave de Wall Street. Para lograr esto, la organización tuvo que tirar de las siguientes palancas:
- Modelado y diseño de datos: Asigne la jerarquía de clientes de la empresa adquirida a la jerarquía titular y actualice los artefactos de modelado de datos (por ejemplo, diagramas de relación de entidad) y las herramientas según corresponda.
- Diccionario de datos: Actualice el diccionario de datos y la herramienta de gestión de datos maestros con un contexto histórico para especificar cómo se asignaron los datos de los clientes de la empresa adquirida a la jerarquía del cliente actual.
- Cumplimiento y acceso de datos: Evalúe si la postura de cumplimiento existente se adapta a los nuevos datos del cliente y decida si implementar acceso adicional o disposiciones de seguridad.
- Diseño e implementación de calidad de datos: Construya controles en las aplicaciones clave para evitar que los usuarios del equipo de ventas creen registros duplicados o ingresen texto de formato libre (en lugar de buscar registros existentes).
- Comunicación y gestión de cambios: Los administradores de datos comunican los cambios a los usuarios afectados y gestionan los cambios posteriores en las personas, los procesos y la tecnología.
Administrar la introducción de nuevos datos es un desafío, pero resista la tentación de buscar soluciones únicas que ofrezcan velocidad a expensas de la reutilización y la escala a largo plazo. Invierta en el proceso y utilícelo para crear la base para lograr enormes retornos en sus activos de datos. Piense en el ejemplo anterior como el comienzo de una curva en J: un análisis e implementación exhaustivos, que quizás conduzcan a una "pérdida” a corto plazo, puede conducir a impresionantes ganancias y de escala adaptable a largo plazo.
Paso 3: Formalizar las prácticas de gestión de datos operativos para lograr calidad continua de los datos
El paso final es codificar las herramientas y prácticas de administración de datos que preservan la calidad de sus datos existentes y soportan los resultados de negocio objetivos. Los mejores programas de gestión de datos de su clase suelen tener procedimientos, cadencias y herramientas definidos que soportan lo siguiente:
- Gestión de datos maestros: Los sistemas y procesos que soportan la creación de una fuente de referencia maestra única para todos los datos comerciales críticos (cliente, producto, por ejemplo) y que, a su vez, reducen la cantidad de errores y redundancias en los procesos comerciales.
- Auditoría y monitoreo de la calidad de los datos: La implementación de herramientas y procesos automatizados que ayudan a identificar los datos que no se alinean con las reglas de negocio o de cumplimiento definidas y, por lo tanto, no cumplen con los umbrales de calidad definidos.
- Informes de calidad de datos: La práctica de definir métricas de calidad de datos o KPIs, revisar periódicamente su progreso y determinar planes de acción para mejorarlos.
- Operaciones de almacenamiento de datos: La práctica de definir dónde y cómo almacenar varios tipos de datos a lo largo de su ciclo de vida, desde la introducción hasta la destrucción, teniendo en cuenta las consideraciones de privacidad y cumplimiento.
- Administración de datos: La práctica de asignar recursos a través de las unidades y funciones de negocio principales al servicio de las políticas de calidad de datos, y de gestionar los cambios relacionados con la introducción de nuevos datos en el ambiente.
La codificación de estas prácticas puede conducir a una mayor calidad de los datos en términos de precisión, integridad, consistencia, plazos, validez y singularidad. Los datos de alta calidad pueden ser la diferencia entre un cliente satisfecho y uno descontento. Para un cliente de atención médica, invertir mucho en controles y tecnologías de monitoreo ayudó a garantizar la calidad de los datos para la información en movimiento y en reposo, lo que permite a las organizaciones brindar a los clientes información en tiempo real y ofrecerles experiencias iguales en los canales físicos y digitales.
Un buen programa de gobernanza de datos puede mejorar el rendimiento de las funciones y unidades de negocio. Una buena gobernanza aprovecha los datos de la organización para impulsar la transformación de toda la empresa. Haga que la suya sea genial. Disfrutará de más velocidad, agilidad y, en última instancia, mejores resultados comerciales.
Basado en el artículo de Michael Bertha (CIO) y editado por CIO Perú
Michael Bertha es director general de Metis Strategy, una empresa de consultoría de estrategia y gestión especializada en la intersección de la estrategia empresarial y la tecnología. Michael es el director de la Oficina Central de la firma, donde asesora a los CIOs de Fortune 500 y a los ejecutivos digitales sobre el papel que juega la tecnología en la diferenciación de la experiencia del cliente, el desarrollo de nuevos productos y servicios, el desbloqueo de nuevos modelos de negocio y la mejora de las operaciones de la organización. Antes de unirse a Metis Strategy, Michael pasó nueve años en la práctica de estrategia de TI en Deloitte Consulting, donde se centró en el trabajo con los equipos de liderazgo de alto nivel en varias industrias en las transformaciones empresariales estratégicas, habilitadas por TI. Michael tiene un MBA por la Universidad de Cornell y un máster en Gestión de TI por la Universidad de Virginia.
Este artículo fue escrito en colaboración con Duke Dyksterhouse, asociado de Metis Strategy.