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

Los dispositivos de Internet de las Cosas (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 institucionalizan y escalan esos conocimientos en toda la empresa pueden tomar decisiones informadas más rápido y garantizar que no es necesario aprender la lección dos veces.

Convertir información almacenada en silos en conocimientos de toda la empresa requiere un compromiso con el gobierno de 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, acomodar cantidades crecientes de datos y, sobre todo, proporcionar una nomenclatura común y confianza que facilita la comunicación entre las unidades y funciones comerciales.

Si los datos son el nuevo petróleo y la velocidad es la moneda de los negocios, entonces el gobierno 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 gobierno de datos que avanza a la velocidad de los negocios.

Paso 1: establecer los componentes fundamentales

En muchas organizaciones, el gobierno de datos a menudo se limita al cumplimiento, la privacidad y la seguridad. Estos son dominios críticos, sin duda, pero ampliar el alcance y diversificar los representantes que lo supervisan puede generar más valor comercial a través de una toma de decisiones más rápida e informada y eficiencia operativa. Cualquier 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.

Primero, haga un balance de su comité directivo de gobierno de datos. Si no tienes uno, monta uno. Incluya líderes de todas las unidades de negocio y funciones. Si tiene uno, pero carece de representación interfuncional, auméntelo. 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 ejecutivo de nivel C o alguien que trabaje en estrecha colaboración con los datos centrales y los sistemas de TI de la BU.

Los representantes primero deben articular los objetivos del comité, que deben incluir un conjunto de objetivos orientados tanto al negocio como al cumplimiento. 

Articular estos objetivos ayudará a iluminar los objetivos de gobierno de datos que el comité directivo está mejor preparado para llevar a cabo. 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 BU y función representada debe tener un propietario de datos, quienes establecerán y mantendrán 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 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 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 datos para que tomaran esta definición común y administraran la alineación de los datos dentro de sus respectivas unidades de negocios o funciones.

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 dominio 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 gobierno de datos. Trabaja para habilitar y monitorear las políticas y procedimientos establecidos. Para ello, realiza auditorías para 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 creado la organización de gobierno de datos y se han definido sus políticas iniciales, puede comenzar a desarrollar los músculos que harán que el gobierno de datos sea una fuente de agilidad que lo ayudará a anticipar problemas, aprovechar oportunidades y pivotar rápidamente a medida que cambia el entorno empresarial y surgen nuevos. las fuentes de datos estén disponibles. 

Su capacidad de gobierno de datos es 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 gobierno de datos determinó que cada organización tenía una forma diferente de administrar las jerarquías de entidad de cliente, que definen relaciones entre clientes que parecen ser diferentes pero que se acumulan en la misma organización principal. 

El comité directivo determinó que la empresa adquirida debería heredar la jerarquía de 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 actual y actualice los artefactos de modelado de datos (por ejemplo, diagramas de relación de entidad) y las herramientas en consecuencia.
• 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: Cree controles en 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 rendimientos desmesurados de sus activos de datos. Piense en el ejemplo anterior como el comienzo de una curva en J : un análisis e implementación exhaustivos, aunque tal vez conduzcan a una “pérdida” a corto plazo, pueden generar ganancias dramáticas y escalables a largo plazo.

Paso 3: Formalizar las prácticas de gestión de datos operativos para la 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 respaldan los resultados comerciales objetivo. Los mejores programas de gestión de datos de su clase suelen tener procedimientos, cadencias y herramientas definidos que admiten lo siguiente:

• Gestión de datos maestros: los sistemas y procesos que respaldan la creación de una fuente de referencia maestra única para todos los datos comerciales críticos (p. ej., cliente, producto) y que, a su vez, reducen la cantidad de errores y redundancias en los procesos comerciales.
• Supervisión y auditoría 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 comerciales 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 KPI, 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 del ciclo de vida de los datos, desde la introducción hasta la destrucción, teniendo en cuenta las consideraciones únicas de privacidad y cumplimiento.
• Administración de datos: la práctica de asignar recursos a través de unidades comerciales 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, 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 fuertemente 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 brindar experiencias consistentes a través de canales físicos y digitales.

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

Michael Bertha, CIO.com