Actividades Claves en el diseño de una estrategia de Gobierno de Datos

Este encierro forzado por el #Covid19 y la preparación de los cursos de Data Governance para la certificación de DAMA-I me permiten compartir con vosotros algunas buenas prácticas a la hora de diseñar un estrategia de Data Governance

Como ya he escrito en otros artículos y publicaciones sobre la materia, no considero la Data Governance como un proyecto sino más bien como un proceso continuo y sostenido en el tiempo. Es fundamental un acercamiento por fases e incremental para poder organizar los datos de la organización sin traumas y sin fisuras. Hacer las cosas bien nos permite tener que rectificar lo menos posible. Las 4 fases clásicas se acercan mucho al enfoque PMO ya que tenemos una iniciación, una planificación, una ejecución y un cierre que realmente no es como tal sino más bien un proceso continuo de mejora.

Siguiendo el enfoque del marco de DAMA tenemos algunas pautas que nos pueden ayudar:

Evaluar el grado de preparación de la organización

Habrá que considerar las características culturales y ambientales, así como las aspiraciones de la organización y sobre todo será necesario evaluar la madurez de la DM: ¿qué hace la organización con los datos? ¿Qué piensan las empresas y los individuos sobre el uso organizativo de los datos? Será necesario evaluar la capacidad de cambio: dado que la DG requiere un cambio de comportamiento, si antes el acceso a los datos era sencillo y desordenado, un proceso de Gobierno de Datos trae consigo un cambio fundamental, quizás al principio haya cierta resistencia y ganas de saltarse el sistema de control, pero poco a poco la organización se irá adaptando si las cosas se hacen bien desde el principio, más que dotarse de una herramienta desde el minuto uno será más necesario tener claro que el gobierno de los datos es algo que la organización no puede pasar por alto.

¿Tienen un programa o una estructura de gestión del cambio? ¿Han gestionado el cambio anteriormente? Esta fase también ayudará a comprender los posibles puntos de "resistencia" que siempre hay.

Es fundamental el soporte de todos los C-Level si un CFO no tiene claro que el Gobierno del Dato es fundamental para su trabajo, entonces la organización no tiene madurez para lanzar un proceso de Data Governance.

Se tendrá que evaluar la preparación para la colaboración: ¿Está la organización en condiciones de colaborar en el uso de los datos, es decir, reconoce el papel (formal o informal) de la administración de los datos? 

No tendremos que olvidar de evaluar los requisitos de cumplimiento de la reglamentación: por ejemplo Normas de contabilidad Europea: Basilea II (Principios para la agregación de datos de riesgo eficaces y la presentación de informes de riesgo para las instituciones financieras que realizan actividades en la UE) y Solvency II (reglamentación europea para el sector de los seguros)

Desarrollar la valoración de los activos de datos

La valoración de datos es el proceso de comprensión y cálculo del valor económico de los datos de una organización. El principio clave para entender el valor de un elemento no fungible (intercambiable) como los datos (diferentes de los activos físicos, el dinero, etc.), es entender cómo se utilizan los datos y el valor que aporta su uso; sin embargo, casi siempre los datos sólo aportan valor cuando se utilizan. El uso de los datos sólo tiene costos, por lo que el beneficio de los datos tiene que superar los costos. Algunas de las formas de medir el valor sugerida por el DMBok 2 son:

• Costos de reemplazo: por ejemplo, recuperación de datos perdidos
• Valor de mercado: en caso de fusión o adquisición
• Venta de datos
• Costo del riesgo: litigios, riesgos legales o reglamentarios. 

Realizar el descubrimiento y la alineación al negocio

Esta fase ayuda a comprender que el uso de los datos está alineado con la estrategia empresarial y apoya los objetivos de la empresa. 

• ¿Existen principios y políticas o son en su mayoría "actividades ad hoc relacionadas con los datos"? 
• La evaluación de DQ podría ayudar en esta fase a comprender los procesos de negocio que conducen a una mala calidad de los datos.
• Durante esta fase es útil identificar a los "campeones de datos", es decir, a las personas que pueden ayudar y apoyar al DG cuando se ponga en marcha.

El resultado de esta análisis es una lista de las necesidades que se transforma en uno de los instrumentos más importantes en el despliegue de un proyecto de Gobierno de los Datos

Desarrollar puntos de contacto organizativos

Identificar los puntos de contacto de la organización con el DG, es decir, las áreas fuera de la responsabilidad del CDO que tienen un impacto en el DG, por ejemplo: Proyectos del CDO, planificación de negocios, financiación… Donde los datos chocan con la empresa.

Desarrollar y comprometerse con el Cambio

La gestión del cambio organizacional es el vehículo para la introducción de la DG. Las organizaciones a menudo gestionan las transiciones de los proyectos más que la evolución de la organización. Como la DG puede ser nueva para muchas organizaciones, se debe desplegar un equipo dedicado a gestionar el cambio (planificación y control, formación, influencia sobre los interesados, comunicación y coordinación/compromiso con los administradores de datos). Es fundamental el soporte de todos los C-Level si un CFO no tiene claro que el Gobierno del Dato es fundamental para su trabajo entonces la organización no tiene madurez para lanzar un proceso de Data Governance.

Definir la estrategia y los principios del DG

La estrategia define el alcance y el enfoque "adecuado" para la organización. Una estrategia debe contener: 

• Propósito, Metas y principios
• Marco operativo y responsabilidades
• Hoja de ruta para la implementación
• Plan de sostenibilidad operacional

Definir el marco operativo de Gobierno

Por ello hay muchos elementos a considerar durante la construcción del modelo operativo como el valor de los datos para la organización, impacto de la regulación (¿hacer esta campaña de recolección de datos es compatible con el marco GDPR de la compañía? ¿Organizar los datos de esta forma y con este responsabilidades es compatible con la estructura legal?) 

¿Quien define los propietarios de los datos? ¿Los usuarios certificados tendrán acceso a determinados datos o informes? ¿Los informes deben ser firmados por un ejecutivo?

Desarrollar un Glosario de Negocios

Haría falta un solo artículo sobre ello. Los administradores de datos suelen encargarse de elaborar un glosario de negocio y es importante porque las personas utilizan términos diferentes para referirse al mismo concepto. Un glosario ayuda a: reducir el riesgo de malentendidos y de uso indebido de los datos y a mejorar la concordancia entre el activo tecnológico (donde se utilizan términos técnicos) y los conceptos empresariales. 

¿Que es venta para el departamento de ventas? Los más probable que represente la suma de los pedidos ¿Por el departamento logístico? Los más probable que represente la suma de los productos servidos. ¿Por el departamento financiero? Los más probable que sea la suma de las ventas pagadas. 

Un glosario debe incluir Metadatos: definiciones de redacción rigurosa explicando cualquier excepción sinónimos o variantes.

Existen herramienta como Octopai que nos pueden ayudar en el intento. Pero es un argumento demasiado sensible para la organización para dejarlo en mano de herramientas automáticas sin tener un estricto control. Cualquier herramienta de Data Governance tiene que tener la posibilidad de crear un business glossary de forma sencilla y unívoca. 

Seguimos orbitando… y encerrados para estudiar y aportar valor en el mundo del Data Management. 

*Michele Iurillo es es miembro de DAMA Italy y DAMA Spain fundador del Data Management Summit eventos de referencia en el mundo del manejo de los datos. Es actualmente Country Manager de Querona en Italia y España. Se ha ocupado de Inteligencia de Negocios durante los últimos 10 años. Ha sido Country Manager en España de TARGIT y colabora con diferentes medios de comunicación y con Dataversity,  verdadera referencia mundial en el mundo de los datos. Dicta conferencias sobre la necesidad de que las empresas descubran el tesoro de los datos que sus sistemas generan a diario. Todos los nombres de productos, logotipos y marcas son propiedad de sus respectivos dueños. Todos los nombres de compañías, productos y servicios usados en este artículo son sólo para propósitos de identificación