Cómo convertir el dato en un activo corporativo: Gobierno del dato

Dagmara Wójcik    5 agosto, 2020

Seguramente hayáis escuchado hablar de Marie Kondo, la famosa japonesa experta en poner orden en casa, cuyo método “KonMari” compila toda una serie de trucos para ordenar diferentes categorías de objetos (libros, ropa, utensilios, etc.) además de establecer guías para determinar qué objetos merecen o no quedarse en casa. Si hubiera un método “KonMari” en el ámbito de los datos, este sería, sin duda, el Gobierno del Dato.

A priori, parece que pocos cuestionan el valor que aporta una casa ordenada (bienestar emocional, saber dónde están las cosas, aprovechar al máximo el espacio en casa, etc.). No obstante, no ocurre lo mismo con el Gobierno del Dato, a menudo percibido como una serie de prácticas tediosas que no hacen más que complicar procesos, introduciendo más burocracia y lentitud en la organización.

Sin embargo, la finalidad que tiene el Gobierno del Dato no es otra que convertir el dato en un activo corporativo, es decir, facilitar que una organización sea capaz de extraer valor de los datos y tomar decisiones. Y es precisamente cuando la organización se dispone a abordar proyectos que pretenden habilitar esta toma de decisiones que surgen problemas derivados de un mal Gobierno del Dato.

Los problemas

  • El sponsor del proyecto desconoce si los datos cuentan con la calidad necesaria para construir un buen modelo, realizando inversiones “a ciegas”.
  • No se identifica claramente el ownership (quién es el responsable) de los datos y, por ende, cuáles son las áreas que deberían estar involucradas en la toma de decisiones.
  • Los ingenieros de datos se ven forzados a realizar una reingeniería sobre los datos recibidos para poder tratarlos correctamente.
  • Se desconoce qué variables son sensibles y qué controles de seguridad (ej: anonimización) se deben aplicar en cada caso.
  • La productivización de los modelos analíticos es lenta ya que implica integraciones complejas entre sistemas con equipos reducidos.
  • Los modelos analíticos no son reutilizables en diferentes operaciones porque los datos son distintos en cada una de ellas.

Estas y muchas más situaciones son las que en realidad aborda el Gobierno del Dato estableciendo guías y buenas prácticas, conocidas como disciplinas, con el principal objetivo de aportar valor al negocio mediante una buena gestión de los datos.

La teoría sobre el Gobierno del Dato puede ser realmente extensa, ya que son numerosos los organismos que exponen su propia visión acerca de “cómo gobernar los datos”, pero a la hora de llevarla a la práctica en el contexto de una organización, no es tan evidente saber por dónde hay que empezar.

Por ello, la puesta en marcha de Gobierno del Dato suele abarcar principalmente dos fases: una fase de Evaluación (o Assessment) y una fase de Despliegue.

Fase de Assessment o evaluación

La fase de evaluación trata de detectar qué prácticas de Gobierno del Dato se están llevando ya a cabo dentro de la organización, determinando su nivel de madurez inicial, así como conocer los planes estratégicos del negocio. De esta manera, es posible identificar cuáles son los activos (datos) que requieren ser gobernados con mayor urgencia y cuáles son las disciplinas de Gobierno del Dato que se deben adoptar de acuerdo a las prioridades del negocio.

Para poner esto en práctica, es necesario definir quién se encargará de las diferentes tareas referentes al Gobierno del Dato, cuáles son los procesos necesarios para llevarlas a cabo y qué herramientas pueden facilitarnos su puesta en marcha en el contexto de la organización. Esto es lo que, habitualmente, se conoce como Framework de Gobierno del Dato.

Fase de Despliegue

La fase de despliegue, más que un proyecto con un principio y un fin, es un proceso continuo que conlleva un cambio cultural y una nueva forma de cuidar el dato.

Al igual que no se ordena una casa una única vez en la vida, sino que el cuidado del orden es algo persistente, también el Gobierno del Dato requiere una continuidad que pasa por el constante alineamiento con las prioridades de negocio.

Es muy habitual en las organizaciones que existan unidades u oficinas de Gobierno del Dato que se encargan precisamente de coordinar el lanzamiento de las diferentes iniciativas de gobierno; así como de mantener una buena comunicación con diferentes stakeholders (ej: analítica, seguridad, negocio, etc.).

De este modo, la tanto la evaluación de las necesidades de la organización en torno al dato como la implementación de nuevas iniciativas de Gobierno del Dato es continua y, lo que es más importante, constituye una palanca más para acelerar el negocio.

En LUCA tenemos una amplia experiencia tanto a nivel nacional como internacional asesorando a nuestros clientes y acompañándoles en iniciativas de Gobierno del Dato. Como parte de nuestro servicio de consultoría estratégica, planteamos Frameworks de Gobierno del Dato alineados con la estrategia de data-driven de nuestros clientes, y contamos con un amplio equipo de expertos que ayudan a nuestros clientes a conformar su propia oficina de Gobierno del Dato.

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