El Gobierno de datos llega a las pymes

Lluis Serra    25 marzo, 2021
Gobierno de datos

¿Hasta qué punto es importante incorporar el Gobierno de datos (del inglés Data Governance) en las estrategias digitales? Según Fernando Ramoneda, especialista en transformación digital, es fundamental, ya que permite “tomar decisiones inteligentes a través de datos empíricos”, es decir, basándonos en la experiencia y en la observación.

El Data Governance es una pieza clave para la toma de decisiones. Pero aún son pocas las empresas que lo incorporan en sus planes de acción y muy pocas -sobre todo multinacionales- las que disponen de un departamento especializado en este campo.

Las pymes han empezado a seguir los pasos de las grandes empresas y en los últimos meses algunas de ellas están incorporando el Gobierno de datos en sus planes de marketing digital.

Es indudable que cada vez se presta más atención a los datos, debido a la importancia que tienen a la hora de modificar protocolos de actuación e interacción, preparar planes de expansión dirigidos a diferentes modelos de negocio y. finalmente. poder disponer de una analítica mucho más concreta y eficaz de los resultados empresariales.

Qué es el Data Governance

Consiste en gestionar los datos corporativos centrándose en la capacidad de garantizar la calidad, la integridad, la disponibilidad, la usabilidad, la responsabilidad, la protección y la seguridad de los mismos durante todo su “tiempo de vida”.

Para poner en marcha el Data Governance en una empresa, ya sea grande o pequeña, se precisa trabajar tres puntos:

Profesionales

El responsable de este departamento es el Data Governance Analyst. Además de monitorizar y hacer cumplir las normas, entre sus responsabilidades destacan estos cinco puntos:

  • Diseñar y definir los protocolos de actuación y las políticas internas de la gestión de los datos.
  • Modificar y estructurar los procesos de uso interno.
  • Preparar las bibliotecas de datos y controlar la tecnología interna.
  • Dar sentido y significado a los datos recogidos con herramientas de medición.
  • Transformar y mejorar la calidad de los datos en información útil y relevante.

El diseño y la definición de las políticas internas van ligados a otras personas de diferentes departamentos que “recogen” los datos. Para poder diseñar este punto, es preciso conocer muy bien los protocolos de actuación interna y externamente, saber de dónde vienen los datos y cuáles son los de mayor y menor importancia.

Procesos

A menudo es necesario estructurar y modificar los procesos internos de la compañía, para no perder ningún dato importante. Para ello, hay que definir un solo proceso de entrada, de modificación y de uso de los datos para todos los profesionales de la compañía.  

Una vez que conocemos el punto de partida de los datos relevantes y el camino que recorren, y toda vez que hemos estructurado los procesos y creado la arquitectura de los datos, es necesario decidir el punto de destino. Son las llamadas bibliotecas o almacén de datos (Data Warehouse), que nada tienen que ver con el Data Lake.

Los datos destinados a Data Warehouse servirán para realizar consultas y análisis futuros, ya que están bien estructurados para facilitar su uso, se conoce su procedencia y son seguros.

Por otra parte, los datos enviados a Data Lake (Lago de Datos) están desordenados, sin estructurar y no están filtrados ni preparados para consultas, por lo que previamente se ha decidido que no se usarán en el futuro.

Tecnología

La organización y el control de los datos son de vital importancia para asegurar el flujo de la información dentro de la compañía. Asimismo, sirven para garantizar que todos los empleados de diferentes departamentos puedan hacer uso de ellos de forma ágil y eficaz.

Todos aquellos que introducen, actualizan, modifican o usan los datos tienen que ser conscientes de la importancia del correcto uso de los mismos, para poder tomar decisiones estratégicas de futuro. 

El Data Governance Analyst tiene la responsabilidad de saber medir y “leer” los datos recogidos y organizarlos mediante herramientas tecnológicas. Todo ello con el fin de proponer nuevas estrategias que lleven a un aumento de la interacción y a la consecución de los objetivos.

La creación de gráficos de datos o mapas esquemáticos para que sean “leídos” de forma fácil e intuitiva es clave para modificar y decidir estrategias. Es la columna vertebral del Business Intelligence, el llamado Data Visualization.

Las técnicas de visualización captan nuestro interés y hacen que los datos sean mucho más comprensibles. Se ha comprobado que influye en la psicología del lector. Puede que sea más eficaz ver unos datos en un diagrama de Gantt que en una tabla estándar.

Y en este punto conviene puntualizar que “eficaz” significa que algo va bien para determinada cosa y produce el efecto esperado, mientras que “eficiente” quiere decir que realiza o cumple un trabajo o una función a la perfección. El Big Data es eficaz y el Data Governance es eficiente.   

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