Seis pasos para el Gobierno de Datos

¿Qué es y cómo se implementa un programa de Gobierno de Datos?

El Gobierno de los datos o de la información es un tema de suma importancia en todas y cada unas de las empresas en la actualidad. La correcta implementación de esta estrategia beneficia a las organizaciones en la generación de valor a partir de los datos y coordina y gestiona su sinergia con el área de negocio. Este artículo es una guía inicial para la implementación del programa mediante la definción de seis sencillos pasos.

Jimmy Martínez, Software Specialty Architect, IBM México

Jimmy Martínez cuenta con una especialidad en Gestión y Desarrollo de Sistemas por la Universidad Tecnológica de México y tiene 11 años de experiencia en Tecnologías de la Información. Forma parte de IBM de México desde el año 2006, en donde es un Certified Expert IT Specialist y cuenta con diversas certificaciones en productos de integración como DataStage, QualityStage e Information Analyzer. Previamente fue preventa técnico para Information Server, hoy es un Software Specialty Architect para la marca de Information Management. Perfil en My developerWorks: https://www.ibm.com/developerworks/mydeveloperworks/profiles/user/jimmy.mtz.cdo.



23-07-2012

Introducción

En tiempos recientes, el Gobierno de Datos ha venido a tomar una importancia sin precedentes dentro de las organizaciones de todos los tamaños e industrias, debido a que cada vez es más evidente que los problemas en el manejo de la información afectan la toma de decisiones, pues no existen procesos ni políticas que permitan garantizar la confiabilidad en los datos.

Pensemos en el escenario en el cual, en un proceso de negocio, la información es ingresada por diversas personas en el punto de venta; una vez dentro de los sistemas estos datos pueden ser esparcidos por diversos silos de información para poder hacer llegar los artículos comprados al domicilio del cliente.

Si no existe un Gobierno definido ni una estructura de reponsabilidad de la información, estos datos a menudo no son verificados, son redundantes, incompletos y están peligrosamente desactualizados. En respuesta a esta problemática una práctica de Gobierno de Datos es requerida para controlar esta información, pero ¿qué es el gobierno de los datos?

Una definición clara es que el Gobierno de Datos es una disciplina encargada de la orquestación de gente, procesos y tecnología que permite habilitar a una compañía a apalancar la información como un recurso de valor empresarial, y al mismo tiempo, es la encargada de mantener a los usuarios, auditores y reguladores satisfechos, usando la mejora de la calidad de los datos para retener clientes, constituyendo y guiando a nuevas oportunidades en el mercado.

Seis pasos para el gobierno de datos

  • Establecer metas. Sentencias principales que guían la operación y desarrollo de la cadena de suministro de información.
  • Definir métricas. Conjunto de medidas usadas para evaluar la efectividad del programa y los procesos de gobierno asociados.
  • Tomar decisiones. La estructura organizacional y el modelo de cambio ideológico para analizar y crear políticas de decisión.
  • Comunicar políticas. Herramientas, habilidades y técnicas usadas para comunicar decisiones políticas a la organización.
  • Medir resultados. Comparar resultados de las políticas con las metas, entradas, modelos de decisión y comunicación para proveer constante retroalimentación sobre la efectividad de la política.
  • Auditar. Herramienta usada para comprobar todo.

El programa de Gobierno de Datos

Una vez que el valor de una iniciativa como esta es entendido, el primer requisito es establecer un programa en el cual el personal sea asignado como responsable de “sus” datos del negocio, para que asegure su validez y precisión. Estos participantes deben formar un consejo (de áreas de negocio y tecnología) que se reúna con constancia para definir planes de acción y actividades que tengan como objetivo la mejora de la información.

Paso 1. Establecer metas

Las metas deben ser específicas, medibles y apegadas al éxito del negocio o a los procesos e iniciativas que guíen a ese mismo éxito. Las organizaciones deben establecer dos tipos de metas: situacionales y sustentables.

Metas situacionales: son metas de política específica basadas en una deficiencia medible y reportada como un indicador de desempeño clave (KPI por sus siglas en inglés): Lograr el 90% de la calidad de los datos de la dirección de los clientes.

Metas sustentables: Son las metas que el programa espera lograr. Estas metas están relacionadas directamente con el negocio: reducción de costos del 10%, incrementar ventas por el 25%, son sólo algunos ejemplos.

La creación de estas metas es sólo el comienzo de esta jornada. Los responsables de esta iniciativa deben comunicar las metas y recordarles a todos por qué el programa de Gobierno de Datos existe.

Paso 2. Definir métricas

Sin métricas cuidadosas, es muy difícil saber si el programa está lograndos sus metas. Una métrica debe ser real y objetivamente medible, como el impacto en el negocio de la mejora en la calidad de datos para un proceso en particular. Los KPI's son de interés común y relevantes. Debemos asegurarnos en este paso que el indicador escogido es realmente clave y que demostrará por qué y cómo se están alcanzando las metas.

Paso 3. Tomar decisiones

Cada decisión es una política. Para determinar por qué una política está o no funcionando, se requieren métricas acerca del proceso de decisión mismo, que puedan ser analizadas para planear el movimiento siguiente. Quién participa en la decisión, cómo fueron usadas las métricas para justificarla y cómo fue analizada la información, son todos importantes indicadores claves de decisión (KDI por sus siglas en inglés), pues ayudan y aceleran la resolución de problemas y el alcance de las metas.

Algunas decisiones requieren velocidad y autoridad. En esos casos se puede elegir una ruta de escalamiento. Esto significa un modelo de tipo jerárquico, en el cual las decisiones son enviadas a la cabeza o se requiere una consulta con otros grupos.

En un sistema de Gobierno de Datos inteligente, es importante ser cuidadoso acerca de los modelos de implementación del programa y escoger el que mejor cubra las metas situacionales y sustentables, KPI's y necesidades políticas.

Paso 4. Comunicar políticas

Independientemente del modelo a utilizar para definir las políticas, éstas deben ser comunicadas de manera efectiva para lograr los resultados deseados. Anuncios verbales, correos electrónicos y documentos escritos son ejemplos de comunicación de políticas, así como el uso o compra de software, mediante métodos tales como cambios en el glosario de términos corporativos, estructuras en bases de datos, encripción o transformación de datos.

Debemos recordar que, para lograr las metas colectivas, toda la gente que está en el proceso gobernado necesita entender las políticas, así que es importante medir no sólo los KPI's y los KDI's sino también la forma en la que las políticas son comunicadas.

Paso 5. Medir Resultados

Es necesario medir qué tan bien las políticas logran las metas sustentables y situacionales del programa.

Cada KPI reportado se puede convertir en una base de hechos para una petición de cambio de política. Cuando se reportan hechos acerca de los problemas en la cadena de suministro de información, se crea una conciencia operacional para prevenir problemas.

Es posible igualmente usar monteos de procesos o datos para capturar la información operacional crítica para poblar los KPI's. Este proceso debería ser tan automático como sea posible.

Un aspecto importante dentro de la definición de políticas es el hecho de que ninguna logrará el 100% de las metas establecidas, por que cada aspecto de la creación de la política y su proceso de comunicación fue creado por seres humanos (y, como es bien sabido, no somos perfectos). Consideremos en su lugar, un éxito incremental y que basa su desempeño y ajuste en un proceso iterativo de creación e implementación de políticas.

Paso 6. Auditar

El proceso de Auditoría es el corazón de cada aspecto del programa de Gobierno de Datos. La auditoría es el proceso clave y la técnica que subraya muchos de los pasos medibles anteriores. Pero auditar periódicamente no es suficiente; además es importante realizar una investigación y definir por qué sucedieron las cosas y registrar esas razones. Con el tiempo, se tendrá un registro preciso de los errores y omisiones, que ayudará a evitar errores pasados y tomar mejores decisiones de gobernabilidad en el futuro.

Cada parte del proceso necesita ser auditado. Mediante la documentación de cada paso, se puede mirar atrás para descubrir qué salió mal, aprender del error y mejorar el futuro.


Conclusiones

Son estos pasos los que inicialmente pueden ser útiles para comenzar con la jornada del Gobierno de Datos dentro de las organizaciones. Las cuatro iniciativas más importantes que se sugiere se apeguen al programa brevemente descrito en este artículo son: Administración de Datos Maestros (Master Data Management), Administración del ciclo de vida del dato (Information Lifecycle Management), Seguridad y Privacidad (Security and Privacy) y los proyectos Analíticos de Negocio (Business Analytics).

Por último, es importante mencionar la existencia de un consejo compuesto por más de 50 empresas que han definido una serie de disciplinas que tienen como objetivo facilitar la correcta implementación de un programa de Gobierno de Datos. Éstas disciplinas se encuentran relacionadas entre ellas y se busca evaluar el nivel de madurez de cada una para conocer el estado actual dentro de las organizaciones, definir los objetivos que se pretenden alcanzar y estar en condiciones de crear una ruta para lograrlos mediante la implementación de un proceso unificado de Gobierno de datos.

Figura 1. Disciplinas para un efectivo gobierno de datos.
Disciplinas para un efectivo gobierno de datos.

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