El camino hacia un programa de Gobierno del Dato. Ciclo El Gobierno del Dato y Transformación Digital - Parte II

El Gobierno del Dato y Transformación Digital - Parte II

Esta es la segunda entrega del ciclo El Gobierno del Dato y Transformación Digital. Escritos conjuntamente por Remedios López Pajares y Miquel Bonet López, a lo largo de cada capítulo, nos irán explicando cómo tener una visión clara sobre qué buenas prácticas aplicar en los diferentes contextos en los que manejamos datos y las ventajas que aportan al desarrollo de nuestros proyectos.

Introducción, Marcos y Estándares de Gobierno del Dato

En la primera entrega de esta serie dedicada al Gobierno del Dato hablamos sobre qué es el gobierno del dato incidiendo en su aplicación sobre necesidades concretas de las empresas. Dentro de este segundo capítulo vamos a hablar sobre la estructura y ámbitos de actuación de un programa de gobierno del dato.

Una vez tenemos en mente que necesitamos abordar un programa de gobierno del dato nos viene a la cabeza una pregunta bastante lógica…. ¿por dónde empezamos?

Cuando alguien pregunta eso mismo lo primero que llega a mi mente es la frase de Lewis Carroll en Alicia en el país de las maravillas:

«Empieza por el principio, y sigue hasta llegar al final; allí te paras»

- Lewis Carrol -

El principio. Así de sencillo, pero ¿cómo se empieza por el principio?

Afortunadamente, exista ya gobierno del dato dentro de la empresa o seamos nosotros los encargamos de esas primeras fases, no tenemos que comenzar desde una hoja en blanco. Existen ciertos marcos o estándares en los que se define la metodología a aplicar, los cuales tratan sobre un conjunto de reglas sobre los datos, roles organizativos y procesos destinados a que todos los miembros de la organización se encuentren en la misma página:

  • DMBOK: Data Management Book of Knowledge. Es un marco de gobierno que habla principalmente sobre la gestión, uso y mejores prácticas del mercado, organizado en diferentes ámbitos.
  • TOGAF: The Open Group Architecture Framework. Arquitectura de datos como parte de la arquitectura general de una empresa.
  • COBIT: Control Objectives for Information and related Technology. Gobernabilidad general del área Tecnologías de la Información.
  • DGI: Data Governance Framework. Es un marco de referencia simple para generar la Gobernabilidad de Datos.

Existen por tanto varios marcos o estándares de gobierno, y everis tiene su propio marco de gobierno basado en DMBOK para establecer las áreas de impacto del gobierno del dato. El principal objetivo que perseguimos es el de gobernar el dato en todo su ciclo de vida, desde que se genera hasta que se decide que no tiene valor empresarial y se decomisiona.

Data Management Book of Knowledge (DMBOK2) define un conjunto de estándares en las funciones de gestión de los datos, terminología, y mejores prácticas del mercado, organizados por diferentes ámbitos. Es un amplio modelo de referencia con 10 áreas core y industry neutral.


  • Arquitectura de datos: Define las necesidades de datos de la empresa, y el diseño de las vistas maestras para satisfacer esas necesidades. 
  • Desarrollo de datos: Diseña, implementa y mantiene soluciones para alcanzar las necesidades de datos de la empresa.
  • Operaciones: infraestructura, tecnología, licencias, backup, operación y mantenimiento, …
  • Seguridad: políticas de seguridad y procedimientos para proveer la adecuada autenticación, autorización, acceso, y auditoría.
  • Calidad del dato (DQ): medir, evaluar, mejorar, y asegurar la calidad de los datos.
  • Datos maestros (MDM):  control sobre valores de datos maestros para permitir un uso contextual, consistente y compartido a través de los sistemas.
  • DWH/B (Big Data): proveer datos de soporte a decisiones y soporte para los trabajadores del conocimiento en reporting, consultas y análisis.
  • Integración e interoperatividad: adquisición, extracción, transformación y soporte operación (nueva área en DMBOK2).
  • Gestión documental: acceso a datos de fuentes no estructuraras e integración de los mismos con datos estructurados.
  • Gestión de Metadato: gestión de la información derivada de los datos.

Marcos y Estándares de Gobierno del Dato - El enfoque de everis

El marco de gobierno de everis parte de la definición de un modelo estratégico que ayuda a las organizaciones a transformarse, orientarse al dato y a construir las capacidades y herramientas necesarias para dar respuesta a los grandes retos de negocio. Para ello, valora cuál es la estrategia más adecuada en términos de modelo operativo, modelo organizativo y servicios que tiene que cubrir la plataforma para dar cobertura a todas las necesidades de los usuarios de negocio y el propio IT. 

Modelo Organizativo: definición del modelo de organización que asegure la correcta ejecución de la estrategia del dato definida.
  • Estructura: centralizado, híbrido, descentralizado, etc.
  • Comités: Governance Board, Data Steward Council, etc.
  • Roles y responsabilidades: CDO, DPO, Data Owner, etc.

Modelo Operativo: definición de los procesos operativos y políticas de gestión para garantizar la disponibilidad, integridad, usabilidad y seguridad de los datos.
  • Definición KPI/DQI
  • Gestión de la demanda
  • Políticas de seguridad
  • Políticas de privacidad

Herramientas y Servicios: implantación de las herramientas de gestión del Dato y definición del conjunto de servicios relacionados con el dato a prestar por la nueva estructura del dato.
  • Calidad de los datos
  • Metadatos
  • Datos maestros
  • Seguridad de los datos

 

Estrategia de Gobierno

La siguiente pregunta nos lleva a la definición de la estrategia de gobierno del dato. ¿Cuál es nuestro enfoque estratégico en términos de gobierno del dato? ¿Deseamos comenzar asentando las bases de una estrategia de gobierno del dato corporativa, supervisando y administrando los datos en torno a los objetivos y métricas de la empresa? (tomando un enfoque estratégico de "arriba abajo"). ¿O tal vez queremos que el gobierno se estructure partiendo de iniciativas tácticas concretas dirigidas a remediar problemas sobre proyectos, principalmente de un departamento, y crecer sobre ello? (enfoque de "abajo a arriba"). ¿O necesitamos quizás un enfoque estratégico "intermedio" en el que partiendo de proyectos acotados demos solución a los objetivos estratégicos que la empresa tiene sobre el dato, y a las  necesidades del dato identificadas en objetivos  tácticos principalmente departamentales?.

La identificación de un modelo de gestión de los datos adecuado es un paso necesario para la correcta definición de un programa de gobierno, permitiendo conectar la gestión de los datos de la compañía con la estrategia de negocio.

Ámbitos de actuación

Sea cual sea el modelo de gestión objetivo que nos hayamos marcado como el más conveniente para la empresa, van a existir una serie de ámbitos de actuación cuyo propósito es el de usar los datos como un activo de valor que impulse los objetivos de la empresa en torno a la información. Dichos ámbitos de actuación de gobierno se estructuran bajo un enfoque basado en los pilares de Organización y Roles, Procesos y Políticas, y Servicios, todo ello soportado por la tecnología.

Ámbitos de actuación

Modelo organizativo

Modelo Operativo

Servicios y Tecnología

Alguna de las características básicas sobre dichos ámbitos de actuación son las siguientes:

Modelo organizativo

El modelo organizativo y la asignación de roles y responsabilidades son la columna vertebral de un programa de gobierno del dato. Es necesario que las personas sean formalmente responsables de hacer lo correcto en el momento correcto, y para ello se requiere la definición y el despliegue de roles que se encarguen de velar por la gestión del dato y que sean apropiados para la cultura de la organización, sobre todos los niveles  que aborden la estructura existente de la empresa.

Modelo operativo

La aplicación del gobierno del dato  a través de un conjunto establecido de políticas, reglas y procedimientos es el principio básico  para una correcta gestión. Por lo tanto, el desarrollo, mantenimiento y la promulgación de políticas y normas no solo es crítico, sino que debe incorporarse a la cultura y los procesos empresariales.

  • Políticas: ¿cuáles son las reglas del juego? ¿Qué normas debemos seguir para controlar el dato?
    • Políticas
    • Estándares de Calidad
    • Privacidad
    • Seguridad
    • Reglas de Negocio
    • Gestión del Riesgo
  • Procedimientos: ¿cómo se mantiene y evoluciona el modelo de gobierno?
    • Procesos del comité de Gobierno del dato
    • Procesos de definición del dato
    • Procesos de aprobación de compartición de los datos​
    • Procesos de Calidad del dato

Modelo de Servicios y Tecnología

Definición de un conjunto de servicios que faciliten la implementación de la estrategia marcada respecto al dato, todo ello soportado por la tecnología:

  • Automatización de los procesos e integración del dato
  • Calidad del dato
  • Datos Maestros
  • Metadatos
  • Seguridad de los datos
  • Operativa de gobierno

Ya hemos visto que tenemos marcos y estándares de referencia, e incluso que everis tiene un marco de gobierno consolidado en clientes, lo cual es el punto de partida de nuestro camino hacia la mejora continua en la gestión del dato. 
Ahora, el camino para gestionar los datos y mantener una política de mejora continua no es sencillo....

«Conseguir sponsorship dentro de la organización, ser capaz de medir el valor para negocio y obtener resultados tangibles que ayuden a involucrar a negocio, son algunos ejemplos de los principales factores de éxito si queremos llegar a recorrer el camino que nos hemos marcado»

Nuestro camino hacia estructurar un programa de Gobierno del Dato va a seguir una serie de pasos que nos van a permitir planificar, ejecutar y soportar las bases de la gestión del dato (si bien no todos ellos puede que sean obligatorios para todas las empresas).

 

Estructura de un programa de Gobierno del Dato

Estructura de un programa de Gobierno del Dato

 

  • Obtener Apoyo Ejecutivo: involucración del espónsor de GD, presentación del caso de negocio y principios guía a los perfiles C-Level.
  • Realizar un Análisis de Madurez: analizar el estado actual, el objetivo y los pasos a realizar sobre la madurez del GD en la empresa.
  • Definir Aproximación Estratégica: analizar la conveniencia de una aproximación y estrategia Bottom-up, Top-Down o Híbrida.
  • Construir el Business Case: construcción del Caso de Negocio en línea con la estrategia definida sobre las líneas de GD.
  • Construir el Modelo Operativo: definición de procesos y políticas de gestión para garantizar la disponibilidad, integridad, usabilidad y seguridad del dato.
  • Construir el Modelo Organizativo: definición del modelo de organización que asegure la correcta ejecución de la estrategia del dato definida.
  • Modelo de Servicios Data Quality: gestión de procesos y métricas de calidad: perfilado, limpieza, estandarización, de duplicación.
  • Modelo de Servicios Metadata: Gestión de metadatos: Creación y actualización del Business Glossary, Trazabilidad y linaje.
  • Modelo de Servicios Master Data: procesos, necesarios para crear y mantener conjuntos precisos y consistentes de datos maestros.
  • Modelo de Servicios Data Security: identificación de Datos sensibles, Gestión de reglas y políticas definidas, Gestión de accesos y permisos.
  • Establecer Education & Training: evangelizar a la organización sobre los beneficios de los servicios, procesos y proyectos de GD.
  • Medir y Auditar Resultados: controlar el grado de aplicación de las políticas establecidas y medir los resultados esperados.

Principales Conclusiones

¿Qué nos dice la experiencia que hay que tener en cuenta para tener éxito en nuestro programa?

Los planteamientos de Gobierno del Dato deben apoyarse en algunas premisas básicas que permitan orientarse al resultado y garantizar la compatibilidad con el resto de iniciativas/sistemas en torno al dato y su escalabilidad futura.

Adopción Gradual

Adopción global

  • Tener en mente la foto final a la que queremos llegar, e ir priorizando proyectos e iniciativas que vayan  aportando valor de modo gradual y estructural.
  • Forzar algún quick-win que ayude a esponsorizar la iniciativa con resultado concretos que se puedan divulgar en la organización.​
 

Selección de iniciativas

Selección de Iniciativas

  • Evitar comenzar por iniciativas demasiado transversales que tengan mucha intrusión en procesos o sistemas ya existentes, como el despliegue de una solución MDM en una etapa temprana.
  • Evitar enfoques “one shoot” y procurar articular mecanismos continuos de mejora y aseguramiento de la calidad, en lugar de grandes procesos de regularización.
 

Visión a Futuro

Visión a Futuro

  • Visión a futuro para la coordinación en otras iteraciones con otras iniciativas corporativas que afecten directamente al plano del gobierno del dato, como migraciones tecnológicas o de aplicaciones, fusiones o adquisiciones, etc.
 

El equipo y el CDO

El equipo y el CDO

  • Mapear los objetivos de negocio sobre gobierno del dato y asignarlos a  un Chief Data Officer (CDO) con responsabilidad y poder para gestionar dichos objetivos. Establecer diferentes roles para los miembros del equipo de gobierno del dato. Dicho equipo debe sercross funcional, y se le debe dotar de poder como para empujar las iniciativas de gobierno. 
 

Sinergias

Sinergias con áreas clave

  • Aprovechar sinergias  con las áreas y roles ya definidos e interiorizados por las personas de la organización.  Involucrar a las áreas clave , que por responsabilidad o sinergias deben formar parte de la iniciativa: áreas de calidad, de modelo de datos, de entornos, de seguridad, etc.
 

foco automatizar

Foco: Automatizar

  • Automatizar lo máximo posible. Automatizar todo lo que se pueda sobre las iniciativas de gobierno: peticiones, permisos, procesos de aprobación, workflows.... Seleccionar las herramientas y software adecuado y conforme a mis necesidades. 

 

Después de todo lo que hemos visto en este artículo, podemos por tanto concluir que en el caso del gobierno del dato no hablamos de una iniciativa puntual ni de un proyecto concreto, sino de un programa que pretende establecer las bases para gestionar los datos empresariales y promover la mejora continua dentro de la compañía. En el caso que aplica al gobierno del dato podríamos entonces decir que:

«Nuestro destino de viaje no es un lugar, sino una nueva forma de ver las cosas»

- Henry Miller -

Para ampliar información: