Los datos son el activo más valioso para las empresas, por lo que necesitan un modelo organizativo, unas directrices comunes y las herramientas necesarias para poder convertirse en un activo estratégico que garantice trazabilidad, un alto nivel de calidad y confianza durante todo su ciclo de vida.
Para poder conseguirlo es necesario contar con datos de calidad y que estén alineados por parte de todos los departamentos implicados, consiguiendo una mayor fiabilidad en todos los informes extraídos y confianza en el origen de la información.
La realidad es que las empresas suelen encontrarse con datos de baja calidad, desconfían de su origen, su gestión conlleva un gasto económico importante, una gran inversión de tiempo y no utilizan de forma correcta las herramientas de Business Analytics que tienen a su disposición.
Contar con un enfoque de trabajo como el Data Governance permite tomar decisiones con mayor rapidez y seguridad, ya que se dispone de información de calidad, accesible y que se puede consultar de forma rápida, lo cual incrementará el nivel de confianza en la toma de decisiones.
¿Qué relación tiene el Data Governance con la explotación y visualización del dato?
Seguro que si tienes en mente establecer en tu empresa una estrategia de Data Governance o te preocupa todo lo relacionado a la calidad y explotación de tus datos, te has hecho estas y muchas más preguntas:
“No tengo acceso a los datos, ¿De dónde los obtengo? ¿Quién me los puede proporcionar? ¿Cuánto tiempo tengo que esperar?
¿El acceso a los datos es seguro?
¿Cuántas fuentes de datos necesito o a quién debo dirigirme para analizar y explotar la información que necesito para mi área de negocio?
¿Cómo sé que el dato que estoy analizando ha pasado los controles de calidad y ha sido previamente certificado?
La información que estoy visualizando no es correcta, ¿quién debe corregirla?
¿Existen diferentes criterios para identificar la información y para certificar su validez?
Ejemplo: Llegas a una reunión con los resultados del KPI de ventas y tu compañero lleva el mismo KPI pero el resultado es totalmente diferente ¿Quién tiene el dato correcto? Quizás ambos tenéis el dato correcto dado que habéis utilizado criterios o reglas de negocio diferentes.
En Keyrus creemos que el Gobierno del Dato consiste en estar alineados y en poner en valor los datos con el objetivo de ser capaces de:
Proporcionar un acceso rápido y ágil a los datos
Comprenderlos
Generar confianza en ellos
Por lo tanto, existe una relación intrínseca entre el Gobierno del Dato y la explotación y visualización del mismo, donde hay varios aspectos a tener en cuenta:
Arquitectura, estrategia almacenamiento
Gestión de Datos Maestros
Gestión de Metadatos
Calidad de Datos
Data Warehousing & BI management
Seguridad, disponibilidad y acceso
Data Integration, armonización: uno de los aspectos más importantes a la hora de explotar y las diferentes formas de analizar el dato de forma visual
¿Cómo adoptar una metodología de gobierno de datos en una compañía y qué aspectos son más relevantes a la hora de ponerla en marcha?
Al leer este artículo, seguramente te sientas identificado con muchas de las cuestiones que se están tratando. De hecho, posiblemente hayas intentado poner en marcha alguna iniciativa alrededor del Gobierno del Dato en tu compañía.
Desde Keyrus consideramos muy importante entender y medir la madurez de nuestros clientes, para proceder con la definición de una estrategia de implantación del Gobierno del Dato acorde a sus expectativas, sus capacidades y también a los resultados esperados.
Para ello, nos apoyamos en una metodología desarrollada por el Grupo Keyrus denominada Maturity Model 360º que, por simplificar, presenta las siguientes acciones:
Analizar y comprender: se trata de entender el nivel de madurez desde diferentes ejes alrededor del Gobierno del Dato y su interrelación con la explotación y visualización del mismo.
Diseñar y recomendar: elegir un conjunto de ejes acorde con las necesidades del cliente, y una vez obtenido el GAP para cada uno de ellos, diseñar un plan de acción junto con los objetivos que se pretenden alcanzar.
Definir un roadmap y experimentar: definir un piloto con uno o varios casos de uso, fácilmente alcanzable y medible en el tiempo, en base al establecimiento de un conjunto de quick-wins y métricas que permitan validar el nivel de éxito del mismo.
¿Cómo adaptarse a las tendencias tecnológicas del mercado, qué papel juega la tecnología y qué aporta o debe aportar para lograr un óptimo gobierno del dato?
La verdad es que a día de hoy, el scope tecnológico ha mejorado sustancialmente, de hecho, en muchas ocasiones se vuelve en nuestra contra dado la amplia variedad de opciones existentes en el mercado.
Desde nuestro punto de vista, se debería exigir a la tecnología, en forma de herramientas, las siguientes cualidades:
Acceso a la información: hoy en día existen muchas fuentes y diversas tipologías de fuentes de información (ficheros, bases de datos tradicionales, plataformas Big Data, aplicaciones, soluciones en la nube…). Debería adaptarse a las diferentes maneras de entender los datos.
Gestión de la seguridad: que presente opciones que permitan adoptar unos estándares mínimos de seguridad.
Gestión de metadatos: que permita describir los metadatos que definimos y manejamos.
Orientada a cubrir múltiples tipos de consumo, es decir, adaptarse a diferentes perfiles: -Consumidores -Productores -Usuarios analistas simples y avanzados -Self-Service -Departamento de IT como facilitadores, pero que el resto cuente con medios para realizar el “Gobierno”
Orientada a cubrir múltiples casos de uso. Esto permitirá explorar diferentes iniciativas y su grado de adaptación.
Keyrus te ayuda a encontrar la herramienta adecuada según tu tipo de consumo, el caso de uso de explotación de tus datos o la tipología de usuario. El mercado nos bombardea cada vez con más y más soluciones que prometen ser las innovadoras y alegan ser la herramienta ideal para nuestra organización.
Es fundamental, contar con expertos en el mercado que nos ayuden a elegir correctamente de cara a triunfar en la estrategia de explotación de los datos y por consiguiente, de lograr alcanzar los objetivos de la compañía.