¡Conoce los 6 pasos para desarrollar una estrategia de gestión de datos efectiva!
Herramienta estratégica de alto valor
Por Ing. Lilia Liu, Directora de LLASO
Cuando la calidad de la información no es buena, no se sabe donde ubicarlos, ni quienes la utilizan, que no sea posible actuar de inmediato para poder tener una mejor toma de decisiones, entonces no se priorizan las inversiones, tampoco asignar recursos o medir resultados como apoyo a los negocios. Esta situación muchas veces genera fricciones operativas, los problemas de la organización se vuelven complejas y en el peor de los casos la administración pierde el enfoque analizando la inexactitud de la data. Una organización sin normas, sin procedimientos y sin calidad de datos, no funciona, y asimismo dilata la transformación digital porque no se puede pretender que sin normas se avance con la tecnología.
Un 20% de la información que manejan las empresas son datos estructurados (información que se encuentra en las bases de datos) sin embargo, el 80% de la información relevante en las empresas son datos no estructurados (se caracterizan por no tener un formato específico como correos electrónicos, archivos en Word, Excel, documentos en PDF, páginas web, información en redes sociales, imágenes, videos, audios, etc.) Eso significa que los negocios deben analizar ambos tipos de datos para poder realizar análisis de comportamientos, con la adopción de nuevas tecnologías que permitan clasificar los datos estructurados de los no estructurados tales como: Big Data, Inteligencia Artificial, Aprendizaje automático o un Software de Gestión de Datos Software de Gestión de Datos de forma acelerada. Las áreas de negocios deben involucrarse en el dictado de normas y procedimientos para asegurarse que las pautas en la administración de los datos no es una responsabilidad total de los departamentos de tecnología.
Pasos para desarrollar una efectiva Gobernanza de Datos
La gobernabilidad de datos efectiva es la capacidad que tiene una organización para administrar el conocimiento que tiene sobre su información, lo que implica abordar la gestión de los datos como un activo de gran valor que crea valor de mercado y lo convierte en una información crítica para el negocio. Esta gobernanza de datos va en línea con el buen gobierno corporativo porque esta toma de decisiones va desde los niveles directivos hasta la administración logrando una coordinación e interacción con todas las partes interesadas.
Para desarrollar una Gobernanza de datos de forma efectiva se requiere algunos de los siguientes pasos:
1. Identificar los datos
Definir que constituye un buen dato y establecer niveles de tolerancia para posibles inexactitudes lo cual ayudará a identificar los mayores problemas de datos. El análisis de la situación (análisis FODA) dará visibilidad a potenciales problemas de integridad y exactitud, permitirá priorizarlos en términos de relevancia e impacto y hará posible la definición de los controles necesarios para monitorizar la calidad a lo largo del tiempo.
2. procesos y políticas de uso de datos
Es necesario que conozca en profundidad como se recopilan, gestionan y transforman los datos, ya que el ciclo de vida del proceso de la información puede revelar inconsistencias, repeticiones e ineficiencias que impactan directamente en la calidad. Mapear los principales problemas de datos identificados con el ciclo de vida de su proceso permite descubrir oportunidades de mejora, ya sea sobre los procesos mismo, los sistemas o incluso la formación de los usuarios.
3. Definición y Validación de Datos en la Organización
La existencia de distintos sistemas o arquitecturas puede originar definiciones diversas de que constituye un buen dato en las distintas áreas de la organización. Se debe revisar los procesos actuales de definición y validación de datos en cada punto de la empresa que permita detectar inconsistencias y definir las medidas correctivas oportunas, asegurando con ello una gestión robusta, fiable y homogénea.
4. Key Performance Indicators
La identificación de métricas o KPIs aumenta la relevancia de los datos y tiene un impacto muy positivo en los controles de calidad. Es esencial atender como se define y calcula cada KPI para comprender cuál es el impacto del uso datos inexactos en la generación de conocimiento. Una revisión de estos indicadores de negocio puede derivar en un monitoreo de los datos críticos para esta generación de conocimiento y en la incorporación de la calidad de datos como partes de los KPIs.
5. Gestión de Riesgos y Seguridad de Datos
Los fallos de seguridad pueden aumentar el riesgo en la gestión de datos desde el acceso de usuarios a datos sensibles, pasando por cambios no autorizados en esos datos, hasta procesos que violen las normativas del mercado. Las auditorias regulares de datos, sistemas, responsabilidades y procesos frente a lo establecido en las políticas de seguridad permitirán descubrir estos fallos e incorporar las medidas correctoras adecuadas. Esta vigilancia es saludable para toda organización y ayuda a minimizar el riesgo tecnológico y reputacional.
6. Estrategia Dinámica de Gestión de Datos
Elaborar una estrategia de datos dinámica. Esta estrategia define cómo la empresa implementa, gestiona y extrae conocimiento de los datos y debe estar sujeta a revisiones periódicas, de forma que se adapte a las necesidades presentes y futuras de la organización. Las revisiones periódicas permitirán a la dirección priorizar las acciones de mejora recomendadas por la propia actividad de gobernabilidad del dato y cada nueva revisión servirá como base para futuras actualizaciones.
Para la gobernabilidad de datos existen varios marcos de referencias susceptibles de utilizar, sin ser muy rígidos, esto puede ser adaptable a cualquier tipo de organización:
DMBOK
Data Management Book of Knowledge provee los detalles específicos para definir, implementar y operar la Gestión y la Utilización de Datos.
TOGAF
The Open Group Architecture Framework define el proceso para la creación de una arquitectura de datos como parte de la arquitectura general de una empresa. Puede ser un precursor para implementar la Gestión de Datos.
COBIT
Control Objectives for Information and related Technology entrega la Gobernabilidad general del área Tecnología de la Información. Tiene un modelo para determinar el grado de madurez que tienen los procesos de Gestión de Datos en uso en una organización.
DGI
Data Governance Framework es un marco de referencia simple para generar la Gobernabilidad de Datos y provee una estructura lógica para clasificar, organizar y comunicar actividades complejas de toma de decisiones y la ejecución de acciones relacionadas con los datos de una empresa.