Como ya se ha comentado, son cada vez más las organizaciones que deciden gobernar sus datos para asegurarse de que tienen un determinado valor organizacional.
Aunque los escenarios suelen ser muy variopintos, una observación detenida de las necesidades e intenciones permite descubrir que muchas de estas organizaciones ya habían comenzado a gobernar sus datos hace tiempo, pero no lo sabían. Quizás, lo único que estén haciendo a partir de esa decisión sea manifestarlo explícitamente. Esto suele ocurrir cuando empiezan a ser conscientes de la necesidad de contextualizar y justificar dichas iniciativas, por ejemplo, para hacer frente a un determinado cambio organizacional – como la ansiada transformación digital
-, o para hacer frente a un determinado reto tecnológico como la implantación de un data lake para dar mejor soporte a los proyectos de analíticas del dato.
Una estrategia de negocio puede consistir en disminuir los costes necesarios para producir un determinado producto, definir nuevas líneas de negocio, conocer mejor los patrones de comportamiento de los clientes o elaborar políticas que aborden problemas específicos de la sociedad. Para implantar una estrategia de negocio se necesitan datos, pero no cualquier dato, sino datos que sean relevantes y útiles para los objetivos incluidos en la estrategia del negocio. Es decir, datos que se puedan usar como base para contribuir a la consecución de dichos objetivos. Por tanto, puede decirse, que cuando una organización reconoce que necesita gobernar sus datos, en realidad lo que está manifestando es su necesidad de poner determinados datos al servicio de la estrategia del negocio. Y esta es la verdadera misión del gobierno del dato.
Disponer de los datos adecuados para la estrategia de negocio requiere de una estrategia del dato. Es condición necesaria que la estrategia del dato se derive y se alinee con una estrategia de negocio. Por esta razón, es posible afirmar que los proyectos que se están desarrollando (sobre todo los que buscan desarrollar algún artefacto tecnológico), o los que deben desarrollarse en la organización, necesitan de una justificación determinada por una estrategia del dato y, por tanto, formarán parte del gobierno del dato.
Objetivos estratégicos del dato
Una estrategia del dato está compuesta por una serie de objetivos estratégicos del dato, que pueden ser de uno o de una combinación necesaria de los siguientes cuatro tipos genéricos:
- Realización de beneficios: consiste en asegurar que, todos los productores de datos tienen los mecanismos adecuados para producir las fuentes que soporten a la estrategia del negocio, y que los consumidores de datos disponen de aquellos necesarios para poder realizar las tareas precisas para conseguir los objetivos estratégicos del negocio. Ejemplos de este tipo de objetivos puede ser:
- la definición de los procesos de generación de informes (reporting) de la organización;
- la identificación de la arquitectura de datos más relevante para dar servicio a todas las necesidades de datos en tiempo y forma;
- la creación de capas de servicios de datos;
- la adquisición de datos desde terceras fuentes para satisfacer determinadas demandas de datos; o
- la implantación de las tecnologías de información que dan soporte al aprovisionamiento y consumo de datos
- Alineamiento estratégico: el objetivo es conseguir que los datos se alineen con unos principios o directrices básicas de comportamiento que la organización ha definido, debería haber definido, o que va a definir como parte de la estrategia. Este alineamiento busca homogeneizar la forma de trabajar con los datos de la organización. Ejemplos de este tipo de objetivo pueden ser:
- establecer unas estructuras organizativas que den soporte a las cadenas de responsabilidad y de rendición de cuentas;
- homogeneizar, reconciliar y unificar la descripción de los datos en diferentes tipos de repositorios de metadatos;
- definir e implementar las buenas prácticas de la organización con respecto al gobierno del dato , la gestión del dato y la gestión de la calidad del dato [2] ;
- readaptar o enriquecer (lo que en terminología DAMA se conoce como operativizar el gobierno del dato) los procedimientos de datos de la organización para alinearlos a las buenas prácticas instauradas por la organización en los diferentes procesos;
- o definir políticas del dato en cualquiera de las áreas de actuación de la gestión del dato y asegurar su cumplimiento, entendiendo esta como seguridad, gestión de datos maestros, gestión de datos históricos, etc.
- Optimización de recursos: consiste en establecer directrices para asegurar que la generación, uso y explotación de los datos utiliza los recursos de la organización de la forma más adecuada y eficiente posible. Algunos ejemplos de este tipo de objetivos podrían incluir:
- la disminución de costes de almacenamiento y procesamiento de datos a sistemas de almacenamiento mucho más eficientes y eficaces, como las migraciones de las capas de almacenamiento y procesamiento de los datos a la nube.
- la mejora de los tiempos de respuestas de determinadas aplicaciones mediante la retirada de datos históricos; la mejora de la calidad de los datos;
- la mejora de las habilidades y conocimientos de los diferentes participantes en la explotación y uso de los datos;
- el rediseño de planes de negocio para hacerlos más eficientes; o
- la redefinición de roles para simplificar la asignación y delegación de responsabilidades.
- Optimización de riesgos: el objetivo fundamental es analizar los posibles riesgos relacionados con los datos que pueden malograr la consecución de los diferentes objetivos de negocio de la organización, o incluso poner en peligro su viabilidad como entidad, y desarrollar los mecanismos adecuados de tratamiento del dato. Algunos ejemplos de este tipo de objetivo serían:
- la definición o la implantación de mecanismos de seguridad y protección de datos;
- el establecimiento de los parámetros éticos necesarios; o
- el aseguramiento de recursos humanos suficientemente cualificados para hacer frente a la rotación funcional.
Una lectura detenida de los ejemplos propuestos puede llegar a hacer pensar que algunos de estos objetivos estratégicos del dato podrían entenderse como si fueran de distintos tipos simultáneamente. Por ejemplo, asegurar la calidad de los datos que se van a usar en determinados procesos de negocio puede buscar, de alguna forma, garantizar que los datos no solo se usen (“realización de beneficios” y “optimización de riesgos”), sino que también contribuyan a garantizar que la organización tenga una imagen de marca seria y responsable con los datos (“alineamiento estratégico”) que evite tener que realizar frecuentemente acciones de limpieza de datos, con el consiguiente desperdicio de recursos (“optimización de recursos” y “optimización de riesgos”).
Habitualmente, el proceso de selección de uno o más objetivos estratégicos del dato debe realizarse no solo teniendo en cuenta el contexto de la organización y el alcance de dichos objetivos en términos funcionales, geográficos o de datos, sino que también se debe considerar la dependencia entre los objetivos planteados y la forma en la que éstos deban secuenciarse. Puede ser habitual que el mismo objetivo estratégico abarque datos que se usan en distintos departamentos o incluso que se aplique a diferentes datos. Por ejemplo, el objetivo estratégico de los tipos “realización de beneficio” y “optimización de riesgos”, llamado “garantizar el nivel de acceso a los repositorios de datos personales”, abarcaría los datos personales que se pueden usar en los departamentos comercial y de operaciones.
Teniendo en cuenta las responsabilidades típicas de gobierno del dato (evaluar, dirigir, monitorizar), se recomienda el uso de la técnica SMART (por sus siglas en inglés: specific, measurable, achievable, realistic, time-bound) para la selección de los objetivos estratégicos. Así, estos objetivos estratégicos deben:
- ser específicos,
- poder medirse y monitorizarse su nivel de consecución,
- que sean alcanzables y realistas dentro del contexto de la estrategia y de la empresa y, por último,
- que su consecución sea limitada en el tiempo.
Una vez que se han identificado los objetivos estratégicos del dato, y que se cuenta con el respaldo y apoyo económico de la directiva de la organización, debe afrontarse su implementación teniendo en cuenta las dimensiones comentadas anteriormente (contexto, aspectos funcionales y dependencias entre los objetivos), mediante la definición de un determinado programa de gobierno del dato. Es interesante resaltar el hecho de que, tras el concepto de “programa”, está la idea de “conjunto de proyectos interrelacionados entre sí que contribuyen a un objetivo específico”.
En definitiva, una estrategia del dato es la forma en la que una organización pone los datos necesarios al servicio de la estrategia del negocio de la organización. Esta estrategia del dato está compuesta por una serie de objetivos estratégicos que pueden ser de uno de los cuatro tipos expuestos o una combinación de los mismos. Finalmente, la implementación de esta estrategia del dato se realizará mediante el diseño y ejecución de un programa de gobierno de datos, aspectos que se abordan en este post .
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