¿Qué es el gobierno de datos?
En un reciente webinar, Aaren Stubberfield, Data Scientist en Microsoft, explicó cómo el gobierno de datos permite escalar la ciencia de datos, empezando por responder a la pregunta básica de qué es el gobierno de datos.
El gobierno de datos, según la Data Management Association (DAMA), es el ejercicio de la autoridad y el control (planificación, seguimiento y aplicación) sobre la gestión de los activos de datos.
(1) Planificación: creación de reglas a las que deben ajustarse los conjuntos de datos (p. ej., estandarizar el formato de las fechas en AAAA-MM-DD).
(2) Seguimiento: medición del cumplimiento de las reglas definidas en la fase de planificación (p. ej., controlar el porcentaje de campos de "Fecha" con valores ausentes).
(3) Aplicación: acciones de remediación en caso de incumplimiento de reglas de datos (p. ej., corrección inmediata si se detectan discrepancias graves en campos críticos como el número de la seguridad social).
Aunque existen distintos marcos de gobierno de datos, todos giran en torno a los mismos elementos clave: las personas (p. ej., responsables de datos y partes interesadas que supervisan los programas de gobierno), los procesos (p. ej., políticas y procedimientos que conforman las reglas a las que deben ajustarse los conjuntos de datos), los propios datos y las herramientas (p. ej., tecnología e infraestructura que permiten el seguimiento y la aplicación de las políticas).
¿Por qué es importante el gobierno de datos?
Para que los datos sean útiles como activo estratégico, deben mantenerse conformes, limpios y accesibles mediante procedimientos formales y con responsabilidades claras. El objetivo del gobierno de datos es establecer los métodos, procesos y funciones que permiten a las organizaciones garantizar la calidad, el cumplimiento y la usabilidad de sus datos.
La calidad de los datos es clave para democratizar la ciencia de datos porque la confianza en los datos a nivel de organización es fundamental. Igual que no comprarías ni usarías productos de un comercio en el que no confías, los responsables de negocio y los profesionales de datos dudarán a la hora de usar datos (o los insights derivados de ellos) para decidir si no confían en su calidad.
En definitiva, las empresas más exitosas son las que gestionan los datos como un activo fiable y combinan las mejores capacidades de ciencia de datos con la mejor calidad de datos.
¿Cómo es una buena calidad de datos?
Los programas de gobierno de datos garantizan la escalabilidad y el mantenimiento de la calidad, pero ¿cómo es exactamente una buena calidad de datos? Atlan lo resume muy bien en estas siete características:
- Precisa
- Disponible y accesible
- Completa
- Pertinente y fiable
- Oportuna
- Con el grado adecuado de granularidad
- Útil para la toma de decisiones
¿Qué beneficios aporta el gobierno de datos?
Cuando se implementa correctamente, un marco sólido de gobierno de datos ayuda a las empresas a obtener numerosos beneficios de gran impacto:
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Lenguaje común de datos: una terminología compartida sobre métricas y conjuntos de datos crea un lenguaje común y coherente que se utiliza y entiende fácilmente en toda la organización.
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Mayor confianza en la calidad de los datos: una mejor calidad derivada de un buen gobierno fomenta la confianza en los datos y en su documentación asociada, lo que impulsa un mayor uso de los datos en la toma de decisiones.
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Más reutilización de los datos: el gobierno de datos estandariza y mapea los datos corporativos. Esto mejora enormemente la eficiencia gracias a la reutilización de datos entre diferentes unidades de negocio y casos de uso.
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Mejores mecanismos de gestión: los mecanismos de control central establecen políticas y reglas claras que guían las buenas prácticas y los códigos de conducta en el uso de datos. Esto ofrece una visión global para gestionar de forma coherente áreas clave como el cumplimiento y la seguridad, a la vez que reduce costes en la gestión global de datos.
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Cumplimiento escalable: un programa sólido de gobierno de datos asegura que las organizaciones se mantengan conformes con la normativa (p. ej., la California Consumer Privacy Act (CCPA) y el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR)) sobre cómo gestionar correctamente la privacidad y la confidencialidad de los datos personales.
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Fuente única de la verdad: el gobierno de datos facilita la integración de distintas fuentes, evitando silos. Esto establece una única fuente de la verdad, coherente y completa, de los perfiles de cliente (u otras entidades clave) sobre la que los equipos de negocio pueden alinearse para tomar decisiones conjuntas mejores.
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Más agilidad gracias a la democratización de datos: la alta calidad generada por un buen gobierno hace que los datos estén disponibles para que incluso las áreas no técnicas los utilicen en sus objetivos. Esta democratización permite a las unidades de negocio ser más ágiles mediante analítica en autoservicio.
Todos estos beneficios permiten, a su vez, reducir costes gracias a una mayor eficiencia, minimizar riesgos mediante un uso prudente de los datos, cumplir con la normativa y maximizar el rendimiento del negocio con decisiones basadas en datos de forma constante.
¿Cómo operacionalizar el gobierno de datos?
Un reciente estudio de KPMG señalaba que solo el 35% de los líderes de datos confían en sus datos, mientras que una encuesta de Gartner reveló que un 42% de líderes de datos no evalúan ni supervisan las estructuras de gobierno de datos de sus empresas.
Esto demuestra que muchas organizaciones aún van rezagadas en su camino hacia la calidad de datos. En el webinar, Aaren compartió varias buenas prácticas para empezar a poner en marcha el gobierno de datos.
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Empieza con las personas adecuadas: un gobierno de datos exitoso se basa en la agenda marcada por el equipo correcto. Es importante reclutar el mejor talento y a las partes interesadas clave para formar el equipo central que impulse la implantación.
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Haz seguimiento de tus métricas: hay que definir y monitorizar desde el principio las métricas de calidad de datos para medir el avance y el valor del sistema de gobierno. Algunos ejemplos: porcentaje de avance del glosario de datos y porcentaje de contactos completos, válidos y precisos.
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La comunicación es clave: el apoyo continuo a los programas de gobierno depende de comunicar con frecuencia y de forma constructiva los logros, retos y avances a las áreas de negocio clave.
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Piensa a largo plazo: implantar un programa de gobierno de datos es una inversión a largo plazo que requiere constancia. Debe abordarse como un proceso iterativo de mejora continua, no como una iniciativa puntual.
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Invierte en herramientas de gobierno de datos: los volúmenes de datos en constante crecimiento hacen inviable realizar las actividades de gobierno manualmente. Aquí entran las herramientas de gobierno, que son habilitadores clave para automatizar las operaciones de gobierno y el data stewardship.
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Evita empezar desde cero: existen numerosos recursos que documentan casos de éxito, marcos y ejemplos eficaces de gobierno de datos, así que no hace falta partir de una hoja en blanco. Por ejemplo, DAMA, EDM Council y PwC disponen de marcos que las organizaciones pueden aprovechar y adaptar.
Ejemplo de un marco integral de gobierno de datos | Fuente: PwC
Construir el business case
Para impulsar un cambio sostenido y lograr el apoyo de la dirección a las iniciativas de gobierno de datos, es clave presentar un business case sólido a las partes interesadas y mantener ese respaldo ejecutivo. Puedes empezar identificando los pain points donde la baja calidad de datos sea el problema. Por ejemplo, datos de contacto de clientes incompletos pueden estar provocando una pérdida importante de oportunidades de venta.
A partir de ahí, es más fácil destacar y comunicar los beneficios de negocio (p. ej., más ingresos, mejor experiencia de cliente, etc.) que se obtendrán al mejorar la calidad de datos gracias a las iniciativas de gobierno.
Las habilidades en datos hacen posible un gobierno de datos eficaz
Un estudio de BCG mostró que más del 60% de las empresas evaluaban sus capacidades de gobierno de datos como "poco desarrolladas", lo que les impedía aprovechar la analítica avanzada en su negocio. Esto evidencia numerosos retos para implantar con éxito el gobierno de datos, como una representación insuficiente de data stewards, una asignación inadecuada de responsabilidades y una baja prioridad organizativa.
Un denominador común en estos retos es que las personas de la organización están en el centro. Para lograr los resultados del gobierno de datos, hay que capacitar a las personas con las habilidades adecuadas para abordar las tareas de gobierno. Para habilitar un gobierno de datos exitoso, las organizaciones deberían formar a sus equipos en un amplio abanico de competencias, desde competencia en datos, hasta limpieza y exploración de datos, entre otras.
En última instancia, el gobierno de datos es un trabajo en equipo que se apoya en un lenguaje común de datos en toda la organización.
