Artículo escrito por Sílvia Estévez y David Agra
 

En la era digital el poder de los datos para una compañía es incuestionable.

 

Las nuevas tecnologías de la información han convertido los datos en un activo de gran valor para las empresas. Es por ello que adoptar un enfoque data-driven y ser capaz de utilizar los datos para mejorar el funcionamiento de una empresa no es meramente una cuestión tecnológica, sino que también requiere desarrollar la cultura del dato dentro de la organización.
 

Comprender y confiar

La recolección de datos, su gestión y el uso de herramientas TI serán factores de éxito para su compañía, si el gobierno de estos permite comprender y confiar en los datos a todas las partes interesadas en la organización.

Si los datos se explotan correctamente impactarán positivamente no solo en los ingresos y las operaciones sino en muchas otras variables dentro de la organización, incluidas las personas. 
 

Aumentar productividad y valor

Así que es necesario concebir que el Gobierno de Datos es principalmente un facilitador. Cualquier área de negocio aumentará su productividad y valor para la organización si pasa de buscar datos a aplicarlos, y si está capacitado para enfocarse en el negocio en lugar de perder tiempo antes de poder comenzar a producir. Mejor calidad de datos, controles y una comunidad con el discurso de datos conectado también liberará la organización de silos y generará beneficios operativos evitando rework, abandono de proyectos y errores debido a datos “sucios”, inaccesibles o incompletos.
 

Mitigar riesgos

Además, permitirá a su organización mitigar riesgos, puesto que es clave para fines de auditoría y cumplimiento normativo. Si ponemos un ejemplo práctico, solamente con la legislación GDPR donde las sanciones se establecen hasta en €10 millones o el 2% de los ingresos anuales del ejercicio anterior, lo que sea mayor, ya identificamos un posible coste de gran envergadura. Pero fallar en el cumplimiento de las regulaciones que aplican a cada organización conlleva otros costes indirectos más difíciles de cuantificar. Siguiendo el mismo ejemplo, obtener una sanción de GDPR afectará la reputación de su empresa y a sus ingresos, a la vez que generaría costes sustanciales para volver a ser una parte confiable dentro del mercado donde opere.

 

Imagen de Basetis

Si los datos se explotan correctamente impactarán positivamente en muchos ámbitos dentro de la organización, incluídas las personas.

 

¿Qué beneficios y retorno obtenemos y qué riesgos evitamos con el gobierno del dato?

Hasta aquí hemos comentado en grandes rasgos algunos de los beneficios, y a continuación vamos a intentar enumerar no solo los beneficios, sino el retorno y los riesgos que minimizamos o directamente eliminamos con una buena política de gobierno del dato en la empresa.
 

Beneficios que obtienes

  • Ayuda a identificar y gestionar riesgos y oportunidades.
  • Mejora la calidad y fiabilidad del dato
  • Aumenta el conocimiento sobre la situación de la organización
  • Comparte la visión de todas las partes interesadas
  • Crea ventaja competitiva
  • Disminuye el tiempo de búsqueda de datos necesarios 
  • Mejora la operativa porque disminuye el retrabajo, la tasa de abandonos de proyectos y los errores por datos incorrectos e incompletos
     

Retorno que recibes

  • Aumenta la identificación de oportunidades
  • Minimiza riesgos derivados de incumplimientos normativos
  • Dispone de un catálogo de datos integrado
  • Mejora la toma de decisiones
  • Elimina silos organizativos y facilita la comunicación y visión entra áreas
  • Mejora del rendimiento de los sistemas gracias al grado de optimización y arquitectura de los datos
  • Mayor acierto en el uso de datos por parte de los usuarios
  • BI optimizado
     

Riesgos que evitas

  • Posibles sanciones por incumplimiento normativo
  • Mala prensa en caso de graves errores, reputación y confiabilidad afectadas
  • Toma de decisiones incorrectas o no alineadas 
  • Pérdida de oportunidades respecto a nuestra competencia
  • Desconocimiento del estado real y de la salud de la organización
  • Incremento de costes operativos debido a poca o mala calidad de los datos
  • Organización no enfocada, desmotivación

     

¿Cómo aplicamos el gobierno del dato?

El dato, al ser un gran activo de las empresas suele tener un conjunto de procesos ya definidos en diferentes áreas y personas dentro de la organización  Sin embargo, hace falta una visión 360° de la información dentro de la organización, las iniciativas que los involucran y las potenciales a llevar a cabo. Es ahí donde son clave las estrategias relativas al Gobierno del Dato.

Estas estrategias definirán las necesidades y los casos de negocio prioritarios (casos de uso, proyectos, pilotos…) que deberán apoyarse en datos. Estos casos de uso definirán la infraestructura de base a implementar, el orden de incorporación de los datos (tanto internos como externos) su forma y los equipos consumidores. 

Desde nuestra experiencia en el campo, si la organización tiene detectadas necesidades concretas y urgentes vinculadas al ciclo de vida del dato, hay que poner al frente los servicios y personal experto para la ejecución de los proyectos necesarios de impacto siguiendo los siguientes pasos:

  1. Consultoría
  2. Evaluación de la situación
  3. Definición de un plan de acción
     

Para llevar a cabo estos pasos, un buen marco de referencia son los denominados Modelos de Madurez de Gobierno de Datos, porque permiten entender:

  • Cómo estamos, nivel de madurez en gobierno que posee la organización, grado de motivación de la organización, capacidad de cambio, disponibilidad, grado de alineamiento entre áreas, etc.
  • Definir la situación en la que nos gustaría estar, determinar las expectativas y necesidades reales que la organización pretende cubrir. 
  • Evaluar las acciones necesarias para pasar del estado actual al deseado.
     

El análisis mediante estos modelos se realiza por expertos en los distintos ámbitos que engloba el ciclo de vida del dato:

  • Gobierno: Órgano de planificación y seguimiento de los datos.
  • Modelo: Definir y documentar los datos, su ubicación y sus relaciones.
  • Calidad: Define y mantiene activamente un modelo de mejor calidad.
  • Protección y seguridad: Establece la confidencialidad del dato, en función de su naturaleza y tipología.
  • Arquitectura: Procesar de manera flexible y eficiente con el mayor nivel de automatización.
  • Explotación: Capacidad de generación de informes que aporten conocimiento a la organización.

 

El resultado final del proceso será un RoadMap de acciones clave para la evolución de la organización en los distintos ámbitos y la consecución de los beneficios y el retorno directo que hemos comentado anteriormente.

Imagen de cabecera: Unsplash – Alina Grubnyak

 

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