Con la transformación digital, la cantidad de datos ha aumentado, así como los ecosistemas que evolucionan continuamente y se vuelven más distribuidos. La necesidad de conectar los puntos para establecer una estructura de gobierno de datos que permita tomar decisiones de negocios y proteja a las organizaciones, se está convirtiendo en una prioridad para las empresas.
Este documento presenta cómo un enfoque de gobierno de datos conectado, que fomente la colaboración entre la comunidad de datos y las unidades de negocios, junto con las perspectivas de riesgos y de TI, es primordial para impulsar el valor del negocio.
1. La evolución del gobierno de datos
1.1. La importancia del gobierno de datos para proteger y dirigir el negocio
En la mayoría de las organizaciones, los dos motores clave para una iniciativa de gobierno de datos son el aumento del rendimiento y el cumplimiento.
Con la digitalización de la mayoría de las actividades, ahora los datos son más que nunca un activo clave de la empresa para impulsar el rendimiento del negocio y desarrollar nuevos servicios y productos innovadores a través de modelos de negocios y conocimientos basados en datos. Las organizaciones buscan capturar, analizar y utilizar los datos generados a lo largo del ciclo de vida del cliente para comprender mejor sus necesidades, pero también para tener una visión clara de cómo se puede mejorar la experiencia del cliente, basando sus decisiones de negocios en datos. Este enfoque basado en datos es un fuerte diferenciador competitivo para desarrollar el desempeño del negocio.
La digitalización de las actividades también está dando lugar a múltiples violaciones de datos de gran repercusión y a varias normativas vinculantes. Algunas son específicas del sector, como SOX (Ley Sarbanes-Oxley), HIPPA (Ley de Portabilidad y Responsabilidad de Seguros Médicos), Basel III (Basilea III), Solvency II, HACCP (Análisis de Peligro y Puntos Críticos de Control) y otras que pueden ser específicas de un país. Por lo tanto, si usted pertenece a esa industria o país, usted debe cumplir con esos reglamentos. Otras normativas como GDPR (Reglamento General de Protección de Datos), CCPA (Ley de Privacidad del Consumidor de California) y LGPD (Ley General de Protección de Datos Personales) pueden no pertenecer a su sector, sino a la interacción entre su empresa y sus clientes para proteger la privacidad y limitar el uso de datos (reducción de datos, destrucción de datos o gestión del envejecimiento de datos, por ejemplo).
El cumplimiento reglamentario, así como los requisitos de privacidad y seguridad, han forzado a las organizaciones a identificar el gobierno para la protección, la seguridad y el almacenamiento de datos, así como para establecer políticas que garanticen la protección de los datos ante accesos y usos no autorizados, y otras amenazas de ciberseguridad.
En este contexto, las inversiones en iniciativas de datos continúan creciendo y el 85% de las organizaciones en Estados Unidos esperan aumentar el gasto en iniciativas de gobierno de datos en los próximos 12-18 meses.* (El rol estratégico y en evolución del gobierno de datos, Investigación de mercado realizada por ESG, septiembre 2022).
Sin embargo, a pesar del aumento de las inversiones, 40% de las empresas dicen que los individuos dentro de los negocios no confían en la información de los datos (Fuente: Las empresas carecen de datos fiables y gobernados para ejecutar iniciativas de negocios fundamentales -Experian, 2020)
Esta falta de confianza en los datos repercute de manera negativa en el rendimiento de negocios, lo que hace que el gobierno de datos deje de ser un desafío de TI y se convierta en un imperativo para toda la empresa.
Una vez que la confianza está presente, los datos se pueden compartir en un mercado regulado para generar valor de negocios adicional (como se propuso en la nueva Acta Europea de Gobierno de Datos, lo que asegura y define las reglas y las funciones para fomentar la innovación).
1.2. La construcción de un enfoque colaborativo del gobierno de datos para la creación de valor
El gobierno de datos empezó como una práctica de TI enfocada principalmente en catalogar grandes cantidades de datos transaccionales y en mapear cómo estaban estructurados en las bases de datos. En la actualidad, las empresas líderes están averiguando cómo utilizar sus datos para entregar información y conocimientos que ayuden a mejorar la experiencia del cliente e impulsen la innovación de productos y servicios. También se aseguran de que el uso de los datos cumpla con los reglamentos vigentes y esté protegido de accesos no autorizados o de violaciones de datos.
Como resultado, el gobierno de datos se ha convertido en un ejercicio más colaborativo, que involucra a múltiples equipos dentro de una organización. Las empresas basadas en datos están creando equipos y procesos multifuncionales para gestionar sus datos empresariales, garantizar una mejor comprensión de los datos disponibles, ver cómo se utilizan y cómo pueden ayudar a mejorar el desempeño del negocio y a reforzar el cumplimiento.
1.3. El establecimiento de una comunidad de gobierno de datos.
El gobierno de datos es un ejercicio colaborativo en el que participan la mayoría de los ejecutivos de la alta gerencia de los departamentos de TI, legal, cumplimiento y negocios. Proporciona orientación y supervisión al equipo de gobierno de datos dirigido por el director de datos (CDO, por sus siglas en inglés).
El CDO, responsable del éxito de la iniciativa del gobierno de datos, aboga internamente para asegurar el financiamiento y el personal del programa, monitorea el progreso y se comunica con varias de las partes interesadas. De acuerdo con una encuesta publicada por ESG Research, 65% de las empresas en Estados Unidos declaran tener un equipo dedicado al gobierno de datos y 25% comparte esta responsabilidad con todos los departamentos, lo que muestra que, en la mayoría de las organizaciones, la implementación de iniciativas de gobierno de datos se ha convertido en la nueva norma.
Estos equipos de datos están compuestos por expertos en diferentes áreas que recolectan, categorizan y limpian datos para luego producir conocimiento e informes para ayudar a los negocios a tomar las decisiones correctas. Sin embargo, puede resultar difícil obtener la perspectiva de negocios, por lo tanto, es importante crear comunidades de datos que fomenten la colaboración entre los expertos de datos y los usuarios de negocios alrededor de los intereses o proyectos comunes. Esta colaboración es clave para crear una organización basada en datos.
Estas comunidades de datos crean un entorno de inmersión para hacer efectiva la colaboración en torno a los datos y los análisis.
2. La entrega de valor con una iniciativa de gobierno de datos conectada
2.1. Qué significa un “gobierno de datos conectado”
El gobierno de datos conectado está diseñado para servir a la estrategia de negocios, los objetivos y los casos de uso, como la mejora de los servicios al cliente, las operaciones y la predicción de las necesidades de negocios con recomendaciones.
Conectar el gobierno de datos con los procesos de negocios, la arquitectura empresarial y la gestión del riesgo es la clave para acelerar las iniciativas del gobierno de datos, ya que permite a los expertos de datos ver cómo todo está conectado y es interdependiente desde el punto de vista estratégico y de negocios.
Esta visión integral de cómo se utilizan los datos y se transforman en la organización, tiene el soporte de un repositorio común donde todos los datos están almacenados con sus conexiones e interdependencias, lo que permite a las diferentes partes interesadas ver el panorama completo.
“Aprenda a ver. Dese cuenta que todo se conecta con todo lo demás”. - Leonardo da Vinci
Este enfoque de gobierno de datos conectado fomenta la colaboración entre la comunidad de datos y otras partes internas interesadas que pueden ayudar a clarificar el contexto de negocios, conocer cómo y por qué las aplicaciones recolectan y transforman datos e identificar riesgos asociados con el uso indebido de los datos.
2.2. Principales beneficios de un modelo de gobierno de datos conectado
El gobierno de datos conectado con la arquitectura empresarial, la gestión de los procesos de negocios y el gobierno, riesgo y cumplimiento ayuda a las organizaciones a entender mejor dónde se guardan los datos, cómo fluyen, cómo se utilizan en los procesos y cómo gestionar mejor los riesgos y los reglamentos.
2.2.1. La conexión de los datos con los procesos de negocios para comprender el contexto de negocios
Uno de los principales desafíos para el director y los expertos en datos es comprender el contexto de negocios del uso de los datos. ¿Por qué estamos capturando estos datos, para qué se utilizan, qué tan fundamentales son para el éxito del negocio? Estas son las clásicas preguntas que los equipos de datos tratan de responder con la ayuda de los usuarios de negocios.
Al conectar el gobierno de datos con los procesos de negocios, los expertos en datos pueden entender rápidamente la intensión del uso de los mismos y responder estas preguntas. En muchas empresas, los procesos de negocios están documentados y podrían acelerar las iniciativas de gobierno de datos que proporcionan información sobre el valor de negocios del uso de datos, si tan solo se estableciera un vínculo claro entre ambas prácticas.
Aprovechar la documentación de procesos también puede servir de acelerador para crear el glosario de negocios, ya que la mayoría de los conceptos y términos de negocios son definidos por los analistas de negocios.
2.2.2. La conexión de los datos con la arquitectura empresarial para ver cómo los sistemas de TI utilizan y transforman datos
Conectar los datos con los procesos de negocios es una buena manera de comprender el contexto de negocios, pero en un mundo digital donde los procesos dependen de las aplicaciones, resulta útil aprovechar el inventario de aplicaciones creado por los arquitectos empresariales, porque ayuda a comprender cómo se utilizan e intercambian los datos entre las aplicaciones. Los flujos de aplicaciones documentados por los arquitectos de soluciones son un gran acelerador para crear linaje de datos y ver cómo se transforman.
Además, utilizar los mapas de capacidades de negocios desarrollados por el equipo de arquitectura empresarial es una manera sencilla de ver si su programa de gobierno de datos está alineado con las prioridades de negocios y ayuda a las capacidades estratégicas clave. La arquitectura empresarial también ayuda a descubrir cómo evolucionarán los sistemas de TI (malla de datos, visualización de datos, etc.) para mantener el conocimiento sobre los datos y aprovecharlo para impulsar la innovación.
2.2.3. La conexión de los datos con los sistemas de GRC para garantizar el cumplimiento y mitigar riesgos
Uno de los principales motores de una iniciativa de gobierno de datos es garantizar que el uso de datos de la organización cumpla con las políticas internas y los reglamentos externos.
Fomentar la colaboración entre la comunidad de datos y el equipo de Gobierno, Riesgo y Cumplimiento (GRC) permite a estos grupos identificar de manera rápida los reglamentos aplicables. Al aprovechar el inventario existente de los riesgos y los controles creado por el equipo de GRC, los actores de datos pueden entender mejor los riesgos asociados con las violaciones de datos y conocer los controles a implementar para mitigar esos riesgos.
Esta colaboración refuerza la aplicación de la privacidad y la seguridad de los datos y permite a las partes interesadas comprender mejor el nivel de riesgo asociado a cada tipo de violación de datos. Además, pueden obtener información sobre los incidentes de datos y sus posibles repercusiones para centrarse en los riesgos más importantes.
3. Cómo convertir los datos en un activo estratégico
Cualquier iniciativa estratégica de gobierno de datos inicia desde la estrategia de la empresa, los objetivos clave y los casos de uso.
Así, la estrategia del gobierno de datos se concentrará en los datos prioritarios y necesarios para mejorar el servicio al cliente, las operaciones internas o demostrar el cumplimiento de la normativa para evitar fuertes multas, con el fin de alcanzar los objetivos principales de manera eficiente y ágil.
3.1. Del conocimiento de datos a la alfabetización de datos
El siguiente paso es crear el inventario de los datos prioritarios que utiliza la organización. Los datos se pueden almacenar en las bases de datos relacionales o en archivos no estructurados como texto, audio, video o incluso en lagos de datos. Esto representa una vasta cantidad de datos que necesita estar organizada, categorizada por tipo, fuente o cualquier otro criterio que simplificará la reutilización de datos. El catálogo de datos es el resultado clave para reagrupar tanto los metadatos técnicos organizados en diccionarios de datos, como los metadatos de negocios presentados como un glosario de negocios.
3.1.1. Realice con mayor rapidez un catálogo de datos con descubrimiento de datos
El inicio de un catálogo de datos puede automatizarse utilizando herramientas de descubrimiento que escanearán las fuentes de datos estructuradas y no estructuradas, inventariando todos los metadatos que utiliza la organización e identificándolos en almacenes de datos.
El segundo paso consiste en organizar y categorizar estos datos por tipo, categoría, ámbito de negocios, etc., lo que permite encontrarlos fácilmente, comprender su sensibilidad, ver dónde están almacenados y, en general, ubicar todas las propiedades asociadas a los datos. Esta fase también puede estar parcialmente automatizada utilizando aprendizaje automático y algoritmos de inteligencia artificial (IA) para reconocer de manera automática los tipos de datos y categorizarlos.
El catálogo de datos gestiona metadatos técnicos y de negocios y está hecho para expertos en datos, como los administradores o analistas de datos que los utilizarán para organizar datos o utilizar su contenido para crear informes para los analistas de datos.
El catálogo de datos realmente no es adecuado para los usuarios de negocios que no son expertos en datos, así que el glosario de negocios, enfocado en términos de negocios, es más apropiado para los usuarios del negocios.
3.1.2. Comparta un glosario de negocios para fomentar la reutilización de datos
El glosario de negocios es un subconjunto del catálogo de datos, enfocado en los términos de negocios descritos en un lenguaje claro que todos pueden entender. Su principal propósito es garantizar que todos en la organización hablen el mismo idioma eliminando la ambigüedad.
Algunas veces, las diferencias pueden ser semánticas, por ejemplo, a una persona se le puede llamar prospecto, cliente o comprador. En algunos casos, las diferencias dependen de la entidad; por ejemplo, un banco minorista considera que un cliente es una persona, pero para el banco corporativo el cliente es una empresa.
Un glosario de negocios es fundamental para que las personas se comuniquen y colaboren mejor utilizando el mismo lenguaje y compartan una visión común. Ofrece visibilidad sobre las diferencias de vocabulario entre los departamentos.
Un glosario de negocios también es el punto de entrada para la reutilización y la compra de datos.
Para implementar los casos de uso de negocios, los científicos de datos y de negocios pueden buscar en los glosarios de negocios para identificar los datos de negocios y datos adicionales vinculados que podrían utilizarse y acceder directamente a datos reales almacenados en los sistemas para implementar innovaciones de inteligencia artificial (IA) para investigación y desarrollo (I+D).
3.2 Del conocimiento de datos a la confianza de datos
De acuerdo con un estudio de HFS Research, el 75% de los ejecutivos de negocios no tienen un alto nivel de confianza en sus datos y el 70% ve los datos como una herramienta de supervivencia y crecimiento de ingresos. Esto explica por qué mejorar la confianza en los datos se ha convertido en un gran foco de atención para los equipos de gobierno de datos.
Las organizaciones deben de enfocarse en tres puntos clave para desarrollar la confianza de datos: mejorar la calidad de los datos, aplicar el cumplimiento y mapear el linaje de datos.
3.2.1. Aumente la confianza mejorando la calidad de los datos
Los problemas de la calidad de datos pueden erosionar rápidamente la confianza de los usuarios en la analítica que utilizan para monitorear el desempeño de negocios, la calidad de los servicios entregados a los clientes o la importancia de la toma de decisiones basadas en los modelos de aprendizaje automático. Medir la calidad de los datos es fundamental para garantizar que las personas puedan utilizar los datos con confianza e identificar formas de mejorarlos.
La calidad de los datos se puede medir en múltiples dimensiones con pesos iguales o variables. Típicamente, se mide con base en seis dimensiones clave: totalidad, exactitud, coherencia, validez, singularidad e integridad. Medir las dimensiones de calidad de datos le ayuda a identificar si sus datos pueden utilizarse con confianza o si es necesario aplicar un plan de corrección con las reglas y los controles de datos apropiados para evitar futuros errores.
3.2.2. Garantizar que los datos cumplan mediante la implementación de políticas y controles
Las empresas en una amplia variedad de industrias y sectores deben adherirse a las normas del cumplimiento de datos para mantener la confidencialidad de la información sensible fuera de las manos equivocadas. Los reglamentos varían ampliamente por industria y país, pero para cumplir, las organizaciones siempre deben de considerar lo siguiente:
- ¿Qué reglamentos se aplican?
- ¿Qué tipo de datos se necesitan proteger?
- ¿Qué medidas se deben implementar para proteger los datos?
- ¿Cuál es el riesgo de sanciones si estas medidas no se implementan de manera apropiada?
Para evitar el uso indebido de datos o problemas de cumplimiento, las organizaciones deben definir sus propias políticas de datos internas. Estas políticas se pueden almacenar en un repositorio central y ponerlas a disposición de todos los usuarios y aplicarlas con los controles de datos.
3.2.3. Comprenda el uso y la transformación de los datos mediante el mapeo del linaje de datos
Uno de los principales desafíos para las organizaciones es dominar el linaje de datos, para entender cómo se utilizan los datos y así identificar el camino desde la fuente datos hasta su ubicación actual y la transformación realizada a los datos a lo largo de ese camino.
El linaje de datos se puede hacer de manera manual utilizando el conocimiento de expertos o automatizarse con herramientas de linaje de datos como MANTA, que pueden escanear sistemas y dibujar automáticamente una representación visual del linaje de datos con capacidades avanzadas de filtrado, lo que permite ver el nivel correcto de información para entender cómo fluyen los datos entre los sistemas y ver si se han transformado.
Este linaje de datos técnico es funcional para los expertos de datos, pero es demasiado complejo para los usuarios de negocios, por lo tanto, se debe traducir al nivel de negocios para volverse funcional para los usuarios de negocios.
Los elementos de datos técnicos (por ejemplo, los datos de “clientes” en tablas) se deben resumir en conceptos a nivel negocios (concepto “cliente”) y las transformaciones técnicas que se producen en los sistemas (por ejemplo, reglas ETL (Extraer, Transformar, Cargar), código PL/SQL, programas COBOL, etc.) se deben analizar para documentar la transformación en un lenguaje simple y profesional (por ejemplo, “estos datos del cliente deben validarse con fuentes externas, antes de que se puedan utilizar para otros cálculos de tipos de interés hipotecario”).
3.3 De la confianza de datos a la cultura basada en datos
Desarrollar una cultura de datos significa que la cultura organizacional da prioridad a la toma de decisiones basadas en datos. Las empresas que tienen una sólida cultura de datos tienden a tener ejecutivos en los altos mandos que toman decisiones basadas en datos y donde los gerentes y empleados saben que, para que se les tome en serio, necesitan presentar evidencia de que sus decisiones también están basadas en datos.
Hay cuatro factores que impactan el desarrollo de una cultura basada en datos:
- Liderazgo basado en datos: La cultura de datos inicia en los altos mandos, con los líderes que dan el ejemplo. Un líder que se basa en datos garantizará que se utilizan para tomar decisiones. Para ello, debe apoyar el gobierno de datos como una iniciativa estratégica con el mandato de mejorar continuamente la calidad de los datos para fomentar la innovación de negocios basada en datos.
- Madurez de los datos: La madurez de los datos depende de la capacidad de una organización para gestionarlos, garantizando que tienen un alto nivel de calidad de datos con todos los controles para mantenerla. También requiere que la gestión de los datos esté alineada con los objetivos de negocios y proporcione el nivel adecuado de visibilidad en el linaje de datos para comprender cómo se capturan, utilizan y transforman en la organización. Otro elemento clave de la madurez de los datos es su usabilidad y accesibilidad por parte de las operaciones.
- Alfabetización de datos: La alfabetización de datos significa que las personas comprenden cómo se utilizan los datos para realizar mejor su trabajo. Por ejemplo, pueden utilizar datos para tener discusiones significativas acerca de los comportamientos de los clientes o para analizar las tendencias del mercado. Otro componente de la alfabetización de datos es asegurar que todos en una organización están utilizando el mismo lenguaje, eliminando posibles ambigüedades en términos de negocios o técnicos.
- Proceso de toma de decisiones: Adoptar un proceso de toma de decisiones basado en datos es fundamental para obtener el mayor valor posible. Esto podría parecer obvio, pero en muchas empresas no existe un proceso de decisión claro y sistemático basado en datos, lo que lleva a tomar decisiones basadas en un sentimiento visceral o por razones políticas.
4. El aprovechamiento de una herramienta de gobierno de datos conectada para apoyar a las organizaciones basadas en datos
Para implementar una práctica de gobierno de datos conectada, el director de datos necesita una nueva generación de herramientas de gobierno de datos que facilite la comunicación y la alineación en toda la organización para entender mejor el contexto de negocios del uso de datos y acelerar el trabajo de los expertos en datos conectando datos con los procesos de negocios y los sistemas de TI.
Una herramienta de gobierno de datos que comparte un repositorio único en una plataforma común es la clave para fomentar la colaboración entre los expertos de datos y las partes interesadas en TI, negocios, cumplimento y riesgos para garantizar que todos colaboran para lograr objetivos de negocio comunes.
4.1. Federe la comunidad de datos en una plataforma colaborativa y compartida con un repositorio central
Para federar la comunidad de datos y fomentar la colaboración con todas las demás partes interesadas internas, es primordial que toda la organización comparta una única fuente de verdad. Las herramientas modernas de gobierno de datos proporcionan flujos de trabajo colaborativos intuitivos para acelerar la creación y la validación de los modelos y repositorios de datos.
Además, implementar un programa de gobierno de datos efectivo requiere de un repositorio único que mejore la conciencia sobre los datos en toda la organización y promueva la alfabetización de datos para permitir a los científicos de datos y a los usuarios aprovechar mejor el conocimiento de los datos para impulsar el crecimiento del negocio.
4.2. Mejore la productividad de los equipos de datos con automatización
Mejorar la productividad de los expertos en datos es primordial para acelerar las iniciativas del gobierno de datos, liberando tiempo para enfocarse más en el análisis y en el uso de datos que en su descubrimiento o curaduría.
Por lo tanto, las herramientas modernas del gobierno de datos deben automatizar el descubrimiento de datos y el inicio del catálogo de datos que es la primera tarea para cualquier iniciativa de gobierno de datos. Y así, utilizar una combinación de inteligencia artificial y aprendizaje automático para automatizar la categorización de datos, identificarlos por tipos y organizarlos por categoría.
4.3. Decisiones basadas en datos con informes inteligentes
Para tomar decisiones basadas en datos, una herramienta moderna de gobierno de datos debe de proporcionar a todos en la organización las herramientas para analizar y utilizar fácilmente los datos que necesitan para tomar decisiones fundamentadas en información precisa.
Estas herramientas incluyen tableros personalizados para monitorear el desempeño continuo de las iniciativas de gobierno de datos, un portal empresarial preconfigurado y aplicaciones móviles para compartir información en toda la organización y asegurar que todos hablan el mismo idioma, y los informes preparados para comprender y analizar fácilmente los activos de datos.
