Un plan de data governance maduro permite gestionar los datos con la eficiencia necesaria para conseguir que éstos se caractericen por su facilidad de uso, disponibilidad, consistencia y seguridad. No en vano, para ser capaces de alinear la estrategia de la empresa con el sistema de información precisamos datos de calidad, ágiles y estructurados.
La adecuada implementación de un plan de datos, en suma, se traducirá en una gestión de los datos capaz de darnos eficacia operativa y una mejor inteligencia de negocio. Pero alcanzar este estadio no es fácil. En la práctica, será importante implementar un plan de data governance a partir de un enfoque de diseño estratégico que garantice una eficiente planificación y aplicación, sin olvidar un posterior seguimiento y ajuste.
Para evitar una gestión negligente de los datos que impida sacar todo el partido a los datos, un activo esencial en la organización, se han de tener en cuenta las mejores prácticas de un data governance eficiente.
Las mejores prácticas del data governance son aplicables a cualquier compañía y resultan claves para alcanzar objetivos y, en fin, lograr el éxito del proyecto. De forma resumida, la aplicación óptima de un plan de gobierno de datos recomienda enfocarse a aspectos como los siguientes:
Acceso a métricas de calidad de datos: el modelado de datos, limpieza, integración y perfilado son procesos que nos ayudarán a identificar los problemas de calidad de datos, pero promover su idoneidad en el tiempo exige tener acceso a métricas de calidad. Tras desarrollar reglas de calidad, la medición de la misma de forma continua nos ayuda a un eficiente mantenimiento de un gobierno de datos.
Lograr el equilibrio de data governance: un equilibrio entre TI y las funciones de negocio, así como entre las unidades de negocio y corporativas actuará en favor de una eficiencia máxima. Idealmente, la práctica del gobierno de datos debe implicar tanto al negocio como a TI. Solo el trabajo conjunto garantizará el éxito.
Organizarlo en base a las responsabilidades compartidas: una organización en base a la localización híbrida de responsabilidades encontrará más fácilmente la necesaria coherencia entre políticas, procesos y tecnologías para el gobierno de datos.
Buena definición de políticas y procesos: sin una buena definición de políticas y procesos el data governance nunca será todo lo eficiente que esperamos. Tampoco será escalable.
Gestionar los datos maestros como servicio compartido: operará de manera equiparable a una "fábrica de datos". Unos datos maestros incorrectos supondrán un elevado coste. Por el contrario, lograremos eficiencia con su integración, siempre dentro de una estrategia de datos maestros que porporcione servicios compartidos. El objetivo será brindar una plataforma unificada que permita utilizar los datos en múltiples procesos y entornos.
Implicar a los interesados: tengamos presente desde un comienzo que el data governance no es un proyecto de TI sino un imperativo de negocio. De este modo, se hace necesario contar con el personal adecuado y fomentar su participación, así como crear un comité ejecutivo para un eficiente desarrollo.
Minimizar la burocracia: siempre que resulte factible, optaremos por utilizar las estructuras y procesos existentes. Ganaremos tiempo, costes y también en eficiencia.
Tal vez te interese leer:
Cómo contratar un data governance analyst
Evitar problemas fáciles de prevenir exige estar atentos desde la misma creación del programa de data governance. Si las buenas prácticas son la cara de la moneda, la cruz son los errores a evitar. Entre otros, iniciar un proyecto sin contar con el compromiso real de disponibilidad de los recursos de negocio o fallar en la implementación y, tras crear reglas y definiciones de datos, finalmente no utilizarlos en todos los procesos.
Tampoco debemos caer en el error de quedarnos cortos o excedernos a la hora de contar con el personal de los distintos departamentos. Si bien es cierto que éstos deben implicarse y estar debidamente informados sobre el proceso, hemos de hacerlo a su debido tiempo.
Actuar en el momento oportuno significa organizar el marco de gestión antes de designar los roles y crear el comité. Y, por su parte, éste también debe estar limitado y dotar a sus miembros de la autoridad suficiente para desarrollar sus responsabilidades. Será clave que ayuden a definir las políticas y procesos.
A su vez, de poco nos servirán las buenas prácticas en data governance si no tenemos en cuenta la importancia de actuar con los pies en el suelo. Ello implica desde establecer objetivos realistas desde el principio, diseñar procesos sostenibles hasta, por ejemplo, implementarlo de forma progresiva, sin ponernos metas inalcanzables.