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Pasos para un Gobierno de Datos que asegure la calidad de información

by Redacción PowerData on octubre 14, 2016

Los datos son muy valiosos. A medida que la necesidad de proteger los datos de los clientes aumenta, cada vez más empresas están adoptando estrategias de gobierno de datos para gestionar la calidad de información clave de la empresa. Sin lugar a dudas, los datos se han convertido en la materia prima de la economía de la información, y el gobierno de datos es un imperativo estratégico.

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El gobierno de datos trata de aumentar la calidad de información de la empresa para conseguir la información correcta de las personas adecuadas en el momento adecuado y permite a toda la organización aprovechar las nuevas oportunidades en lugar de simplemente operar reaccionando a los acontecimientos.

Tener acceso en tiempo real a la información es crucial. Es importante saber dónde residen los datos y qué es lo que vale la pena, y calcular la probabilidad de riesgo y el coste de la organización en caso de que sean robados.

Más allá de nuevos métodos para proteger los datos, un gobierno de datos eficaz puede desempeñar un papel fundamental impulsando nuevas oportunidades y reteniendo a los clientes existentes mediante la mejora de la calidad de información y business intelligence. Las empresas que buscan obtener un control real sobre sus datos deben ir más allá de la simple protección de los mismos.

 

Vamos a ver seis pasos simples que toda empresa puede seguir para gobernar con éxito los datos.

 

1. Necesitas un responsable de gobierno de datos

El primer paso en cualquier programa de gobierno de datos exitoso es la identificación de un individuo dentro de la organización en el que el CEO pueda delegar su autoridad, haciendo que otra persona sea responsable de hacer que las cosas sucedan.

El gobierno de datos es un reto político que requiere la construcción de un consenso entre los muchos y diversos grupos de interés de una organización. Por lo tanto, la dirección política dentro de la organización es una prioridad. Una vez establecido, este responsable puede crear un “consejo de gobierno” compuesto por partes interesadas de la organización, para  que puedan formular normas de custodia e informar de la situación al CEO y a la junta directiva.

 

2. Estudia la situación

Una vez que tienes el equipo liderando la situación, tienes que examinar las actuales prácticas a través de los muchos y diversos dominios. Los equipos necesitan ver a través de compartimientos estancos, y para esa tarea es imperativo una metodología de evaluación empresarial de gobierno de datos. Ayuda a determinar en qué punto se encuentra hoy el programa de gobierno de datos de la organización, y proporciona una hoja de ruta para decidir dónde estará mañana.

 

3. Desarrolla una estrategia de gobierno de datos

Después de hacer esa evaluación, el “consejo de gobierno” debería crear una visión de dónde queremos que las prácticas de gobierno de datos de la compañía estén en los próximos años, creando de este modo una visión de futuro. El consejo debe trabajar hacia atrás, y crear hitos realistas y planes de proyecto para llenar los vacíos pertinentes mediante el establecimiento de indicadores clave de rendimiento para seguir el progreso y entregar informes anuales al CEO y la junta para validar los resultados.

 

4. Calcula el valor de tus datos

Si las empresas no saben lo que tiene valor, no pueden mejorar, proteger o medir el valor de los datos. Los datos no son una mercancía normal. La calidad de información es vital para la vida de la empresa. Pero no se puede calcular el valor de algo si no sabe su precio.

Si deseas calcular el valor de tus datos, construye un marketplace interno para los datos basándose en los derechos de los usuarios y la utilidad de los servicios de IT. Cuando todos los miembros de una organización estén pagando por los servicios de IT y por los datos, el valor de los datos habrá pasado directamente a formar parte de las pérdidas y ganancias del negocio.

 

5. Calcula la probabilidad de riesgo

Saber cómo los datos se han usado y abusado en el pasado es un indicador de cómo podrían verse comprometidos en el futuro. Cada organización tiene causas, eventos y pérdidas que se pierden en compartimentos estancos, jerarquías e informes de negocio. Estos datos ya están disponibles pero no son utilizados por la mayoría de las organizaciones. Reuniéndolos, identificando su significado y estudiando la tendencia a perderlos con el tiempo, puede ayudar a cualquier organización a transformar la gestión de riesgos en un método de inteligencia de negocio basado en hechos para el análisis de sucesos pasados, previsión de pérdidas futuras y evolución de las políticas actuales de requerimientos para mejorar las estrategias de mitigación.

 

6. Monitoriza la eficacia de tus controles

El gobierno de datos trata en gran medida sobre el comportamiento organizacional. Las organizaciones cambian todos los días, y por lo tanto sus datos, su valor y el riesgo también cambia rápidamente. Por desgracia, la mayoría de las organizaciones se evalúan a sí mismas sólo una vez al año. Si una empresa no es capaz de cambiar los controles organizacionales para satisfacer las demandas diaria o semanalmente, no se está gobernando el cambio.

El gobierno de datos es mucho más que simple seguridad, cumplimiento o gestión de riesgos. Es todos ellos a la vez y todavía más. Es una nueva disciplina compuesta, que reduce los compartimentos estancos para redefinir el valor y la protección de datos. Trata de cómo una organización utiliza los datos para beneficiarse y protegerse a sí misma.

Para gestionar los riesgos, las organizaciones deben gobernar sus datos y asegurar la gobernabilidad efectiva mediante el establecimiento de un método que permita documentar las mejores prácticas y tecnologías de la organización que soportan el proceso de toma de decisiones. Proteger la información corporativa y el uso de una mejor calidad de información ayudará a las empresas no sólo a mantener a sus auditores satisfechos, sino también retener a sus clientes y generar nuevas oportunidades de negocio.

 

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Topics: Data Quality

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