Madurar la gobernana de datos y la alfabetización de datos para brindar un mejor servicio a las organizaciones

Madurar la gobernanza de datos significa hacer crecer la concepción y la gestión de los activos de datos de una organización desde una concepción de proyecto de TI estrecha hasta el negocio más amplio.

Madurar la gobernanza de datos significa hacer crecer la concepción y la gestión de los activos de datos de una organización desde una concepción de proyecto de TI estrecha hasta el negocio más amplio. Las organizaciones ya no pueden ignorar este enfoque mientras se esfuerzan por transformar digitalmente, mejorar la eficiencia y la eficacia empresarial a través de la digitalización y los recursos humanos. Al-Ruithe y col. recalque este punto al afirmar que los investigadores y los profesionales a menudo confunden la gobernanza de TI que se centra en el hardware y las aplicaciones con la gobernanza de datos.

Esta confusión de TI y gobernanza de datos puede entenderse a medida que la tecnología parece más visible dentro de un proyecto de transformación digital. Piense en Amazon e imagine un sitio web donde los clientes compran cosas. Compre una zapatilla de deporte de la aplicación Nike en su teléfono y piense en ella como la transformación digital. Luego, la gobernanza de datos se asigna a un proyecto o cuadro de TI en particular en el modelo de arquitectura de datos empresarial.

Desafortunadamente, muchas organizaciones no alinean la gobernanza de datos con las necesidades comerciales. Según el Informe de tendencias en la gestión de datos 2020 de DATAVERSITY®, aproximadamente el 83% de los participantes de la encuesta dijeron que su organización tenía un Gobierno de datos en marcha o planes para uno. Pero solo el 7,34% tenía Data Governance en un alto nivel de madurez. Como dice Jenny Schultz de Freddie Mac, “hemos intentado hacer el ‘asunto de los datos’ más de unas pocas veces, impulsados ​​por TI, pero nunca funcionó porque la empresa no vio el valor de gobernarlo”.

Entonces, ¿cómo madura una empresa su gobierno de datos para servir mejor al negocio? La investigación revela al menos cuatro temas comunes:

– Conectar la estrategia de datos y la gobernanza de datos.
– Utilice un modelo de madurez de gobierno de datos.
– Construya una gobernanza de datos creíble de arriba hacia abajo.
– Mostrar valor a través de la alfabetización de datos colectiva.

Conecte la estrategia de datos y la gobernanza de datos

Las organizaciones maduras conectan una estrategia de datos alineada con el negocio con la gobernanza de datos. Logran este objetivo al mirar más allá de los activos de datos para propósitos de proyectos individuales para servir y evolucionar con el negocio. Jeff Fuller escribe en el North Carolina Medical Journal que las organizaciones necesitan saber qué métricas de gobernanza de datos son importantes al realinear las prioridades de la estrategia de datos. Cuando las empresas se vuelven miopes al concentrarse solo en conjuntos de datos que están más fácilmente disponibles, la capacidad de predecir o lidiar con el contexto empresarial del mañana se ve afectada. Por otro lado, cuando las organizaciones alinean una buena estrategia de datos con el gobierno de datos, se enfocan en los activos de datos críticos que sirven a la empresa.

Además de adaptar mejor la información a las necesidades comerciales futuras, vincular la estrategia de datos con la gobernanza de datos amplía la comprensión de qué tan bien la respalda. Donna Burbank de Global Data Strategy, Ltd., creó un visual que describe una perspectiva empresarial de arriba hacia abajo y de abajo hacia arriba de la estrategia de datos, la tecnología y el gobierno de datos.

Por ejemplo, CEMEX desarrolló una estrategia basada en datos con la ayuda de Burbank. Se centró en la experiencia del cliente, desde el primer contacto hasta la venta. CEMEX evaluó su gobernanza existente en su estrategia de datos y la reutilizó utilizando “… equipos digitales pequeños y ágiles para priorizar proyectos y alinear a diferentes clientes internos hacia una meta común”. A través de esta iniciativa, CEMEX maduró su Gobierno de Datos en simetría con la Estrategia de Datos de CEMEX, realineando el gobierno con las metas comerciales.

Utilice un modelo de madurez de gobierno de datos

Además de la estrategia de datos, saber cómo madurar la gobernanza de datos hacia una mentalidad empresarial requiere comparar la ejecución de la gobernanza de datos de una empresa con lo que era antes y con las mejores prácticas generalmente conocidas. Significa evaluar de forma periódica y objetiva la gobernanza de datos utilizando un modelo de madurez.

Existen diferentes modelos con un énfasis distinto en diferentes objetivos. Gartner, IBM, el modelo de madurez de capacidad de integración (CMMI) y el modelo de madurez de gestión de datos (DMM) representan algunos ejemplos comunes. La elección de un buen modelo depende de los desafíos, la estructura y la cultura del negocio.

Por ejemplo, el estado de Arizona, un gobierno descentralizado que opera por consenso entre agencias, necesitaba encontrar una manera de compartir mejor los datos. Jeff Wolkove y su equipo trabajaron en una solución al problema de Arizona. Terminaron utilizando un estándar de gestión de datos estandarizado y ampliamente aceptado, el modelo Data Management Maturity (DMM) de CMMI (consulte el diagrama a continuación).

Jeff y su equipo eligieron el modelo DMM CMMI para brindar retroalimentación tecnológica neutral al estado con herramientas útiles para personalizar su enfoque. Durante la implementación del modelo CMMI, se desarrolló un Consejo de Gobierno Ejecutivo a nivel estatal, junto con un curso de Administración de Datos.

La capacitación proporcionó contenido útil para el personal de TI y de negocios. Las habilidades específicas facilitaron la gobernanza de datos y una relación de trabajo entre TI y las empresas, así como el crecimiento de la madurez de datos del estado de Arizona.

Lo más importante es que el estado de Arizona encontró un modelo de madurez de datos que funcionó para su negocio. En algunos casos, las organizaciones necesitan crear uno desde cero. Por ejemplo, el gobierno de Sudáfrica necesitaba que la gobernanza de datos respaldara la integración de flujos de datos complejos y las diversas necesidades de las partes interesadas. Mientras tanto, los departamentos gubernamentales implementaron poca o ninguna gobernanza de datos. Para apoderarse de sus activos de datos y garantizar una toma de decisiones sólida, los investigadores desarrollaron y recomendaron un modelo de madurez de gobernanza de datos, el DGMEM. El DGMEM identificó brechas y creó “conciencia de los procesos de gobernanza de datos y las implicaciones negativas de los datos no gobernados…” en la provincia de Eastern Cape de Sudáfrica. Por lo tanto, las organizaciones deben considerar cómo un modelo de madurez se adapta a las necesidades comerciales.

Desarrolle una gobernanza de datos creíble desde arriba hacia abajo

Si bien el uso de un modelo de madurez puede ayudar, la gobernanza de datos requiere credibilidad en toda la empresa, especialmente en la empresa. Michele Goetz de Forester explicó:

“El propósito de la gobernanza de datos es catalizar a las partes interesadas para construir una cultura de participación, habilitación y sostenibilidad para el cumplimiento y el valor de los datos”.

Conseguir ese nivel de confianza puede resultar difícil, como demuestran los investigadores. Por ejemplo, un encuestado de DATAVERSITY® dijo:

“Vemos que la gobernanza de datos es necesaria para tener éxito como empresa global. Pero algunos grupos de la empresa se resisten a los cambios que la acompañan ”.

La creación de credibilidad en la gobernanza de datos también proviene de acciones de liderazgo ejecutivo para respaldarla. Durante el último año, las organizaciones han aumentado la participación de la alta dirección en la gestión de datos. Las Tendencias 2020 en la gestión de datos informan un aumento del director de datos (CDO), 8,62%, como un impulsor de la gestión de datos para la empresa. Si bien muchas iniciativas de gestión de datos continúan siendo impulsadas por TI; el estudio ha visto una mayor participación empresarial, incluido un director financiero (CFO), un director de contabilidad (CAO) y un director de operaciones (COO). Este cambio a los gerentes comerciales promete una mayor confianza en el gobierno de datos.

Freddie Mac, una compañía de financiamiento hipotecario, aprendió cómo el respaldo empresarial hizo una marca de gobernanza de datos que se mantendría y sería confiable. Jenny Schultz y Stephanie Grimes, de Freddie Mac, vieron la credibilidad de la gobernanza de datos no como un problema de tecnología, sino como un “problema de comunicación de cambio de cultura de personas”. Involucraron a las personas adecuadas y comunicaron un programa de gobernanza de datos basado en las necesidades de la empresa. El director de Freddie Mac de Schultz y Grimes, respaldado por empresas, planea seguir adelante. Si bien Schultz y Grimes se involucraron e incorporaron los comentarios de otros trabajadores, el jefe de negocios les dijo a aquellos que se resistían a cambiar el negocio para mejor que se subieran a bordo. El enfoque de Schultz y Grimes aumentó la confianza en el gobierno de datos de Freddie Mac y lo hizo evolucionar hacia una perspectiva más amplia de soluciones comerciales.

Muestre el valor de la gobernanza de datos a través de la alfabetización de datos colectivos

La credibilidad de la gobernanza de datos con la empresa debe ser continua, y la alfabetización de datos colectiva hace que esto suceda. La estructura de gobernanza de datos que funcionó durante un proyecto debe aplicarse y adaptarse a otros y manejar las futuras necesidades de alta calidad y accesibilidad de datos. Aumentar la alfabetización colectiva de datos ayuda a mantener la gobernanza de datos activa y confiable, lo que ayuda a TI y a la empresa a trabajar juntos.

Vanessa Lam, Gerente de Inteligencia Comercial de Optoro, reevaluó y mejoró el Gobierno de Datos. Identificó tres problemas entre los analistas de negocios: “miedo a los datos, uso inconsistente de vocabulario y métricas, y desconfianza de los datos”. Trabajó hacia atrás desde estos problemas hasta la corrección, incluidos los procesos de gobernanza de datos a largo plazo. Optoro hizo de la educación colectiva sobre alfabetización de datos para las nuevas contrataciones, los analistas existentes y otros en la empresa una prioridad. El programa educativo fortaleció la comunicación, la comprensión de las métricas y un sistema de venta de entradas para brindar retroalimentación. Este enfoque demostró el valor y la agilidad continuos de la gobernanza de datos.

Como muestran los ejemplos anteriores, las organizaciones pueden quedarse estancadas al abordar la gobernanza de datos desde una perspectiva de proyecto a corto plazo de tecnología de la información. Para madurar, las organizaciones necesitan un enfoque comercial más amplio para la gobernanza de datos. Alinear la gobernanza de datos con una buena estrategia de datos, elegir un modelo de madurez de datos, generar credibilidad y mostrar valor a través de la alfabetización de datos colectiva ayuda a las organizaciones a alejarse de la perspectiva de un proyecto de TI para beneficiar a la empresa y transformarla digitalmente.

Fuente: Michelle Knight