
Artículo de Jorge González, Responsable de Marketing en Deyde DataCentric.
Llevar a cabo una evaluación de data governance es la mejor forma de conocer cómo enfoca una empresa la gestión de datos en su condición de activos valiosos. Además, en base a esta, es posible mejorar el rendimiento del gobierno de datos.
Por lo general, al plantearse una nueva perspectiva desde la cual abordar el data governance, las organizaciones tienden a cuestionar el estado actual de sus esfuerzos en esta área. A modo de ejemplo, una compañía puede tener la iniciativa de comenzar un programa de data governance a nivel interno. O bien, de iniciar esfuerzos al respecto en diferentes áreas o unidades de negocios y hasta emprender planes independientes de administración de datos, sin data governance.
En consecuencia, los directores no tendrán idea de por dónde comenzar, cuáles son los fallos, qué debe corregirse o dejarse intacto. En medio de este caos, la compañía podría tomar acciones poco productivas y eventualmente conflictivas. Esto haría que la iniciativa de mejorar el gobierno de datos sea un fracaso.
Para evitar estos inconvenientes, es indispensable implementar una cuidadosa evaluación del gobierno de datos. Aquí te explicaremos brevemente en qué consiste esta valoración y cómo aplicarla en tu organización.
¿Qué es una evaluación de data governance? ¿En qué difiere de una auditoría?
En el ámbito de las finanzas y la contabilidad, las auditorías son mecanismos para valorar el estado de las finanzas de las organizaciones. Así como, también, para valorar la fortaleza y coherencia de la gestión contable. Aplicado al campo que nos interesa, el data governance, la auditoría abarcaría una valoración de las personas, la organización y el sistema que gestionan los datos y su impacto en los procesos, proyectos o productos que dependen de dicha gestión.
Las auditorías permiten determinar la validez y la confiabilidad de la información, además de apreciar la efectividad de los controles internos de un sistema. El propósito de las auditorías es exponer una opinión acerca del sistema analizado teniendo en cuenta el trabajo efectuado en el pasado.
En cambio, una evaluación de data governance consistiría en un proceso de documentación –con criterios de medición específicos– de los conocimientos, habilidades, actitudes y enfoques sobre la gestión de datos en la actualidad. Considerando que la evaluación podría ser objetiva o subjetiva, es pertinente calificarla como óptima si incorpora las propiedades de una auditoría, mientras mantiene la metodología de evaluación de la documentación.
¿Para qué hacer una evaluación de data governance?
Una evaluación de esta naturaleza permitiría a las empresas medir su nivel de crecimiento y conocer su grado de madurez en la gestión de datos. Asimismo, ayudaría a preparar a la compañía para realizar nuevas acciones. En concreto, las organizaciones solicitan una evaluación de data governance y de la gestión de datos en general para establecer:
- Su capacidad para crear un almacén de datos o llevar adelante cualquier otra iniciativa de Business Intelligence.
- En qué estado se encuentran sus capacidades empresariales y su infraestructura de TI para la gestión de metadatos.
- Cuál es el estado actual de sus capacidades de gestión de datos, abarcando el gobierno y la administración de dichos datos.
- Qué tan preparada está para comprometerse a implementar cambios técnicos y/u organizativos vinculados a la gestión de datos.
- Aparte de saber el estado presente de su infraestructura o arquitectura empresarial y cómo quiere verla en el futuro.
Por tanto, las organizaciones no deberían tener reticencias sobre el proceso de evaluación ni desestimar sus beneficios. En lugar de eso, les convendría incorporar el concepto de la evaluación independiente de sus prácticas de gobierno de datos. Una evaluación de data governance incluye revisar cómo se aplican los conceptos y prácticas del gobierno de datos y de la gestión de datos empresariales. Esto facilitaría a las compañías saber lo que funciona o no, cuáles son las causas y cómo aplicar mejoras a sus tareas de data governance.
¿Cómo llevar a cabo una evaluación de data governance?
Por supuesto que una evaluación debe adaptarse a los requerimientos específicos de cada empresa. Pero, en todo caso, deben incluir las siguientes fases y pasos:
Fase inicial
- Examinar la documentación pertinente disponible vinculada a las prácticas actuales de gestión de datos, enfocándose en el gobierno de datos y la gestión de metadatos. Eventualmente, las evaluaciones supondrán una revisión de las prácticas de calidad de datos, pues el gobierno de datos está relacionado con la gestión de aquella.
- Identificar y entrevistar a todas las partes interesadas: directivos, técnicos y operarios de todos los niveles.
- Determinar las necesidades del negocio. Es decir, identificar y valorar los requerimientos actuales de la organización en las áreas de data governance y data management. Lo mismo aplicaría a la gestión de metadatos y de calidad de datos, si esta última es incluida. En conjunto con dichas necesidades, deben exponerse los requisitos normativos o de cumplimiento, así como los objetivos que la empresa establezca.
Etapa intermedia de la evaluación de data governance
- A continuación, hacer la evaluación de data governance propiamente dicha, en base al estado actual de sus prácticas en la compañía. Esta ha de compararse con un modelo de madurez de data governance estándar en el sector productivo al que pertenezca la organización.
- Desarrollar un documento de evaluación que ofrezca un diagnóstico concreto del estado actual, teniendo en cuenta resultados objetivos.
- A partir de los requisitos determinados para el data governance, la administración de datos, la gestión de metadatos y la calidad de los datos, plantear recomendaciones sobre la situación a futuro. Junto a tales sugerencias es imprescindible presentar un análisis de las diferencias entre el estado presente y el futuro.
Fase final
- Plantear una estrategia general en función de lograr las metas propuestas en las áreas mencionadas. La misma debe incluir el alcance del proyecto y la metodología que será aplicada. Esta última tendrá fundamento en las mejores prácticas y los estándares del sector.
- Diseñar un programa de implementación por etapas para cada departamento.
- Exponer los resultados y empezar a planificar a detalle el proyecto para la etapa inicial. Con frecuencia, dicha fase apunta hacia la implementación de un plan de data governance nuevo o mejorado.
Principales problemas identificables
Durante las entrevistas con las partes interesadas es factible identificar todos o algunos de los siguientes problemas relacionados con el data governance y la calidad de datos:
Adquisición de datos
- Los datos provienen de múltiples fuentes.
- Captación mediante procesos manuales.
- Carencia de una normativa.
- Falta de procedimiento definidos.
- Tareas y esfuerzos repetitivos.
- No existe una validación de datos.
- Pérdida de oportunidades.
Mantenimiento de los datos
- Igualmente, la mayor parte del proceso es manual.
- No se cuenta con una clasificación de los datos.
- La integración de datos es difícil.
- Una limpieza de datos escasa o nula.
- Hay demasiados datos duplicados.
- Dificultades de acceso a los datos.
Difusión de datos
- No hay un registro unificado.
- Los resultados de los datos no son repetibles.
- Datos inexactos, incompletos, incoherentes y erróneos.
- Habitualmente, la limpieza de datos se efectúa después de extraer otros datos.
Datos de calidad y calidad de datos para hacer tu data governance más sencillo
Como acabamos de ver, parte de los problemas identificables en la evaluación de data governance tienen que ver con la calidad de los datos tanto en el momento de la adquisición como en el mantenimiento dentro de tus sistemas. En este sentido, contar con un Data Partner especialista puede ayudarte a una gestión efectiva de los datos dentro de tu negocio.
En Deyde DataCentric ofrecemos soluciones de suministro de datos reputados y preprocesados para poder abordar la integración de información de valor en tus sistemas a través de nuestra plataforma Pyramid. Suministramos datos como:
- Información sobre empresas y negocios.
- Datos geográficos para localizar consumidores, puntos de venta, servicios… y gestionar distancias.
- Datos catastrales sobre inmuebles, viviendas y edificios.
- Descarga de información de webs.
- Renta y perfiles sociodemográficos de personas, hogares y zonas.
- Puntos de interés buscados y solicitados frecuentemente.
- Distribución de presupuestos familiares.
- Datos modelizados a medida.
Además, contamos con MyDataQ, una herramienta capaz de normalizar, deduplicar y enriquecer los datos de tu empresa maximizando el valor de tus datos:
- Datos de identificación: nombre, apellidos, DNI, etc.
- Localización: direcciones postales, enriquecimiento con variables geográficas, XY, AGEB, sociodemográficas y tipologías de consumo.
- Datos de contacto: teléfonos y direcciones de email.