Para extraer el máximo rendimiento de los entornos de datos, tanto a nivel operativo, comercial o de conocimiento de negocio, uno de los aspectos más relevantes es plantear las mejores prácticas para el gobeierno y análisis de datos.
Sin un buen gobierno, las inversiones en datos y análisis no cumplirán con las demandas organizativas, el crecimiento de los ingresos, la optimización de costes y la mejor experiencia del cliente.
Además de las mejores prácticas, hay que establecer los principios prácticos para crear una base eficaz para los datos y el análisis.
Puede darse el caso de tener dificultades para identificar los principios de gobierno a mejorar, por no disponer de un punto de referencia claro para el desarrollo de las mejores prácticas en los principios clave.
1.- Alinear el gobierno con los resultados comerciales
Los esfuerzos de gobierno deben estar directamente relacionados con la estrategia y las prioridades comerciales. Sin embargo, en las organizaciones a menudo se orientan sus prácticas de gobierno entorno a los datos en lugar de a los negocios, lo que dificulta que los responsables de los datos tengan conversaciones constructivas con los líderes de negocio.
Para respaldar mejor los resultados comerciales, hay que alinear las políticas y los estándares de gobierno con las prioridades comerciales, las métricas de los procesos comerciales y las métricas de datos.
El valor comercial y los resultados de negocio deben estar en el centro del gobierno, con métricas comerciales claras. Estas métricas deben estar atribuidas de forma personal a las partes interesadas. Finalmente, se deben organizar revisiones abiertas con decisores clave y contemplar estrategias para mejorar sus resultados comerciales.
2.- Mantener un Modelo de Responsabilidad y Toma de Decisiones
Un modelo de responsabilidad y derechos para la toma de decisiones es fundamental para el éxito de cualquier esfuerzo sobre datos. Esto proporciona la supervisión necesaria para garantizar que las personas adecuadas sean responsables de las decisiones que tomen y que las partes interesadas tengan confianza en el proceso de toma de decisiones de gobierno.
3.- Gobierno basado en la confianza
Los activos de datos y análisis existen en todas partes de una organización y varían en su naturaleza, por lo que tomar decisiones comerciales basadas en el supuesto de que “toda la información es igual” no es un buen enfoque. Se requiere establecer un modelo de gobierno basado en la confianza que:
- Admite un ecosistema Datos y Análisis distribuido
- Reconoce el diferente origen y tratamiento de los activos
- Ayuda a los líderes a tomar decisiones contextualmente relevantes con mayor confianza.
Para generar esa confianza hay que contar con tecnologías que permitan presentar los datos como un catálogo, y ayuden a descubrir, evaluar y controlar los activos y análisis en todo el ecosistema de la organizaciónl.
4.- Ética y Transparencia
Para una digitalización eficaz, todo el gobierno de los datos debe operar sobre la base de los principios de transparencia y ética digital. Las decisiones de gobernanza de datos y análisis deben ser claras, defendibles y documentadas. El líder de datos y análisis, debe establecer un marco de ética digital que se pueda implementar en toda la organización.
Hay que asegurar que los principios estan alineados con la misión, la visión y los valores estratégicos de la organización, incluyendolos de ética digital. Deben estar designados los responsablees relevantes y transmitir de forma clara la base sobre la cual se toman las decisiones.
Los procedimientos operativos de gobierno de datos y análisis deben ser auditablesde form clara clara destacando las decisiones tomadas, las acciones derivadas, las inversiones y gastos relacionados, y el cumplimiento de la ética digital.
5.- Gestión de Riesgos y Seguridad de la Información
En las grandes organizaciones los riesgos son, además de una imposición del regulador, un principio de trabajo. Esto significa que suponen oportunidades creadas por los Datos y el Análisis alineados con los riesgos. Suele suceder por cuestiones históricas, que se gobiernan las oportunidades de negocio y los riesgos por separado, y tampoco consideran la seguridad de la información como un componente clave al evaluar los resultados.
Los órganos de gobierno de datos deben ser multidisciplinares para que puedan tomar decisiones equilibradas, dando el peso de la oportunidad, el riesgo y la seguridad, y teniendo en cuenta los intereses a largo plazo de la organización.
Las métricas para evaluar las decisiones de gobierno deben indicar por tanto el valor comercial, el riesgo y oportunidades futuras y las posibles brechas en la seguridad de la información. Para abordar los riesgos en tiempo real, se requiere un entorno de control e integrado en el marco de seguridad de la información de negocio en él.
6.- Capacitación y Educación
Las iniciativas de gobierno de datos implican nuevos comportamientos y actitudes de las personas, siguiendo expectativas establecidas por las políticas y estándares. Pero no siempre está claro exactamente cuáles deberían ser estos nuevos comportamientos.
Una excelente práctica es incluir la experiencia de Recuros Humanos y planificar el aprendizaje y desarrollo para respaldar las mejores prácticas de gobierno de datos. Rambien con el equipo de Recursos Huamnos se debe analizar los roles relacionados con el gobierno para tener una idea del conjunto de habilidades requeridas y desarrollar módulos de capacitación que constan de seminarios web, blogs o pautas para proporcionar material de aprendizaje relevante y actualizado. Evalúe finalmente el impacto para ayudar a las personas a tomar mejores decisiones de gobernanza y realizar las mejoras necesarias en el desarrollo.
Se deben establecer objetivos claros, bien definidos y medibles para el rol de datos y análisis. Por ejemplo, completar módulos de capacitación específicos sobre las mejores prácticas de gobierno de datos puede convertirse en parte de los objetivos anuales de las personas.
7.- Fomentar el Cambio Cultural y la Colaboración
Dado que las decisiones de gobierno de datos y análisis pueden tomarse en toda la organización, hay que desarrollar habilidades altamente colaborativas en lugar de la centralización. El gobierno no puede percibirse como una actividad burocrática; más bien, debería centrarse en las interacciones entre personas, la narración de historias, el intercambio de conocimientos y la innovación.
Hacer una encuesta interna y sincera decómo se perciben actualmente los datos en la organización, asistir a reuniones ejecutivas, reuniones abiertas y otras sesiones, permite averiguar qué hay que cambiar culturalmente y desarrollar una narrativa basada en historias para explicar cómo el gobierno de datos y análisis puede abordar desafíos reales que no deriven en la fatiga digital.
