Estrategias de datos

¿Por qué es fundamental contar con Estrategias de Datos?

La Transformación Digital ya no es una opción para las organizaciones, sino una necesidad. Este proceso no consiste únicamente en adoptar nuevas plataformas tecnológicas, sino también en adecuar los modelos de negocio y, sobre todo, evolucionar la cultura organizacional.  Para todo esto hay siempre muchos datos involucrados. La alternativa más inmediata de la monetización de los datos es justamente la optimización de los procesos internos basada en el conocimiento de los datos. Sin embargo, para que las iniciativas de Transformación Digital, de Monetización de Datos y de Transformación a Organizaciones basadas en Datos sean exitosas, se requiere de la aplicación formal de las disciplinas de Gestión de Datos para que realmente los datos sean vistos como el activo estratégico que son para las organizaciones y que puedan ser confiables, cumpliendo con las características de calidad que se espera de ellos. 

La Gestión de Datos es la cimentación de toda organización para asegurar un crecimiento sano y contínuo, dirigido por el conocimiento de sus datos. Sin embargo son múltiples las disciplinas que se requieren para asegurar la calidad, integridad, seguridad y manejo ético de los datos: Arquitectura de Datos, Modelado de Datos, Almacenamiento y Operación de Datos, Seguridad de Datos, Integración e Interoperabilidad, Gestión de Documentos, Datos Maestros, DWHing, Gestión de Metadatos y Gestión de Calidad de Datos. La clave para una adecuada y exitosa Gestión de Datos es el tener una guía clara, objetiva y efectiva de cómo abordar la Gestión de Datos en apoyo siempre al cumplimiento de los objetivos estratégicos de la organización. Esto es lo que se obtiene con la definición de las Estrategias de Datos. Sí, Estrategias, en plural, porque no es solo una definición puntual de una decisión de cómo y cuándo se va a adoptar una determinada plataforma tecnológica. Se trata de tener una definición clara al más alto nivel dentro de la organización para una asignación inteligente de los recursos siempre escasos para armónicamente contribuir al cumplimiento de metas relacionadas con datos para apoyar el cumplimiento de la estrategia del negocio. Reconocemos los siguientes tipos de Estrategias de Datos:

Estrategia de Alineación de Datos

A partir de entender cuáles son las preguntas recurrentes que los líderes de negocio en la organización se hacen en el día a día y que no siempre logran ser respondidas con oportunidad y precisión y cuáles son los problemas o puntos de dolor relacionados con datos que más impacto negativo tienen, se identifican los tipos de datos que deben existir. Es en esta estrategia en donde se identifican productores y consumidores de datos y se definen los principios de datos  que habrán de guíar la cultura orientada a datos.

Estrategia de Gestión de Datos

Son varias y diversas las disciplinas de la Gestión de Datos que deben ser formalmente gobernadas e implementadas para trabajar articuladamente y asegurar el poder llegar a tener datos adecuados para su consumo. Sin embargo, resulta muy complejo pretender abordar todas las disciplinas simultáneamente, es por ello que, derivado de la Estrategia de Alineación de Datos, surge esta estrategia que plantea la priorización no solo de las capacidades de Gobierno de Datos, disciplina nuclear, sino la designación de las funciones de la Gestión de Datos (Arquitectura de Datos, Modelado de Datos, Almacenamiento y Operación de Datos, Seguridad de Datos, Integración e Interoperabilidad, Gestión de Documentos, Datos Maestros, DWHing, Gestión de Metadatos y Gestión de Calidad de Datos) que deben abordarse con mayor prioridad para mitigar los puntos de dolor de la empresa y contribuir con el cumplimiento de los objetivos estratégicos de la organiazación.

Estrategia de Gobierno de Datos

A partir de la Estrategia de Gestión de Datos, es posible priorizar  cómo habrá de desplegarse la práctica de Gobierno de Datos, identificando los principales objetos a gobernar (procesos de negocio, reportes regulatorios, tipos de datos, etc.), definiendo muy claramente qué capacidades habrán de ser establecidas, con qué estructura organizacional se operará y cuáles serán las unidades organizacionales con las que se trabajará esta disciplina, así como las métricas que permitirán comunicar el progreso, donde un indicador primordial es el nivel de madurez.

Estrategia por Función de Gestión de Datos

De manera similar a lo descrito para la Estrategia de Gobierno de Datos, se debe definir la priorización de las capacidades a establecer para cada una de las funciones identificadas como prioritarias en la Estrategia de Gestión de Datos (Arquitectura de Datos, Modelado de Datos, Almacenamiento y Operación de Datos,Seguridad de Datos, Integración e Interoperabilidad, Gestión de Documentos, Datos Maestros, DWHing, Gestión de Metadatos y Gestión de Calidad de Datos).

La clave del éxito en la definición de las Estrategias de Datos, es que puedan ser definidas de manera muy pragmática por representantes de todas las áreas de la organización de manera ágil, que no consuma demasiado tiempo de sus complejas agendas y  que puedan ser comunicadas a toda la organización de manera sencilla y siempre oportuna. Es por ello que hemos desarrollado el método PAC (Pragmático, Ágil y Comunicable) para la definición de Estrategias de Datos, que ponemos a su disposición.

Escrito por Marilú, fundadora de SEGDA