Si bien el Gobierno del Dato trata fundamentalmente sobre aspectos culturales y organizativos y no puede ser resuelto únicamente a través de la tecnología, las soluciones tecnológicas juegan un papel fundamental y son más que necesarias para lograr la implantación de un modelo de gobierno efectivo y eficiente. Es por eso por lo que en el mercado existen multitud de soluciones que sirven de aceleradoras para lograr un buen gobierno del dato, así como para ayudar a las organizaciones a construir y mantener esa cultura del dato necesaria a todos los niveles para lograr el objetivo de convertirse en data-driven.
De la versión 2 del DAMA-DMBOK podemos extraer algunas ideas muy interesantes:
- Las organizaciones que establecen un programa formal de Gobierno del Dato están mucho más capacitadas para incrementar el valor que obtienen de sus activos de datos
- La función del Gobierno del Dato guía todas las demás funciones de la Gestión del Dato
- El propósito del Gobierno del Dato es asegurar que los datos son gestionados adecuadamente, de acuerdo con una serie de políticas y mejores prácticas
- El Gobierno del Dato se focaliza en cómo se toman las decisiones acerca de los datos y cómo se espera que los procesos y las personas se comporten en relación con los datos
- El Gobierno del Dato no es un fin en sí mismo, necesita estar directamente alineado con la estrategia de la organización
- El Gobierno del Dato no es algo de una sola vez, requiere de un programa continuo focalizado en asegurar que la organización obtiene valor de los datos y reduce los riesgos relacionados con los datos
- El Gobierno del Dato es diferente del Gobierno de TI
- El objetivo del Gobierno del Dato es permitir a la organización gestionar los datos como un activo
- Un programa de Gobierno del Dato debe ser sostenible, embebido y medible
- El Gobierno del Dato no puede ser implementado de un día para otro y requiere planificación
En definitiva, el hecho de que el Gobierno del Dato sea algo tan ligado a esos aspectos culturales y organizativos hace que evaluar las soluciones tecnológicas que pueden darnos soporte en este ámbito sea algo difícil y complejo. Esto nos obliga a tener que ampliar nuestras miras más allá de una evaluación en base a la cobertura de funcionalidades o módulos disponibles y plantearnos también una serie de características de valor añadido que deberemos incorporar a la valoración.
Funcionalidades y módulos
Por un lado, si pensamos en funcionalidades y módulos “propios” de Gobierno del Dato podemos citar:
- Glosario de términos de negocio
- Gestión de metadatos con Diccionario y Catálogo
- Trazabilidad y linaje de datos
- Arquitectura, diseño y modelado de datos
- Gestión de workflows y procesos de negocio
- Gestión de datos maestros y de referencia
- Calidad de datos
- Gestión de incidencias de datos
- Seguridad de datos (Políticas, accesos y uso, roles y perfilado de usuarios, ofuscación de datos)
- Cuadro de Mandos
- Gestión de DataLabs y Sandboxes
- Gestión de contenidos y Portal de Publicación
- Gestión de servicios de datos
- Soporte a la auditoría
Sin embargo, evaluar una solución sólo por el grado de completitud de estas funcionalidades hará que sólo veamos parte de la foto y que podamos tomar una decisión de la que nos arrepintamos pasado un tiempo, máxime cuando es utópico pensar que una única solución tecnológica puede dar cabida a todas estas funcionalidades de forma autocontenida. Es por ello por lo que, para asegurar que eso no sucede, debemos ponderar el análisis de cobertura de funcionalidades junto con otro tipo de análisis basado en una serie de características de valor añadido.
Características de valor añadido
Estas características nos permitirán crecer en la función de Gobierno del Dato en tiempo y forma según las necesidades concretas de la organización:
- Automatización: los procesos deben de ser lo más automáticos posibles para liberar de carga a los usuarios de las herramientas.
- UX & UI: la interfaz de usuario, así como su navegación y usabilidad debe de ser lo más intuitiva y amigable posible, para todo tipo de públicos de tal forma que cualquier usuario se sienta cómodo utilizándola.
- Interoperabilidad: debe de poder compartir e intercambiar datos con otros sistemas, no debe de ser una “caja negra”, ni un componente estanco, permitiendo interconexión con diferentes tipos de sistemas mediante conectores y permitiendo el uso de estándares.
- Customización: lo más configurable posible para poder soportar la estrategia y el modelo de gobierno definido por la organización.
- Modularización: las diferentes funcionalidades deben ser entendidas como piezas independientes, de tal forma que el uso de una de ellas no limite el uso de otras, permitiendo la posible utilización de los módulos necesarios sin perjuicio de la experiencia total.
- Multi-entorno: capacidad de gobernar de forma centralizada desde una misma instancia múltiples plataformas apoyadas en tecnologías diferentes.
- Escalabilidad: adaptable a medida que el volumen de datos y las necesidades de procesamiento y respuesta aumentan, manteniéndose el rendimiento estable en el tiempo.
- Adaptabilidad: debe de poder ajustarse a las necesidades y realidades de la organización a lo largo del tiempo.
Adicionalmente, desde un punto de vista más a largo plazo, las características en las que habría que prestar especial atención y cuidado son:
- Vendor lock-in: en la medida de lo posible, hay que intentar que las soluciones seleccionadas no “aten” a la organización a un único vendor adquiriendo grandes dependencias y evitar así que la migración de una solución a otra tenga grandes consecuencias.
- Curva de aprendizaje: siendo soluciones potentes, la curva de aprendizaje no debe de ser un problema para los usuarios, los cuales no deberían de invertir un gran número de horas en aprender el uso de la solución o necesitar formaciones y certificaciones muy específicas y costosas.
- Límite de usuarios: en el caso de que queramos extender el gobierno del dato a toda la organización hay que considerar soluciones que no licencien por usuarios ya que esto puede resultar en un uso limitado de la misma al dispararse los costes en relación con el incremento de usuarios y no en base al uso real.
- Coste de licencias: el coste debe de ser flexible y escalable, tendiendo al pago por uso, permitiendo tener un control total sobre el ROI sin conllevar una alta inversión inicial para maximizar el time-to-market y el time-to-value.
¿Qué podemos encontrar en el mercado?
Echando la vista al mercado, dado que estamos hablando de tecnología, los propios fabricantes de soluciones de almacenamiento y tratamiento de datos suelen ofrecer módulos orientados al gobierno de los datos dentro de sus propias plataformas, pero generalmente con una visión sesgada y poco interoperable, representando un problema de integración entre tecnologías y resultando en un nuevo reto de gobierno de aplicaciones y tecnologías.
Por otro lado, dada la necesidad existente en el mercado, en los últimos años han surgido nuevos proveedores especializados en el desarrollo de soluciones específicas e independientes con una visión agnóstica a las tecnologías de almacenamiento y tratamiento de datos, dando a esta práctica un nuevo set de herramientas para facilitar su ejecución. En este grupo se encuentra, por ejemplo, Anjana Data.
A pesar de esto, por la complejidad y amplitud de la práctica, las soluciones suelen centrarse en ofrecer una serie de funcionalidades y capacidades específicas y se antoja muy difícil, si no imposible, encontrar una única solución que lo cubra todo por lo que lo recomendable es buscar las diferentes piezas que nos ayuden a construir el puzle de soluciones que den soporte al Gobierno del Dato en base a las necesidades de la organización empezando por los aspectos más críticos.
Además, el mercado de soluciones específicas de “Gobierno del Dato” no hace mucho que existe y no está muy extendido, salvo en EE. UU. donde sí que representan un volumen de negocio alto. De hecho, tanto para Gartner como para Forrester todavía no existe un cuadrante o una curva respectivamente en este ámbito, situándose las soluciones entre las de “Gestión de Metadatos”, “Gestión de Datos Maestros” y “Calidad de Datos”.
Por último, dentro del espectro de proveedores de soluciones tecnológicas de Gobierno del Dato, podemos agrupar los vendors en diferentes grupos… pero esto es algo que da para otro artículo completo
