Anjana Data, la solución de Gobierno del Dato para la era Big Data y Multi-Cloud, se ha posicionado entre clientes, consultoras y expertos como una de las mejores alternativas a las soluciones de gobierno del dato que lideran actualmente el mercado por su enfoque innovador y disruptivo.

Actualmente además de estar preparando el lanzamiento de su versión 4.0, Anjana Data continúa siendo fiel a su filosofía de divulgar y compartir experiencias y mejores prácticas para una gestión eficaz y eficiente de los datos.

Por esta razón y debido a la gran aceptación que tuvo su primera temporada de webinars entre la comunidad del dato, la compañía ha decidido lanzar la Temporada 2 de su serie “The DATA-DRIVEN webinar series”, manteniendo la dinámica de transmisión con webinars cortos de 30 minutos de duración cada dos miércoles al mes, con invitados especiales y temas relacionados con los retos que tienen que enfrentar las organizaciones para convertirse en Data-Driven.
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Mario de Francisco, CEO en Anjana Data, dará inicio a esta Temporada 2, el miércoles 16 de septiembre a las 18:30 CEST con un webinar en español titulado: Data Sharing Agreements: el elemento clave para cerrar la brecha entre negocio y TI en materia de datos.

• Más información y registro aquí.

Los Data Sharing Agreements (DSAs) representan una nueva forma de gestionar el modo en el que se comparte y disponibiliza información gobernada dentro y fuera de una organización. Pero, ¿qué es exactamente un Data Sharing Agreement? ¿Por qué es un elemento clave entre Negocio y Tecnología?

Además de este tema, la segunda temporada de la serie de Anjana Data traerá invitados especiales que compartirán su experiencia y conocimientos en aspectos clave para la implementación de la estrategia de datos.

El pasado miércoles 24 de junio, se llevó a cabo el webinar MAMDv3.0 como marco de referencia para la creación de un entorno operativo para el gobierno del dato, gestión de calidad de datos y gestión de datos donde tuvimos como invitado especial a uno de nuestros partners DQTeam. Ismael Caballero, Profesor UCLM & Training Head de DQTeam, habló sobre el modelo MAMDv3.0.

Este modelo ha sido desarrollado por un grupo de expertos en gobierno y gestión de datos, coordinado por el grupo Alarcos de la Universidad de Castilla-La Mancha en colaboración con las empresas DQTeam y AQCLab. Está compuesto por un total de 20 procesos, y éstos a su vez están agrupados en 5 niveles de madurez. 

En el webinar se desarrollaron diferentes puntos que detallamos brevemente a continuación:

• Gestión de datos: buenas prácticas en gestión de infraestructuras tecnológicas para satisfacer requisitos de negocio.
• Gobierno del dato: buenas prácticas en el diseño de estrategias organizacionales de datos alineadas a las estrategias de negocio.
• Gestión de calidad de datos: buenas prácticas en actividades orientadas a optimizar los requisitos de calidad de datos del negocio.

El modelo de referencia MAMDv.3 (Modelo Alarcos de Mejora de Datos 3.0) integra los procesos de gestión de datos, de gestión de calidad de datos y de gobierno de datos, de manera conjunta y coordinada, y permite evaluar y mejorar la capacidad de los procesos de la organización relacionados con la gestión, el gobierno y la calidad de los datos. 

MAMDV3.0, modelo de referencia de procesos

Componentes: evaluar y mejorar la capacidad de los procesos de la organización relacionados con la gestión, el gobierno y la calidad de los datos.

Implantación de los procesos de DM, DQM y Gobierno del dato:

1. Identificar los procesos más relevantes o necesarios para vuestra realidad en función del nivel de madurez.
2. Adaptar la definición de los procesos a las circunstancias de vuestra empresa, garantizando que se cumplan los resultados de los procesos.
3. Adaptar la definición de los procesos al grado de capacidad (atributos de procesos) que estéis dispuestos a asumir (de cara a una certificación).

“Hasta que la gente no considere normal recurrir a los procesos de datos cómo tomar el café a las 11.00, no puede decir que tiene una cultura del dato”.

Si deseas saber más sobre cómo Anjana Data puede ayudarte en la estrategia de datos cambiando la visión de gobierno del dato en tu organización, solicita una demostración en vivo.

Puedes ver el vídeo completo del webinar MAMDv3.0 como marco de referencia para la creación de un entorno operativo para el gobierno del dato, gestión de calidad de datos y gestión de datos en nuestro canal de Youtube, donde también encontrarás más vídeos relacionados con el gobierno de datos. Puedes suscribirte para recibir notificaciones de nuevos vídeos.

El 17 de junio se celebró el seminario web “ASSESSING YOUR DATA MANAGEMENT MATURITY” en el que Irina Steenbeek, fundadora de Data Crossroads, habló sobre la madurez de la gestión/gobierno de los datos.

En este webinar de “The DATA-DRIVEN webinar series” cubrimos la breve visión general de los modelos de madurez de gestión y gobierno de datos existentes, la descripción de una metodología para hacer una breve exploración de la madurez en su empresa, y demostrar los resultados de la revisión de la evaluación de la gestión de datos a nivel mundial.

Aquí están algunos de los puntos principales:

La madurez es una medida de la capacidad de una organización para emprender una mejora continua en una disciplina particular

• Tres preguntas sobre la madurez de la gestión de datos
  • • Por qué: Razones clave para realizar una evaluación de la madurez de la gestión de datos
    • Qué: Las definiciones de madurez y gestión/gobierno de datos
    • Cómo: Desafíos con los modelos existentes

• Hay dos razones fundamentales para realizar una evaluación de la madurez de la gestión de datos.
  • • Definir los pasos para mejorar el rendimiento de la gestión de datos en su empresa
    • Compara los resultados con los de sus pares en la industria.

• Hay dos perspectivas clave sobre la gestión de datos y su alcance
  • • DAMA-DMBOK2 – sentido “amplio”: desde el punto de vista de la empresa sobre el ciclo de vida de los datos que circulan en una empresa.
    • DCAM v2.0 – sentido “estrecho”: desde el punto de vista de las tareas a realizar por los profesionales de la gestión de datos.

• Existen varios desafíos con los modelos de gestión de datos bien conocidos y los modelos de madurez de gestión/gobierno de los datos.
  • • Diferencias conceptuales fundamentales.
    • Diferencias en las definiciones de la terminología de la gestión de datos y el contenido de las capacidades/funciones de la gestión de datos.
    • Los modelos de madurez de la gestión de datos difícilmente pueden ser mapeados.
    • Los resultados de los diferentes modelos de madurez difícilmente pueden ser comparados.
    • Los metamodelos de los modelos de DM y los modelos de madurez de DM no están alineados.
    • La evaluación comparativa de la madurez de los DM es apenas posible.

• Independientemente del enfoque elegido, es necesario realizar una evaluación de la madurez de la gestión de datos
  • • Especifique el metamodelo de DM utilizado en su empresa: definición, alcance y componentes clave sustituidos.
    • Alinee y mapee el metamodelo de DM con el metamodelo del modelo de madurez.
    • Especificar los niveles de madurez y definir los indicadores correspondientes (KPI) para medir la madurez.
    • Realizar la evaluación de la madurez y especificar los pasos de seguimiento.

Si deseas saber más sobre cómo Anjana Data puede ayudarte en la estrategia de datos cambiando la visión de gobierno del dato en tu organización, solicita una demostración en vivo.

Puedes ver el vídeo completo del webinar ASSESSING YOUR DATA MANAGEMENT MATURITY en nuestro canal de Youtube, donde también encontrarás más vídeos relacionados con el gobierno de datos. Puedes suscribirte para recibir notificaciones de nuevos videos.

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El pasado 10 de junio se celebró el webinar “Minimal Data Governance: is it effective and how to do it?” en el que Nicola Askham The Data Governance Coach, habló sobre la efectiva implementación del gobierno de datos con poca o ninguna inversión.

En este webinar de la serie “The DATA-DRIVEN webinar series” descubrimos si el gobierno del dato puede ser efectivo con bajo presupuesto y cómo hacerlo. Aquí están algunos de los puntos principales:

• Para hablar sobre “Minimal Data Governance”, debemos ser claros sobre estos conceptos:
  • • Shoestring: Un presupuesto pequeño o inadecuado.
    • Gobierno de los datos es muy limitado: Un enfoque mínimo para gestionar proactivamente la calidad de los datos.
    • Minimal Data Govenance: Un enfoque mínimo para la gestión proactiva de la calidad de los datos
• ¿Qué significa eso?
  • • ¿Lo suficiente para decir que lo estamos haciendo?
    • ¿Suficiente para quitarnos el regulador de encima?
    • ¿Algo que no va a requerir mucho esfuerzo?
• Minimal Data Governance tiene que dar un valor real a la organización o no tiene sentido hacerlo. Beneficios:
  • • Mejora de la eficiencia – reducción de costes
    • Informes precisos – decisiones de apoyo
    • Facilitar el cumplimiento
    • Proteger la reputación con los clientes y proveedores
    • Habilitar la estrategia
    • Proporcionar una versión única de la verdad
    • Permite una innovación segura al ritmo
• Diseña un framework propio
• Seleccionar los entregables
• ¿Puede ser eficaz el minimal data governance? Sólo recuerda:
  • • Un alcance muy centrado
    • Hazlo bien
    • Planificar el futuro

Nicola Askham también compartió el documento Free Data Governance Checklist  que ofrece un esquema de alto nivel de las actividades que debe completar para diseñar e implementar con éxito un marco de gobierno del dato.

Si deseas saber más sobre cómo Anjana Data puede ayudarte en tu estrategia de datos cambiando la visión del gobierno del dato en tu organización. Solicita una demo en vivo.

Puedes ver el webinar Minimal Data Governance, is it effective and how to do it? completo en nuestro canal de Youtube, donde también encontrará más videos relacionados con el gobierno del dato. Puede suscribirte para recibir notificaciones de nuevos vídeos.

El sector de actividad  y la motivación de la empresa determina el impulso, alcance, y focos de la transformación data-driven

El webinar Data-driven companies: la importancia en el entorno actual y el sector asegurador de la serie “The DATA-DRIVEN webinar series” se celebró el pasado miércoles 3 de junio donde Mario de Francisco, CEO de Anjana Data, como presentador del evento conversó con Juan Francisco Riesco, Director de Datos de Mutua Madrileña sobre cómo la exigencia del entorno actual hace que ser una compañía data-driven sea una necesidad y tener grados de libertad más allá de las exigencias regulatorias es clave para demostrar que sea una cuestión de negocio.

 ¿Por qué hablamos tanto de data-driven companies?

Según un estudio de la empresa de consultoría de gestión Mckinsey & Company, las data-driven companies con datos intensivos y usuarios analíticos son:

• 23 veces más probable que superen a sus competidores en la adquisición de nuevos usuarios.
• 19 veces más propensas a lograr una rentabilidad superior a la media
• 15 veces más probable que entregue un mejor valor a sus clientes.

Data wrapping

Básicamente, el data-wrapping consiste en incorporar o “envolver” (‘wrap’ en inglés) los productos y servicios que ofrece una empresa con más información basada en datos, para “deleitar a los clientes e incrementar la rentabilidad”.

Pero, ¿qué es ser una compañía data-driven?

• • Compañías data-driven: áreas data-driven + Estrategia + Innovación
  • Áreas data-driven: Personas & Procesos data-driven + Cultura
  • Procesos data-driven: Datos + Herramientas + Personas data-driven
  • Personas data-driven: Datos + Herramientas + Conocimiento + Uso

En las compañías data-driven necesitamos que todas las personas de la compañía utilicen datos y aprovechen los datos para el desempeño de sus tareas del día a día. Necesitamos disponer de científicos de datos con conocimientos en estadística, programación y negocio, para ganar modelos de analítica avanzada para la compañía. No necesitamos que todas las personas de la compañía sean científicos de datos.

Ser data-driven implica cambios en: Organización, Tecnología, Procesos y Cultura.

• Regulación: imposición marcando los objetivos y el ritmo regulador
• Mercado: siguiendo tendencias pero con objetivos acotados o difusos
• Negocio: propósito alineado con la estrategia de la compañía

¿Cómo se traduce en la actividad de la Compañía?

Mejoras en el negocio: 

• Incremento de la satisfacción y venta
• Optimización de procesos y costes
• Nuevos modelos de negocio
• Incremento de las sinergias en partnerships

Mejoras operativas: 

• Mejor conocimiento de los sucedido
• Alerta de anomalías
• Sugerencias predictivas sobre acciones a tomar
• Automatización de tareas

¿Es necesario en el contexto actual de las compañías aseguradoras?

• Más datos disponibles: Open data y Conectividad.
• Capacidades más accesibles: Analítica avanzada y Nuevas tecnologías.
• Entornos más complejos: Mercado más competitivos y Clientes más exigentes.

Sector asegurador desde el punto de vista de los datos

Retos y Oportunidades desde el punto de vista de los datos para el sector asegurador respecto a los siguientes puntos:

• Negocio complejo.
• Riesgos y regulación
• Ecosistemas tecnológicos
• Poca digitalización

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Os recordamos que el vídeo completo del webinar Data-Driven companies: la importancia en el entorno actual y el sector asegurador está en nuestro canal de Youtube, donde también encontraréis más vídeos relacionados con el gobierno de los datos. Podéis suscribiros para recibir notificaciones de nuevos vídeos.

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El pasado 20 de mayo presentamos nuestro tercer webinar de la serie “The DATA-DRIVEN webinar series” donde Mario de Francisco junto a Michele Iurillo de DAMA España y Synergo! conversaron sobre gobierno del dato y data management. La mayoría de los asistentes tuvieron preguntas que no se pudieron resolver durante la jornada por lo que hemos decidido publicar este espacio de Q&A resolviendo las diferentes dudas relacionadas con el webinar: “La importancia del Gobierno del Dato en el framework de DAMA”.

• ¿Conocéis alguna herramienta o técnica para enlazar un término de negocio del business glossary con un campo concreto de una tabla de BBDD (metadata técnica)?

Mario: Casi cualquiera de las soluciones de gobierno del dato del mercado actual permiten esta funcionalidad, la diferencia está en cómo lo resuelven tanto funcionalmente como técnicamente. Por ejemplo, en Anjana Data tenemos un metamodelo agnóstico a la tecnología basado en contenedores, objetos y relaciones, lo cual nos permite relacionar fácilmente cualquier objeto del Business Glossary con cualquier objeto del Data Catalog a cualquier nivel. Además, con algoritmos de analítica avanzada que corren por debajo en segundo plano sin necesidad de ser lanzados por el usuario, la propia aplicación realiza propuestas al usuario de nuevas relaciones, similitudes, posibles duplicados, … para que él pueda valorar si aceptarlas o rechazarlas. En base a lo que los usuarios van indicando, los propios algoritmos “aprenden” y mejorar la calidad de las propuestas lanzadas. En cualquier caso, se trata de facilitar el trabajo manual pero nunca de sustituirlo porque se harían demasiadas asunciones sin conocer el contexto de la organización. En base a la realización de perfilado de datos, el conocimiento de los metadatos, la identificación de patrones y el procesamiento de lenguaje natural, se pueden identificar posibles tags y realizar estas propuestas al usuario y conforme el usuario interactúa con el algoritmo este aprende el contexto y da mejores propuestas pero nunca podemos confiar la automatización total de estas tareas

• En mi experiencia las organizaciones donde he estado han vivido encaradas a la transacción no al dato ¿estás de acuerdo? ¿como se replantea este tema?. En ninguna de las empresas en las que he estado había administradores de base de datos, solo desarrolladores.

Michele: Los activos no están en las transacciones (es muy fuerte pero es verdad) están en el conocimiento y el conocimiento son datos en un contexto.

Mario: Hay que hacer ver a la organización la importancia del dato para que las transacciones tengan sentido y cómo una buena gestión de los datos puede mejorar la toma de decisiones, contribuir al ahorro de costes y generar nuevo negocio. Tradicionalmente, los administradores de BBDD suelen tener un perfil muy de TI y pensar mucho más en aspectos técnicos que en el dato en sí, así como los desarrolladores piensan sólo en su aplicación desde el punto de vista del software. Lo que hacen falta son perfiles mucho más transversales, con conocimientos de TI pero visión de negocio, y que no piensen en una BD, una aplicación o un proyecto sino que tengan visión global de la organización. De otro modo, el gobierno seguirá teniendo punto de vista de silos y no es lo ideal.

• ¿DAMA está autorizada para certificar directamente, en español?

Michele: Solo DAMA Certifica. Los cursos oficiales te ayudan a pasar la certificaciones. Pero en teoría tú mismo puedes certificarte si te estudias todo el DMBok2.

• ¿DAMA certifica al personal, pero qué Organización certifica a las organizaciones?

Mario: Para la certificación del nivel de madurez con respecto a las buenas prácticas de gestión de calidad de datos, gobierno de datos y gestión de datos, existen tres esquemas posibles: ISO, DMM y DCAM. En España, existe un modelo llamado MAMD v3.0 que  está basado en ISO 8000-61 e ISO 8000-62 y es certificable por AENOR. El modelo puede usarse también como guía para la evaluación y mejora de la madurez organizacional.

• En el DMBOK también está el análisis de nivel de madurez, y menciona el DMMA Framework como medir la madurez. ¿Hay empresas que miden con base en este framework de DAMA?

Michele: Todas la que deciden aplicar el framework suelen tener indicadores y métricas sugeridas por el DMBok2

Mario: Sí, pero también hay muchos otros assessment y frameworks que además pueden ser combinables. Lo ideal es que uses lo que uses como base, lo adaptes a tu organización

• Existen algunas organizaciones que indican que la implantación de un MDM está dentro de la metodología DAMA, ¿que opinión tenéis al respecto?

Michele: Existe un área de conocimiento específica en el Framework llamada Máster Data y Reference Data.

Mario: Como indica Michele, MDM tiene su capítulo propio dentro del framework de DAMA y además lo trata como una de las partes con más impacto para una organización. Desde nuestro punto de vista, MDM no deja de ser un caso de uso de gobierno del dato, aplicado a aquellos datos más críticos para una organización como pueden ser clientes, productos, contratos, operaciones, proveedores, …

• En el caso de que una empresa no tenga la capacidad de crear un cargo de CDO, ¿el CFO puede ser el mejor sponsor?

Michele: Sí, los C-Level cualquier proyecto/procesos de Gobierno del Dato está destinado al fracaso. Sin un CFO no entiende que necesita Gobierno, apaga y vámonos.

Mario: Aunque no exista un CDO como tal, sus funciones tienen que estar soportadas por alguien. Puede ser que la organización no tenga el volumen suficiente como para tener diferentes personas con cargo CIO, CTO, CFO, CMO, CRO, CDO, y un largo etcétera de puestos C-level pero las funciones tienen que estar contenidas en alguno de los que existan. En ese caso, dependerá totalmente del sector de la organización y de la importancia que se quiera dar al dato dentro de la misma, hay muchas organizaciones que tampoco tienen un CFO y otras que no tienen un CIO. De todos modos, es recomendable el nombramiento de un CDO que tenga cargo de C-level real dentro de la organización para poder llevar a cabo una estrategia data-driven.

• El gran reto es el cambio cultural, nosotros tenemos estrategia, tenemos CDO, tenemos comité de gobierno de datos y oficina de excelencia, antigua oficina BI, pero muy poca gente aun se cree el Frame, ¿cómo enseñas el valor real de dedicar todo ese tiempo en el día a día?

Michele: Se implantó el gobierno sin un adecuado cambio de Cultura. La Cultura es como la tierra de cultivo de la empresa. Si no la hay , hay que crearla.

Mario: El cambio cultural es vital para la implantación de un gobierno del dato en la organización y puede hacerse tanto por imposición (objetivos, bonus, funciones, responsabilidades, …) como por comunicación y formación (portal, artículos, workshops, eventos, …). Lo ideal es que sea la segunda opción aunque en alguna ocasión hay que dar el empujón necesario para que suceda. Lo que está claro es que ese cambio cultural tiene que venir esponsorizado por la Alta Dirección y sin esa esponsorización no podremos enganchar al resto de la organización. ¿Cómo conseguimos esta esponsorización? Hace poco en LinkedIn di esta respuesta a una pregunta similar.

• ¿Cuál sería una de las mejores prácticas para no presentarse como un gobierno del dato invasivo?

Michele: Proyectos incrementales por Business Unit. Al principio se encuentran muchos enemigos al final serán ellos que contactaran con gobierno antes de meter la pata.

Mario: Pasar del gobierno pasivo al gobierno proactivo y preventivo poco a poco de forma incremental e iterativa, por caso de uso y midiendo resultados para demostrar el valor generado. Muy importante también montar un gobierno colaborativo, involucrando a todos los stakeholders y empoderarlos para poder llevar a cabo sus funciones, utilizar la tecnología como acelerador del cambio y para automatizar tareas manuales, ser transparente con todo lo que se hace y tener un plan de comunicación muy agresivo. Y lo más importante, hablar el lenguaje del negocio pero aterrizarlo en la tecnología.

• Los c-levels no ponen pegas porque la gerencia lo compra aunque no evangeliza,  pero tampoco se implican… ¿En ese entorno cómo se cambia el chip?

Michele: No es que no tienen que poner pegas, tienen que liderar el proceso.

• Entiendo que para llevar a cabo un gobierno todos los c-level deben tenerlo claro,  de lo contrario la organización no tiene la madurez suficiente,  ¿cómo podemos transmitir la importancia al comité directivo y lograr esa madurez necesaria?

Michele: Con ejemplo claro de lo que se están perdiendo en término de: falta de iniciativa, riesgo de incumplimento regulatorio, perdida de oportunidades que la competencia podría aprovechar.

• ¿Cómo monetizar el valor de los datos?

Michele: Primero es necesario valorar los datos. Cuanto costaría reconstruirlos? En segundo lugar hay que ser proactivo a la hora de dibujar escenarios para monetizar, si conozco mis clientes le puedo vender más y mejor, si los datos son coherentes evito perder dinero… Etc.

Mario: Es una pregunta demasiado amplia y la respuesta puede ser demasiado larga. Lo que está claro es que para monetizar los datos (convertirlos en moneda o dinero), primero tienes que valorarlos (darles un valor medible) y, para valorarlos adecuadamente, primero tienes que tratarlos como un activo y gobernarlos adecuadamente (tener un inventario, una trazabilidad, un control de su uso, procedimientos para su gestión, …). Hay diferentes formas de valorar los datos (según su uso, su importancia, el riesgo de pérdida, la disponibilidad, …) pero si quieres monetizarlos tienes que buscar el impacto de esos datos con la cuenta de resultados de la empresa, lo cual no es nada sencillo porque tienes que conocer mucho tus procesos internos y de negocio y la relación de tus datos con los mismos. Te recomiendo el libro de Infonomics donde se trata largo y tendido este tema.

• ¿Cuáles serían esas áreas de conocimiento del DAMA con las que podemos iniciar nuestro programa de Gobierno de Datos?

Michele: El Gobierno en sí es un área del Framework, pero sin duda un buen conocimiento de los metadatos y tener Datos de Calidad es importante.

Mario: Para mí sin duda la gestión del dato tiene que empezar con una estrategia, por mínima que sea. Después, plantear un modelo de gobierno del dato y luego ir a mirar metadatos y arquitectura pero siempre liderado por negocio y aterrizado en tecnología. Te recomiendo que leas nuestro whitepaper de Gobierno del dato.

• En la cadena de valor de los datos desde el dato en sí (que no vale nada) hasta su conocimiento, la monetización creo que es uno de los retos de Gobierno del Dato, ¿Que técnicas o KPIs entendéis de importancia a la hora de valorar en términos de coste y tiempos los datos?

Michele: El dato atómico si tiene valor. Pero su potencial se dispara cuando lo metes en un contexto. El KPI es la suma de lo que hemos podido lograr con el buen gobierno en término de diseño de nuevos productos, campaña, tasa de conversión etc.

Mario: Para monetizarlo, buscar el impacto de ese dato con la cuenta de resultados. Para valorarlo, utilizar fórmulas basadas en su uso, su importancia, la relevancia que tiene para las decisiones, su relación con aspectos regulatorios que pueden derivar en multas económicas, la relación con los costes de infraestructura, … También hay que tener en cuenta que el valor puede depender del consumidor, un dato puede tener un valor distinto según quién lo consuma y para qué lo consuma.

Si tienes más dudas respecto a soluciones de gobierno del dato, déjanos mostrarte cómo Anjana Data puede ayudarte en tu estrategia de datos cambiando la visión del gobierno en tu Organización. ¡Pide una demo!

DAMA – la Asociación Internacional de Data Management – eligió su primera junta directiva en 1988. El primer capítulo fue fundado en 1980 en Los Ángeles. A partir de este momento quedó claro que lo más urgente en un sector que estaba empezando a mover sus primeros pasos era de tener un marco teórico único. Un idioma que todos los profesionales pudiesen entender y que fuera referencia a la hora de abordar cualquier proyecto de Data Management.

En este tercer webinar de la serie “The DATA-DRIVEN webinar series” tuvimos el placer de conversar con Michele Iurillo, miembro de la junta directiva de DAMA España y Fundador de Synergo! quien junto a Mario de Francisco, CEO de Anjana Data, resolvieron algunas dudas sobre el Data Management y la importancia del Gobierno del Dato en el framework de DAMA.

Pero… ¿Qué es realmente el Data Management? 

Citando DAMA el DM es: el desarrollo, la ejecución y la supervisión de planes, políticas, programas y prácticas que entregan, controlan, protegen y mejoran el valor de los datos y los activos de información a lo largo de sus ciclos de vida. Desde su fundación en 1980 al 2020 han cambiado muchas cosas, hay nuevas tecnología, hay incluso empresas que tienen entre sus activos casi exclusivamente datos, pero la metodología de DAMA sigue siendo el mejor fundamento para un profesional que quiera centrar su conocimiento en los activos informativos. DAMA define el Data Management como un conjunto de 11 áreas de conocimiento y gracias a la referencia del DMBoK 2 ha creado un marco de excelencia y buenas prácticas que es referencia en todo el mundo. Un tomo de más de 700 páginas que los profesionales del DM usan y citan casi como si fuera la Biblia. El DMBoK 2 ha creado un marco de excelencia y buenas prácticas que es referencia en todo el mundo. Esta metodología identifica el Data Management en 11 Áreas.

Hay muchos Framework pero DAMA resiste a los cambios de tecnología y paradigmas porque está orientado a un lado más semántico y filosófico del DM. Si es verdad que alguien dice que hacen faltas “poetas” para el Data Management, estos seguramente tienen el DMBok2 en sus estanterías.

A continuación detallamos algunos puntos importantes de ambas ponencias:

DAMA: Un framework para el Data Management

• Son los datos los que permiten pasar de la dimensión y el “cómo” hacer las cosas a la dimensión  de “qué” tiene sentido hacer, que es el verdadero punto de inflexión de la Transformación Digital.
• Data Governance, ¿qué es el gobierno del dato? “El Gobierno del dato es el ejercicio de la toma de decisiones y autoridad para asuntos relacionados con los datos”, definición Data Governance Institute.
• Si seguimos en enfoque de DAMA sobre el Data Management, el Data Governance es el elemento central. No hay Data Management sin ella.
  • • El Data Governance nos prepara en el proceso de transformación digital.
    • El Data Governance nos ayuda  en la toma de decisiones eficientes.
    • El Data Governance nos permite mejorar los procesos.
    • Maximiza el potencial de generación de ingresos de los datos y aprovechar el linaje de los datos.
• La metodología DAMA define el Data Management como un conjunto de 11 áreas de conocimiento y gracias a la referencia del DMBoK2 ha creado un marco de excelencia y buenas prácticas que es referencia en todo el mundo.
  • • No es posible tener un control  adecuado de los datos y transformarlos en información fehaciente sin abordar el DM en su totalidad.
      • • Data Governance
        • Arquitectura de datos
        • Modelización y diseño de datos
        • Almacenamiento y operaciones de datos
    • Seguridad, integración  y gestión de documentos y contenidos.
      • Data Security
      • Integración e interoperabilidad de datos
      • Gestión de documentos y contenidos
    • DW & BI, Datos maestros, metadatos y calidad.
      • Datos de referencia y maestros
      • Data warehousing and Business Intelligence
      • Metadatos
      • Calidad de los datos
• El Gobierno del dato empieza con la infraestructura de Data Management. Vamos a poder montar un modelo de Gobierno siempre que hayamos elegido una infraestructura orientada al mismo: 
  • • Organización descentralizada 
    • Red Organizacional
    • Organización centralizada
    • Organización Híbrida
    • Organización Federada

Gobierno del dato en el framework de DAMA

Según el DMBoK2:

• • • El Gobierno del dato se define como el ejercicio de autoridad y control (planificación, monitorización y aplicación) sobre la gestión de los activos de datos.
    • La función del gobierno del dato guía el resto de las funciones  de gestión del dato.
    • El propósito del gobierno del dato esa asegurar que los datos están gestionados correctamente, de acuerdo a las políticas y mejores prácticas definidas.
    • Gobierno del dato vs. Gestión del dato = Supervisión vs. Ejecución.
    • El Gobierno del dato requiere planificación, no solo para representar el cambio organizacional sino también simplemente porque incluye muchas actividades complejas que necesitan ser coordinadas.
    • Una implementación escalable e interativa basada en casos de uso acotados maximiza las probabilidades de éxito y reduce la frustración potencial en los equipos involucrados.

Y algo también MUY IMPORTANTE: La tecnología de ser un facilitador y un acelerador para el gobierno del dato pero no resuelve las necesidades básicas por sí misma, necesita estrategia, personas y procesos.

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El pasado miércoles 6 de mayo, Mario de Francisco, CEO de Anjana Data presentó a Peter Kapur, fundador de True North Data como ponente del webinar Data Governance 2.0, Data Stewardship & Privacy: Best Practices to operationalize Data Strategy, el segundo de la serie “The DATA-DRIVEN webinar series”. 

En este webinar en inglés, Peter Kapur habló sobre la reinvención del gobierno del dato luego de la crisis de 2008 como una oportunidad para la monetización de los datos y la optimización de los ingresos. A continuación presentamos algunos de los puntos principales:

• • Gobierno del dato – Históricamente se ha centrado en el cumplimiento de las normas y las regulaciones. 
    • • Gobierno del dato 1.0 consiguió mayor relevancia después de la crisis financiera, satisfaciendo a los reguladores en la certificación de los datos financieros (BCBS 239, Sarbanes–Oxley).
      • Los marcos estaban creando componentes de gobierno integrados (DAMA, DMBOK). Se crearon evaluaciones/listas de verificación (DCAM, DMM). La privacidad y la protección de datos se añadieron al marco para continuar el cumplimiento de las normas.
      • El marco de gobierno del dato 1.0, con políticas y procedimientos, se utilizó en todas las industrias, incluso en aquellas que no se vieron directamente afectadas en 2008, pero que se basaban en mantener a raya a los reguladores.
  • Gobierno del dato 1.0. Mejores prácticas de la industria – Operatividad limitada y aislada de los negocios, la innovación de datos & big data.
    • • El objetivo principal no era proporcionar valor comercial o resolver problemas, sino satisfacer a los reguladores. Se asumió que una vez que se escribieran las políticas/normas/buenas prácticas, todo el mundo las seguiría.
      • Si bien la gestión de datos se intensificó en 2008, los datos adquirieron un valor estratégico para las empresas que se centran en la transformación de datos aprovechando el big data para la eficiencia operativa y la optimización de los ingresos.
      • Inicialmente, la gestión de datos atrajo a profesionales de la gestión de la tecnología de la información para apoyar los reglamentos, pero la profesión es ahora más diversa. Hay una tremenda oportunidad en la innovación del gobierno de los datos.
  • Gobierno del dato 2.0 – Operacionalización, adaptación y habilitación de la innovación empresarial.
    • • El gobierno de los datos evoluciona desde una perspectiva de “política y cumplimiento” hasta la entrega de un valor tangible para la innovación de la empresa.
      • Parte del gobierno del dato 2.0 ya está en marcha con las empresas que lo integran a la estrategia y el análisis de los datos.
      • Los stakeholders (productores y consumidores de datos) son fundamentales para la creación de una estrategia de datos “conectada”.
  • Los administradores de los datos son los héroes del Gobierno del dato
    • Los administradores de datos deben tener una posición de liderazgo para construir una cultura de datos en la organización.
    • Los metadatos y términos de negocios deben estar involucrados en una visión holística de los activos de datos.
    • Deben participar en la maduración del catálogo de activos de datos en una organización.

     

    

     

Dentro de estos temas, Peter Kapur presentó una definición de Gobierno del dato bastante alineado a la visión de Anjana Data: “El Gobierno de los Datos es un sistema que se utiliza para definir quién, dentro de una organización, tiene la autoridad y el control sobre los activos de datos y cómo pueden utilizarse esos activos de datos. Abarca a las personas, los procesos y las tecnologías necesarias para gestionar y proteger los activos de datos”.

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