Q&A – Gobierno del Dato en el framework de DAMA

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!