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.
