¿Cómo analizar la madurez de tu Gobierno de Datos?

Ver, ¿Cómo implemento un Gobierno de Datos?

Al iniciar nuestra programa de gobierno de datos, nos pueden surgir dudas sobre cómo realizar la evaluación de la madurez de nuestro gobierno de datos o nuestra gestión de información.

A continuación te describimos una serie de pasos que te ayudarán a identificar tú nivel de madurez.

1. Ten claridad para qué quieres el gobierno de datos. Aunque no haya un gobierno de datos formal, con el simple hecho de tener datos, almacenarlos y de alguna forma procesarlos, definitivamente existe una gestión de los datos en la organización. Según la encuesta de Erwin, el 57% de los encuestados situó al gobierno de datos entre el top 5 de las prioridades en 2021. Y las principales razones para implementar el gobierno es la mejora de la seguridad, la mejora de la calidad, mejorar la integración de los datos o facilitar la inserción de procesos de inteligencia artificial.

Tener claridad facilita el proceso de cambio cultural del gobierno de datos o la gestión de información, lo más importante es un enfoque hacia el uso de la información como herramienta o activo para el negocio.

2. Identifica la metodología apropiada para medir el nivel de madurez del gobierno de datos. El estándar con mayor reconocimiento a nivel internacional en temas de gobierno de datos es el DAMA-BoK (Data Management Book of Knowledge) o el marco de conocimiento para la gestión de datos. Es un compendio  de las mejores prácticas en gobierno de datos. Nosotros en SAC recomendamos la organización de la evaluación de madurez de la siguiente forma:

  • Gestión de riesgos de datos y cumplimiento. Métodos que identifican, califican, cuantifican, evitan, aceptan, mitigan o transfieren los riesgos relacionados a los datos;
  • Creación de valor e Inteligencia del Negocio. Proceso mediante el cual los activos de datos se califican y cuantifican para permitir que la empresa maximice el valor creado por los activos de datos;
  • Estructuras organizacionales y conciencia del valor de los datos. El nivel de responsabilidad mutua entre las áreas de negocio y tecnología, y el reconocimiento de la responsabilidad conjunta para gobernar los datos en los diferentes niveles de gestión;
  • Dueños de Datos. Disciplina de control de calidad diseñada para garantizar el cuidado de la custodia de los datos para la mejora de activos de datos, la mitigación de riesgos y el control organizacional;
  • Políticas. Articulación escrita del comportamiento organizacional deseado;
  • Gestión de la calidad de los datos. Métodos utilizados para medir, mejorar y certificar la calidad e integridad de los datos de producción, prueba y archivo;
  • Gestión del ciclo de vida de la información. Un enfoque sistemático basado en políticas para la recopilación, el uso, la retención y la eliminación de información;
  • Seguridad y privacidad de la información. Las políticas, prácticas y controles utilizados por una organización para mitigar el riesgo y proteger los activos de datos;
  • Arquitectura de datos. El diseño arquitectónico de sistemas y aplicaciones de datos estructurados y no estructurados que ponen los datos a disposición de los usuarios apropiados; clasificación y metadatos, los métodos y herramientas utilizados para crear definiciones semánticas comunes para negocios y términos, modelos de datos y repositorios;
  • Registro e informes de información de auditoría. Los procesos organizacionales para monitorear y medir el valor y los riesgos de los datos, así como la efectividad del gobierno de los datos.

3. Establece los niveles con los cuales compararte. La forma más recomendada es utilizar los niveles basados en CMM (Capability Maturity Model), en el cual se identifican 5 niveles:

  • Realizado (nivel 1). Los procesos se realizan de manera ad hoc, sin una planificación integral en la organización. Por lo general, los procesos no se aplican en todas las áreas organizacionales y son principalmente reactivos. Es posible que existan mejoras fundamentales, pero son limitadas a áreas o grupos específicos y no necesariamente están estandarizadas, no existe un enfoque común para administrar o compartir datos organizacionales, para facilitar la inteligencia colaborativa.
  • Administrado (nivel 2). Los procesos se planifican y ejecutan de acuerdo con una política. Los procesos son monitoreados y controlados por las partes interesadas relevantes. Los procesos no se utilizan en todas las funciones organizacionales. Se identifica un gobierno de datos en la organización con una plataforma de integración de datos y una preocupación por la calidad de los datos.
  • Definido (nivel 3). Los procesos y estándares internos definidos se siguen de manera constante y los procesos específicos se adaptan de acuerdo con las pautas de la organización. La organización ha definido un Marco de Gobierno donde las reglas de negocio son consideradas dentro un plan integral de gestión de los datos.
  • Controlado (nivel 4). Las métricas del proceso se definen y utilizan, y el rendimiento del proceso se gestiona en toda la organización. La organización ha definido e implementado un Marco de Gobierno de la Información con un centro gobierno de datos y un enfoque de calidad de datos.
  • Optimizado (nivel 5). El rendimiento del proceso es optimizado, se identifican mejoras y se comparten las mejores prácticas. Se han establecido objetivos cuantitativos para las mejoras de los procesos de negocios relacionados a datos y se revisan continuamente para ajustarse a los objetivos de negocios, evolutivos. En temas de datos, la organización es segura, ágil e inteligente. La información y el conocimiento se comparte entre las diferentes áreas sin fricción.

4. Inicia la captura de información. Ya sea mediante encuestas o entrevistas, conversa con las diferentes áreas de la organización, es probable que tengas que conversar con la mayoría de los líderes de la organización (sino todos), por un lado para que se sientan incluido en el proceso y por el otro para tener un panorama general del manejo de la información en la organización. Es muy importante tomar en cuenta a las áreas de negocio, hay decisiones y requerimientos en la información o brechas a identificar en el tratamiento de los datos, que solo podemos identificarlos de quienes los sufren.

5. Analiza y Presenta y analiza tus resultados. Una vez identificado el nivel de madurez en la gestión de información, se debe priorizar las brechas más importantes en el nivel de madurez así como comunicar a todo el equipo los resultados obtenidos. Estas brechas identificadas deben transformarse en acciones específicas con su fecha de ejecución de tal forma que iniciemos nuestro programa de implementación del gobierno de datos.

Si estas interesado en conocer cómo realizar la evaluación del nivel de madurez, puedes escribirme al siguiente correo ricardo@sacpma.com y con gusto te comparto mayor información y herramientas para que realices un proceso de forma adecuada.

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