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En una empresa, los datos van apareciendo de la misma forma que los síntomas de un catarro. Al principio no parecen gran cosa ni necesitar medidas especiales, hasta que un día la situación se revela incontenible. Por suerte, mientras un catarro sólo puede curarse en reposo, para resolver un problema de gestión de datos es posible tomar acción inmediata.

La utilidad de mantener una buena estructura de datos va más allá de la propia organización interna: sin una estrategia de gobierno de datos, no podrán aplicarse de forma efectiva acciones de análisis de datos. Imagina que cada dato fuese una abeja que vuela a su antojo: serían imposibles de localizar y tampoco servirían como una referencia fiable y segura al estudiar tendencias y resultados.

Una estrategia de gobierno de datos o data governance asegura que los datos de una empresa sean de calidad y consistentes. Su enfoque es más operacional que estratégico: es lo que permitirá tomar todas las buenas e importantes decisiones en otros departamentos de la compañía. Afectará a todos los procesos que abarcan información, incluida la información de producto, a los momentos en que es necesario recurrir a esos datos y a las personas que tienen permiso para acceder a ellos.

La mala noticia es que, como todo malestar sin cuidar, organizar los datos mediante una estrategia de data governance es un proceso que requiere tiempo y paciencia. La buena noticia es que una vez establecidos los estándares, normas y modelos, éstos podrán reutilizarse y sembrar una base sólida en la empresa.

Para derrocar mitos en torno a la gestión de datos y conseguir que tomes las decisiones correctas desde el principio, te contamos siete anécdotas clave en el mundo del gobierno de datos.

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Un gran mapa por explorar

Las estrategias de data governance pueden extenderse a múltiples áreas relacionadas con datos y procesos vinculados.

Esto significa que cada estrategia debe abordar aquellas parcelas más importantes para la empresa en cada momento. Es mejor empezar poco a poco, en aquellos puntos más delicados y útiles, que intentar diseñar una gran red desde el comienzo. Estos son algunas de las áreas más relevantes para primerizos:

  • Estándares y políticas de la empresa.
  • Calidad de datos.
  • Seguridad y privacidad de datos (incluyendo controles de seguridad, protocolos de acceso a datos y archivo de datos personales).
  • Arquitectura de datos.
  • Integración de datos.
  • Almacenamiento de datos y Business Intelligence (BI), útiles para la elaboración de historiales y analíticas a lo largo del tiempo.
  • Diseño de datos.
  • Master data.
  • Documentos y contenido.
  • Metadatos.

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Los silos: tus mejores y peores amigos

Este debate no encuentra un veredicto definitivo, y siguen existiendo equipos que prefieren la organización de datos en silos frente a quienes aborrecen de ellos.

Normalmente, los sistemas de data governance permiten analizar individualmente distintas áreas del apartado anterior, como la calidad, las integraciones o la seguridad. Sin embargo, los silos siempre han sido atacados por analistas porque entorpecen y ralentizan los procesos, al encontrar información almacenada en distintos lugares (o silos). 

Si bien esto es cierto y para aplicar una estrategia de gestión de datos suele recomendarse rechazar cualquier estructura en silos, hoy en día es posible mantener ese tipo de almacenamiento gracias a sistemas de gobierno de datos que son capaces de ejecutar procesos y acceder a datos allá donde estén.

Aun así, un sistema centralizado de datos siempre ahorrará tiempo de gestión, actualización, localización e integración con otros sistemas.

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La guía del autoestopista digital

Al acumular cada vez más y más datos, es común que los equipos organizadores se centren en dar con el sistema definitivo para mantenerlo todo en orden. Pero esa puede ser una solución que esconde otros problemas mayores de fondo.

Una estrategia de data governance también tiene en cuenta la calidad de los datos y muestra cómo es importante saber desprenderse de todo aquello que ya no es útil o está oxidando el funcionamiento de los procesos de datos. El sistema necesita clarificar cuál es el origen, autoría y utilidad de todos los datos, y estos deben compartir un mismo lenguaje. Si reunimos todos los datos pero son muy diferentes entre sí, continuaremos enfrentándonos a problemas de comprensión.

Los equipos de gestión de datos pueden definir glosarios y normas para el manejo de datos que fomenten la uniformidad y simplicidad. De este modo, también podrán localizarse los elementos redundantes, obsoletos y triviales (los ROT en inglés) que generan ruido y roban espacio en las bases de datos de la empresa.

 

ARDESA CASO DE ÉXITO

 

Un concilio para gobernar todos los datos

Quizá has pensando que una herramienta digital lo resolverá todo. Desde luego, los sistemas de data governance son de gran ayuda, pero nada mejor que un equipo experto detrás de ellos.

Es recomendable organizar un concilio de responsables sobre los procesos internos de data governance, capaces de entender las necesidades concretas de la compañía y adaptar la estructura al caso particular. Recuerda que en una buena estrategia de gestión de datos deben equilibrarse los objetivos operacionales, tácticos y estratégicos, de modo que fluya una buena comunicación entre todos los equipos.

Por esta razón el consejo de gestión de datos debe incluir personal de negocio y de IT, para considerar todas las facetas implicadas y tomar decisiones que encajen para todos, desde el mantenimiento de datos hasta la resolución de problemas y la definición de políticas internas.

CDO, líder del escuadrón de datos

Podríamos decir que en el ecosistema del gobierno de datos existe la siguiente estructura en la cadena de datos:

  • Equipo de gestión de datos
  • Gestor de datos
  • Propietario de datos
  • Vigilante de datos
  • Usuario de datos

En la cúspide, un concilio formado por muchas personas de diferentes áreas de la compañía necesita un líder, y ese es el papel del CDO o Chief Data Officer.

Tu panel de responsables de data governance puede estar formado por un número variable de miembros, pero contar con un organizador siempre aportará estabilidad al grupo y podrá defender los intereses generales de la empresa fuera de un departamento concreto, que siempre peleará por sus propias prioridades.

El Chief Data Officer se encargará de asegurar que la estrategia de gobierno de datos se aplica correctamente, que cada parte implicada está cumpliendo con sus responsabilidades, y que los departamentos colaboran entre sí para lograr una estructura de datos de calidad.

→ ¿Vuestra empresa es muy grande? Consejos de gestión también para multinacionales 

¿Una historia interminable?

El secreto del éxito de una estrategia de data governance es reconocer que se trata de un proceso sin salida. No se trata de un plan que puedas ejecutar y olvidar, sino de un programa que pasa a formar parte del tejido de la empresa mediante una serie continua de tareas y proyectos a corto y medio plazo.

Los datos nunca van a dejar de llegar a la organización, ni van a dejar de enviarse a otras fuentes y canales, por lo que el gobierno de datos será siempre necesario y debe considerarse desde el principio como un complemento de la vida diaria de la empresa, no como un proyecto temporal.

Esto supone que el equipo responsable debe revisar los objetivos de forma regular y establecer los protocolos de intercambio de información entre departamentos de negocio e IT y de revisión de los programas empleados para tareas de data governance.

Ya está (casi) todo inventado

Todo este esfuerzo, y la previsión de que será de por vida, puede asustar a cualquier mando empresarial. Pero el peso no es tan grande como parece en un principio: si dispones de un buen conocimiento interno de la compañía, adaptar la estrategia de gobierno de datos será sencillo. Hay que empezar de manera reducida y siempre empleando métodos preexistentes.

Inventar una estrategia de data governance cien por cien original es una locura impracticable, y lo correcto es recurrir a las herramientas digitales, procesos, buenas prácticas, reglamentos de organización y calidad de datos que ya están disponibles y tienen eficacia probada. 

Sin perder de vista las innovaciones tecnológicas en materia de inteligencia artificial que ya están llegando también al data governance. La automatización que facilitan estos sistemas de machine learning hará aún más ágil y preciso el trabajo con datos correctos y organizados.

→ ¡Aquí está! La herramienta definitiva para gestionar datos se llama PIM

En definitiva, si emprendes tu estrategia de gestión de datos, recuerda que el gobierno de datos es un proceso siempre en marcha al que puedes empezar dedicando recursos justos y ampliarlos con el tiempo. Céntrate en lo importante para tu negocio, y elige los sistemas que potencian la calidad y eficiencia de tus bases de datos.

Si en tu caso el gran peso recae en la información de producto y catálogos, puedes comenzar probando un PIM gratis durante 30 días como sistema de centralización y automatización de datos: nosotros te aconsejamos.

 

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