No es nada nuevo decir que los datos son el petróleo del siglo XXI y las organizaciones se han dado cuenta de la naturaleza relevante de los datos en la cadena de valor de las organizaciones, empezando incluso a darles la categoría de activo (estratégico, de negocio…) .
Sin embargo, aunque las organizaciones ya han dado pasos importantes en la gestión de la información, es necesario sembrar una serie de «bases» para extraer todo el potencial que los datos tienen en el negocio e incrustar esa gestión en el propio negocio.
Empoderar a las unidades de negocio y dotarlas de las herramientas necesarias para el autoconsumo y la autogestión de la información serán las principales tendencias para 2024.
Gobierno del Dato en las Operaciones
Todavía es muy común encontrar organizaciones con un modelo de gobierno definido (sobre el papel, y generalmente muy «estándar») sin estar operacionalizado y sin estar incrustado en el trabajo diario de los usuarios de negocio.
Una de las principales razones por las que nos encontramos con muchos programas de gobierno que no tienen el éxito esperado es que el modelo de gobierno definido sobre el papel no se adapta a la realidad de la empresa (debido a la falta de existencia de perfiles con determinadas capacidades técnicas. -funcionales, ya sea por cultura organizativa, heterogeneidad de las unidades de negocio, etc.).
Definir un modelo de gobierno de datos adaptado a cada organización, aportar valor a las unidades de negocio en el corto plazo desde el gobierno de datos y comunicar de forma clara y efectiva todas las ventajas de implantar el gobierno en el día a día son algunas de las actividades clave en las que se debe trabajar para iniciar el camino hacia la Operacionalización del Modelo de Gobierno
Democratización del Dato
Hoy en día, muchas empresas aspiran a una verdadera «democratización de los datos» en toda su organización. Probablemente es el objetivo más común de todos los CDO y líderes de datos junto con la analítica de «autoservicio» o el «autoconsumo», que son más o menos los mismos conceptos, aunque la democratización de datos es mucho más amplia que estos.
La democratización de datos se refiere al proceso de hacer que la información y los datos estén disponibles y accesibles para un público más amplio, en lugar de limitar su acceso a un grupo selecto de personas o departamentos de una organización. Este concepto pretende capacitar a más personas dentro de una organización proporcionándoles acceso a datos significativos y la capacidad de utilizarlos para tomar decisiones informadas.
Actualmente, la falta de democratización de los datos puede ser un problema notable que puede afectar a la eficacia operativa (bloqueos por dependencia de otros equipos), a las incoherencias (la misma información representa cosas diferentes) y al desconocimiento (si no lo veo, no lo creo). Sin embargo, el reto no es poner la información a disposición de todo el mundo, sino hacerlo de forma controlada y gobernada, garantizando el acceso y consumo de la información a las personas que la necesitan y asegurándose de que la tratan adecuadamente.
De esta forma, la democratización de los datos tiene la intención de tratar de eliminar las barreras que existen a la hora de consumir información y conseguir que cada vez más personas de la organización consuman la información generada y basen sus decisiones de negocio en el análisis de los datos. Pero haciéndolo con sentido de negocio, generando conocimiento en los datos que se gestionan, cultura data-driven y proporcionando herramientas para que los propietarios de la información cumplan con su responsabilidad.
Calidad del Dato enfocada al negocio
Hablábamos antes de la necesidad de operacionalizar el gobierno de datos, y la calidad de datos es la principal herramienta para que los implicados en el Programa de Gobierno de Datos puedan desempeñar sus funciones. Seguimos viendo en muchas organizaciones cómo la calidad de datos se centra únicamente en los usuarios técnicos y no se le da un enfoque de negocio adecuado.
Definir e implantar un Programa de Calidad de Datos asociado a los perfiles de negocio es esencial para tomar decisiones informadas y asegurar que la información manejada tiene un alto impacto en los procesos diarios de negocio.
Disponer de un Programa de Calidad de Datos entendido, adoptado y consolidado en el negocio para que los informes, análisis y decisiones se basen en la realidad de la organización y no en impresiones basadas en experiencias anteriores.
Sostenibilidad
Las empresas que adoptan prácticas sostenibles demuestran su compromiso con la responsabilidad social corporativa, lo que puede mejorar su imagen y reputación.
Los consumidores modernos están cada vez más preocupados por el impacto medioambiental y social de las empresas, y favorecen a aquellas que muestran un compromiso con la sostenibilidad.
La aplicación de prácticas sostenibles puede conducir a una mayor eficiencia operativa, reducir los costes a largo plazo, mejorar la imagen de marca y mucho más. Esto puede incluir la eficiencia energética, la reducción de residuos y el uso responsable de los recursos naturales, un uso más eficiente de la energía o el uso de energía verde. Gobiernos y organismos reguladores de todo el mundo están aplicando normativas y leyes que obligan a las empresas a operar de forma más sostenible, como las famosas normativas ESG.
Una correcta gestión de los datos es crucial para hacer frente a la nueva realidad, y son muchas las razones por las que la Gestión de Datos debe tenerse en cuenta para alcanzar los objetivos sostenibles que se marcan las organizaciones: recopilar y analizar datos relacionados con su desempeño ambiental y social para cumplir con los requisitos de divulgación y regulación, demostrar de forma transparente sus prácticas sostenibles, lo que puede ser crucial para cumplir con la normativa y generar confianza con las partes interesadas y los clientes.
El valor de los Data Products
Muchas organizaciones ya han hecho grandes progresos y llevan mucho tiempo esforzándose por disponer de productos de datos sobre los que poder tomar decisiones. Sin embargo, en muchos casos, no es posible cuantificar el valor que estos productos de datos ofrecen a los equipos de negocio en los que se centran.
Una tendencia actual es cuantificar el impacto que los productos de datos están teniendo en las organizaciones: valor reputacional, aumento de ingresos, reducción de costes, reducción de tiempo…
Otro aspecto fundamental a la hora de analizar el valor de un producto de datos es el concepto de esfuerzo de datos. ¿Qué significa esto? Este concepto hace referencia al potencial ahorro de costes que se puede obtener en otros productos de datos gracias a haber implantado uno previamente y que también hay que medir.
Ayudamos a nuestros clientes a dar un sentido de negocio a los productos de datos e iniciativas que se despliegan y cuantificamos el valor que están aportando evaluando la situación actual, la anterior y la esperada. Además, proponemos un seguimiento continuo en el tiempo implementando una metodología que nos permita conocer qué iniciativas tienen más valor para la organización y que nos permita tomar decisiones sobre los futuros trabajos a realizar.
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Data management associate at Keepler Data Tech, certified in DAMA (CDMP). I have developed my professional career in the field of Data Governance, Data Quality and Data Management in general.
"Squeezing all the business potential that data has is my main objective when we face a new project with my clients"
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