El Data Governance está íntimamente relacionado con el proceso de innovación empresarial, y cuando pensamos en uno u otro concepto enseguida asociamos con situaciones complejas que llevan tiempo. Si bien es cierto que, en la práctica, se necesita involucrar a muchas unidades de negocios, las ventajas competitivas que arrojará son el principal motivador que nos ayudará a ponernos en marcha. ¡Vamos a ver!
Si tuviéramos que destacar algunos motivos por los cuales las empresas manejan cada vez más datos, podemos señalar dos: si el objetivo de una empresa está centrado en realizar ventas cruzadas y cerrar operaciones de forma efectiva potenciando el negocio, se necesita una clara visibilidad de los comportamientos de compra de los clientes a través de múltiples canales de compra y puntos de contacto. En este contexto de alta competitividad digital las empresas advierten cada vez más que necesitan establecer un programa de gobierno de datos para apoyar una iniciativa centrada en el cliente.
Los comportamientos de compra del cliente y sus atributos son capturados como datos y para obtener una comprensión profunda de los clientes y aumentar las ventas es esencial un programa de gestión de datos integral.
La segunda razón por las que las empresas inician un programa de manejo y gobernabilidad de datos es la necesidad de mejorar la eficiencia y reducir los costos operativos, respaldar mejores analíticas e impulsar la innovación empresarial.
Siempre que se trate de un área crítica para el negocio y que los datos estén en el centro del proceso, existe una razón convincente para lanzar un programa de gobierno de datos.
Es importante destacar, además, que para las compañías en industrias fuertemente reguladas, establecer un programa formal de gobierno de datos es un mandato. Cuando una empresa no cumple con ciertos procedimientos en el manejo de datos, las consecuencias pueden ser graves, desde sanciones hasta fuertes multas, daños a la marca, pérdida de ingresos y más.
Por eso, para cumplir con los requisitos regulatorios en curso y alinearse con las políticas y estándares de seguridad de datos, las empresas deben disponer de datos limpios, conectados y confiables que hagan posible la transparencia necesaria. Se trata de operar con todos los datos que dinamicen estratégicamente al negocio, pero de la manera más ordenada para poder responder a las preguntas críticas de los auditores.
Sin un programa de gestión de datos, la iniciativa de cumplimiento podría convertirse en una pesadilla para las empresas.
¿Cómo se implementa un programa de gobierno de datos?
Una vez identificado los impulsores para el gobierno de los datos, ¿cómo empezamos? Esta pregunta entra de lleno en los detalles de la implementación. Para llevarla a cabo, hay que tener en cuenta algunos elementos críticos, entre ellos:
La identificación y el establecimiento de diversos grupos de trabajo.
La identificación de roles y asignación de responsabilidades para todos los involucrados en el programa.
La definición de métricas para el seguimiento de los resultados.
Las comunicaciones, un elemento que termina siendo la táctica más importante de todas para impulsar el éxito inicial del programa.
Sin embargo, a pesar de que una de las reglas de oro es comenzar poco a poco y avanzar sin prisa, pero sin pausa, la recomendación más importante es no concentrarse solamente en lograr resultados tangibles cuanto antes sino poner la vista en el largo plazo. Lo mismo sucede con la innovación empresarial, que también se beneficia de este enfoque ágil, pero no puede basarse en una visión de corto plazo, sino que debe orientarse a futuro porque, de lo contrario, todo el esfuerzo y la inversión podrían encontrarse con el triste final de la obsolescencia demasiado pronto.
La oportunidad de aceptar los desafíos de Data Governance
Con la innovación empresarial aparece de pronto la necesidad de adaptar la infraestructura existente a la nueva realidad. Este imperativo de negocio plantea a las empresas interesantes retos en materia de Gobierno de los datos que les dan la oportunidad de subirse a la tendencia de la mejora continua. Pero cuidado, no se trata de subirse porque sí a la novedad sino de generar pequeños pasos con solidez, para poder mantenerlos en el tiempo:
Datos estructurados: la mayoría de las iniciativas de gobierno de datos se centraron en datos estructurados dentro de aplicaciones locales y sistemas analíticos, ése fue su primer reto.
Cambios en la legislación: para muchos, el cumplimiento normativo fue el principal impulsor de data governance para muchas industrias, por lo que el alcance de los esfuerzos en este ámbito fue menos holístico
Data Warehouse: lo que constituía Big Data hasta hace un tiempo sigue evolucionando para poder sumar información en tiempo real de múltiples fuentes.
Nube híbrida: la mayoría de las organizaciones deben lidiar con los desafíos de la administración de datos híbridos y los datos críticos locales, en entornos de múltiples nubes, datos sociales y otras fuentes de datos de terceros.
Big Data es real: ahora que ya no es una tecnología emergente sino un componente más de la innovación empresarial, trasciende de Hadoop y llega, con la consiguiente ola de cambios a AWS, Azure y Google Cloud, que tienen todas las capacidades principales que admiten Big Data, así como muchas NoSQL y otras opciones locales tradicionales. Además, de estos destinos, los grandes datos recurren a tecnologías de gestión como MapR o Spark, entre otras, a las que las empresas necesitan saber adaptarse.
IoT: aunque todavía es temprano para algunas industrias, la recogida y el análisis de dispositivos móviles y datos móviles se ha convertido en el día a día de otras, especialmente en los sectores de fabricación, servicios públicos, energía y logística. El gobierno de los datos necesita estar a la altura.
Inteligencia artificial y aprendizaje automático: aunque muchas empresas aún se encuentran en una estrategia de TI emergente, los profesionales de gobernanza de datos ahora deben formar parte del equipo que descubra cómo nutrir al sistema con los datos más confiables y seguros.
La innovación empresarial depende de la efectividad de Data Governance para garantizar la seguridad de ese flujo de datos que ha de llegar a los algoritmos de aprendizaje automático si se quiere garantizar que la inteligencia artificial pueda utilizarse para impulsar organización hacia adelante.
Las empresas necesitan determinar qué significa la transformación digital para ellas. Cada una tendrá un razón diferente y un mirada a futuro distinta: adaptar su modelo de negocios para seguir siendo competitivos, crear experiencias más relevantes y diferenciadas para sus clientes, apostar a la innovación para desarrollar nuevos productos y servicios o modernizar la infraestructura heredada a la nube. En cualquier caso, las plataformas analíticas de la nueva generación serán las aliadas para empezar la evolución.
El futuro del gobierno de los datos será cada vez más relevante para las organizaciones. El Data Governance marca la diferencia y ayuda a las empresas a convertirse en el próximo disruptor inteligente de su mercado. Solo es cuestión de poner el foco en el largo plazo, y lanzarse a la acción.