La figura emergente del Data Steward

Control de Gestión
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Estrategia Financiera
Nº 318 • Julio-Agosto 2014
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Obtener una gestión optimizada de la calidad de los datos es fundamental. Las compañías,
ya sean grandes o pequeñas, se afanan en gestionar de manera cíclica estos procesos y,
habitualmente, se topan con datos imprecisos, corruptos y erróneos. Ello ha llevado a
muchas organizaciones a crear la figura del “data steward” o gestor de datos que emerge
con el rol de gestionar la calidad de los datos de principio a fin. Cuenta con un perfil
más de negocio que técnico y se erige como el punto de contacto principal ante cualquier
necesidad en materia de datos de una compañía. Una organización de tamaño
significativo puede contar con varios “data stewards” que representen a las
diferentes áreas, pero liderados por un profesional con un perfil no técnico
que preserve la calidad de cualquier nuevo dato y actúe como enlace
con del departamento de TI
Priya Singh
Directora de Marketing de Producto del área de Information Management de Information Builders
E
l universo digital evoluciona de manera
permanente, influenciado por tres elementos clave: volumen, velocidad y variedad de
los datos. Su nivel de mutabilidad se acentúa en cada
organización a la velocidad de la luz. Las compañías,
ya sean grandes o pequeñas, se afanan en gestionar
de manera cíclica los procesos de calidad de los datos, y habitualmente se topan con datos imprecisos,
corruptos y erróneos. La mayoría de las organizaciones solo usan una fracción de su información empresarial. Y, además, no son conscientes de los costes
asociados que trae consigo la gestión de un silo compuesto por datos incoherentes y poco fiables.
De acuerdo con un estudio de la consultora Sirius
Research relativo a 2013, las organizaciones cuentan
con el potencial de incrementar su facturación hasta
en un 70%, atendiendo exclusivamente a la calidad
de sus datos. La significativa cantidad de dinero que
las empresas se están dejando debido a la mala calidad de su información ha experimentado un cambio significativo en los últimos años. El foco de las
estrategias de calidad de los datos ha evolucionado
desde proyectos puntuales de limpieza de datos a
procesos cíclicos y evolutivos que incorporan planes
y programas de “stewardship” (gobierno). Un gobierno de datos efectivo ha de erigirse en un proceso de
mejora continua de la calidad, que abarque todas las
áreas y niveles de una organización. La información
incorrecta se ha de erradicar a través de la definición
y la puesta en marcha de políticas y procedimientos
que permitan alcanzar y sostener una calidad de los
datos real. El “data steward” juega un rol fundamental en el proceso completo de gestión de la calidad
de los datos y ha de comandar las iniciativas que su
organización desarrolle en este contexto.
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PRÁCTICAS A TENER EN CUENTA POR EL
DATA STEWARD
Se han identificado las cinco mejores prácticas
para el correcto gobierno de los datos y la gestión de
su calidad. El “data steward”, en particular, debería
prestar mucha atención a estas recomendaciones,
claves para el correcto desempeño de sus funciones.
Estas buenas costumbres las emplean de manera exitosa diversas compañías.
1. Valorar de manera minuciosa el estado de la
calidad de los datos de su empresa
Como sucede con cualquier problema profesional, primero resulta fundamental conocer en profundidad el mismo y sus posibles consecuencias, antes
de tratar de encontrar la solución. Para empezar se
han de afrontar los problemas de gestión de calidad
de los datos desarrollando un análisis completo de
su estado actual. La información errónea -con fallos,
inconsistencias, duplicaciones o campos sin rellenarhabitualmente puede ser difícil de identificar y corregir, especialmente en el contexto de los entornos
tecnológicos heterogéneos que existen hoy día. En
ocasiones los datos erróneos provienen de lo más
profundo de los sistemas “legacy” de las empresas;
pero, en otras, su origen radica en fuentes externas,
tales como proveedores de datos, aplicaciones ajenas a la empresa o redes sociales como Facebook y
Twitter.
La mejor aproximación pasa por seleccionar un
fabricante independiente que investigue y determine los principales retos en materia de datos de su
organización. Un análisis adecuado debería ofrecer
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un informe en profundidad que incluya estadísticas
exactas y detalladas sobre la calidad de sus datos.
Gracias a esta información, se podrá hacer una idea
significativa de la vialidad de la información en la que
confía para tomar mejores decisiones y optimizar el
rendimiento de su organización. Es entonces cuando
se puede formular o revisar la estrategia de gestión
de calidad de los datos de acuerdo a sus necesidades
empresariales específicas, y desarrollar políticas de
gobierno que hagan hincapié en sus requisitos específicos de gestión de datos.
2. Construir unos cortafuegos virtuales de
calidad de datos en tiempo real
Los datos cada día se ven más como un activo
estratégico y su compañía debería considerarlos como tal. Como cualquier otro activo corporativo, los
datos contenidos en los sistemas de información de
su compañía cuentan con valor financiero. El valor de
los datos aumenta en proporción directa al número
de personas que los emplean. Alimentar su “data
warehouse” o sus sistemas maestros con datos “malos” o “sucios” no solo dificulta obtener conclusiones
acertadas en base a la información, sino que también puede llegar a dañar los datos correctos.
Resulta imperativo construir unos cortafuegos
virtuales de calidad de datos que detecte y bloquee
los datos incorrectos justo antes de que accedan a
nuestro entorno. De la misma forma que unos cortafuegos impide que los virus infecten sus sistemas
informáticos, unos cortafuegos de calidad de datos
han de aislar proactivamente las fuentes de información de su empresa de la contaminación que pueden
generar esos datos erróneos. Una solución completa
de gestión de la calidad de los datos, que incluya un
cortafuegos de este tipo, deberá identificar de manera dinámica los datos inútiles o corruptos en el
momento que se generan tanto dentro como fuera
de los límites de una organización, en base a unas
reglas de negocio predefinidas. Sus “data stewards”
(o gestores de los datos) pueden entonces investigar
y resolver las incidencias en materia de calidad de
esos datos, manteniendo la integridad óptima de su
entorno.
3. Unificar la gestión de los datos y el Business
Intelligence
Incluso contando con las mejores políticas de
gobierno de datos, se puede errar en el rumbo fácilmente. Simplemente el gran volumen de datos
que fluye a través de los sistemas de una empresa
convierte en un reto realmente complejo mantener
intacta la calidad de los datos todo el tiempo. Por
ello, resulta importante ser realistas. Simplemente
no es posible gestionar la calidad registro a registro
o aspirar a controlar cada dato que aglutina su organización. Las estrategias de calidad de datos que
anuncian poder cumplir con esta posibilidad están
abocadas al fracaso. La clave del éxito radica en cualificar y priorizar el tipo y el volumen de datos que
demandará el “data stewardship”.
El Business Intelligence (BI) o inteligencia de negocio puede proporcionar una gran ayuda, determinando qué conjuntos de datos tienen más posibilidades de ser utilizados en pro de una mejor calidad.
Contar con unos procesos apropiados de gestión de
los datos resulta muy útil para recolectarlos -por
ejemplo, preferencias de los clientes o datos sobre
gastos- y trasladarlos a un repositorio donde limpiarlos y analizarlos con la máxima prioridad. Priorizar
reduce los costes y el tiempo que los “data stewards”
emplean a la hora de limpiar y corregir los datos.
4. Empoderar a sus usuarios de negocio para
convertirlos en data stewards
Tradicionalmente, la calidad y la gestión de los
datos han sido consideradas como circunstancias
molestas para los departamentos de TI. Sin embargo, las organizaciones se han dado cuenta que sus
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5. Crear un consejo directivo de gobierno de
datos
Un elemento clave para poner en danza una gestión efectiva de gobierno de datos radica en contar
con un consejo directivo específico. El primer objetivo de esta iniciativa no es otro que mitigar cualquier
riesgo en el negocio proveniente de decisiones que
se hayan tomado de manera errónea en la compañía.
Las responsabilidades de este equipo directivo han de
velar tanto por establecer políticas y estándares de
datos, como por crear mecanismos de actuación ante
posibles incidentes, supervisar que toda la compañía
se conciencie de la importancia de esta problemática
y tomar medidas de manera proactiva para que no
tengan lugar incidencias en el ámbito de la integridad de los datos.
Como buena práctica, este consejo debería incluir tanto profesionales del departamento de TI como usuarios de negocio. Además, se debería reunir de
manera regular para establecer políticas de limpieza
y comprobar de manera frecuente el estado de los
datos. Gestionar la calidad de los datos de esta forma
mitigará los efectos colaterales de los datos erróneos
y fomentará la aparición de mejores ideas que terminarán alentando el negocio de la compañía.
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Un gobierno de datos efectivo
ha de erigirse en un proceso de
mejora continua de la calidad, que
abarque todas las áreas y niveles
de una organización
CONCLUSIÓN
Un gobierno de datos que se presuponga exitoso
ha de arrancar con una estrategia de gestión de la
información sólida y bien definida, y descansar sobre una solución fiable de gestión de la calidad de
los datos. La clave estriba en crear equipos de “data
stewards”, compuestos por profesionales técnicos y
usuarios de negocio, pero liderados por un profesional con un perfil no técnico, que preserve la calidad
de cualquier nuevo dato.
Aunque el “data steward” capitanee el plan futuro de gestión de calidad de los datos, también resulta fundamental contar con una solución completa
que ayude en estas tareas. Este tipo de tecnología
permitirá que la estrategia sea más efectiva, al hacer
posible que el “data steward” pueda perfilar, transformar y estandarizar la información, al tiempo que
la enriquece al incluir cualquier dato perdido.
Con el propósito de sustentar mejor los retos que
una compañía se marque en materia de calidad de
datos, la solución escogida debería estar adaptada a
formato web y ser realmente intuitiva para que pueda utilizarla cualquier usuario de negocio operacional que juegue un rol vital en las actividades de gobierno de datos. Si la estrategia de gobierno de datos
de una empresa se calibra desde una perspectiva de
negocio, y se encuentra respaldada por la solución
tecnológica apropiada, la integridad de sus datos estará garantizada, independientemente de la variedad,
volumen y velocidad de su información.
Emprenda cuanto antes un proceso de evaluación de la calidad de los datos de su organización, y
transforme su estrategia con un plan de gobierno de
datos riguroso. Y, por último, pero no menos importante, recuerde que la supervisión de la información
ha de depender de todos los empleados, no solo de
los informáticos de las empresas.
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profesionales de las áreas de negocio necesitan disponer de un dominio igual, sino mayor, de los datos
que están ayudando a crear y que alimentan los sistemas informáticos. Aquellas personas que conocen
y entienden mejor los datos de su empresa deberían
erigirse como los principales supervisores de su precisión e integridad.
Esta realidad ha conducido a muchas organizaciones a crear la figura del “data steward”, encargado
de gestionar la calidad de los datos de principio a
fin. Este profesional habitualmente cuenta con un
perfil más de negocio que técnico y se erige como
el punto de contacto principal ante cualquier necesidad en materia de datos de una compañía. Eso sí,
una organización de un tamaño significativo puede
contar con varios “data stewards” que representen a
las diferentes áreas de la misma. Estos profesionales
liderarán cualquier situación en la que se produzca
una incidencia en materia de integridad de los datos,
y actuarán como enlace con el departamento de TI,
que se encarga del control de la infraestructura de
gestión de la información subyacente.
Además, un gobierno de datos realmente efectivo requiere que la calidad de los datos se gestione
desde el mismo momento que se genera la información, o durante el curso normal del proceso de negocio. Este es el motivo por el que resulta crítico que el
control de los datos no solo sea responsabilidad del
departamento de TI, sino también de los usuarios de
negocio. Por ejemplo, con el objetivo de preservar la
precisión de los datos de un paciente, la enfermera
de un hospital debería poder controlar la veracidad
de estos datos contrastándolos desde un dispositivo
de mano que maneje continuamente.
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