Hace más de 10 años que participo de forma directa o indirecta en proyectos de transformación del dato para distintas compañías. Y, en todos ellos, la definición de modelos de gobierno ha jugado un papel diverso. Este tipo de proyectos, que en un primer momento parecen sencillos, se convierten en acciones de difícil implantación y, en muchas ocasiones, se han finalizado con una percepción de fracaso y baja aportación de valor al resto de la compañía.
¿La principal razón para esta visión? Se trata de iniciativas que requieren costes y estructuras para la compañía como reorganizaciones, lanzamientos de nuevos roles, proyectos de consultoría, nuevas contrataciones… Gastos de difícil justificación si tan solo se enfoca como una necesidad vinculada puramente al control y gobierno del acceso y consumo del dato. Además, muchos CDOs están utilizando las presiones regulatorias como la RDA en banca o regulaciones globales (GDPR) como argumento para implantar la transformación del dato, sin ir más allá del valor que este tipo de proyectos son capaces de aportar.
En mi opinión, habiendo visto diferentes resultados en varias compañías, estos proyectos deben realizarse en paralelo con otras iniciativas que ayuden y favorezcan su éxito. Son proyectos que suelen traer cambios culturales muy relevantes y suelen generar fuertes resistencias al cambio. Y estas resistencias sólo se pueden combatir demostrando la aportación de valor que se busca con estos proyectos.
Las empresas que se encuentren en este punto inicial en los procesos de transformación del dato, deben ampliar su mirada y evaluar la conveniencia de reconvertirlo en un proyecto de estrategia data driven
Las empresas que se encuentren en este punto inicial en los procesos de transformación del dato, deben ampliar su mirada y evaluar la conveniencia de reconvertirlo en un proyecto de estrategia data driven, donde uno de los componentes principales sea la implantación del propio modelo de gobierno.
¿Cómo podemos orientar nuestra organización hacia una estrategia data driven? Un proyecto de estas características debe afrontar varios retos e iniciativas. La primera de ellas es la necesidad de definir el para qué se necesita un gobierno del dato. La compañía debe analizar qué valor aporta, la mejora de costes y eficiencia que se puede conseguir o el impacto que puede tener el cambio hacia una cultura del dato que promueve la ‘alfabetización de la compañía’ en este contexto.
Si la compañía ha sido capaz de definir el propósito del proyecto, el siguiente paso es centrarse en el gobierno del dato. Por un lado, debemos establecer fronteras y exigencias en la gestión de los datos que identifiquemos como objetivo (informaciones, corporativos, raw data…). Una vez que hemos delimitado estas reglas, debemos pasar a priorizar la calidad de la información. Esta línea de trabajo, pocas veces valorada, tiene que asegurar que aquellos ámbitos del dato que queremos gobernar tengan calidad suficiente como para asegurar el éxito en la aportación de valor que hacemos a las unidades de negocio.
Teniendo claro estos dos aspectos, gobierno del dato y calidad de información, el próximo paso natural es garantizar un acceso sencillo y entendible para cada tipo de consumidor del dato. En esta fase es donde la tecnología cobra un papel protagonista para permitir completar todos los procesos con un soporte que facilite el trabajo diario.
Toda esta hoja de ruta está liderada en primera persona por el CDO, que también tiene el reto de evolucionar su perfil dentro de la organización y promover cambios que favorezcan una cultura del dato. Esta evolución requerirá por si sola de nuevos perfiles profesionales, especializados en la gobernanza del dato, que siembren la semilla de la estrategia data driven dentro de las compañías para mantener el ritmo de las exigencias legales y aprovechar todos los beneficios de esta propuesta. Existe, por tanto, una clara oportunidad para gobernarlos a todos (los datos) y aprovechar todo su potencial en el presente y el futuro.
