Hemos hablado en otras notas anteriores del Governance de Business Intelligence, cuyo objetivo es garantizar que toda iniciativa de BI esté alineada y responda en pos de la Estrategia de Negocio. Regula y centraliza toda decisión y priorización de iniciativas y evolutivos de BI bajo el consenso de todos sus miembros.

El pilar principal a definir dentro de la Estrategia de BI es la Arquitectura Objetivo, la cual será implementada a través de proyectos planificados bajo un Road Map (también parte de dicha Estrategia). Pero no se trata sólo o principalmente de tecnología, sino que también es protagonista el aspecto cultural bajo el fuerteparadigma que está impactando en las organizaciones respecto a los datos: Organizaciones Data Driven. Es por ello, que también es importante contemplar en la estrategia un Plan de Despliegue, que no es ni más ni menos que preparar los procesos de la organización, definir e impulsar el desarrollo de los skills analíticos y tecnológicos, designar los roles y todo lo necesario para acompañar esta nueva cultura y la Estrategia de BI (CAO, CDO, Data Owners, Information Architects, etc).

Leía el otro día que una de las características de las organizaciones disruptivas es que aplican BI para tener conocimiento e inteligencia del negocio. Las organizaciones Data Driven, son aquellas que habilitan, promueven y practican una cultura en la que cada persona accede fácilmente a los datos para la toma de decisiones, teniendo conversaciones mejor sustentadas por los datos, independientemente del rol que cumplan. Habilitan el acceso a los datos tanto en los niveles ejecutivos como en los operativos. Acá es donde convergen la Estrategia de BI y la cultura organizacional. Y los esquemas de Governance se conforman para articularlo de manera eficiente. 

Para ejecutar una Estrategia de BI, se deben preparar y asegurar desde el Governance todos los elementos y dimensiones necesarias para medir y cumplir el logro de la Estrategia de Negocio. Entre esas dimensiones se encuentra la infraestructura.  

En este último punto me detengo para profundizar lo siguiente: bajo el universo “infraestructura” abarcamos no sólo servidores, bases de datos, conectores, APIS, ETLs, etc, sino que se definen e implementan todos los factores, capacidades técnicas y los procesos necesarios para garantizar eficiencia y agilidad para los datos y la integración. Asegurar consistencia, calidad, acceso y flexibilidad frente a la evolución de la arquitectura de BI, así como también disponibilidad en tiempo y forma de los datos. 
Todos estos temas, son los que se encuentran bajo el alcance del Governance de Datos (que a mi criterio es un apéndice del Goverenance de BI, o en su defecto, en algunas empresas comienzan por darle forma al de Datos y cuando la cultura está preparada, se extiende el concepto y se impulsa un mayor alcance para que se amplíe a un Governance de BI).

El objetivo del Governance de Datos es entonces el de asegurar la correcta gestión End to End de los activos de información en la organización

• Asegurar que los datos cumplen con las demandas
• Reducir costos relativos a su gestión y protección
• Gestionar y desarrollar los datos como un activo empresarial
• Velar por la Calidad
• Minimizar riesgos por los grandes volúmenes
• Planificar y controlar 

Define la metodología de todo su ciclo de vida y garantiza que sea cumplida. Establece los estándares, políticas y proceso que determinan el uso, desarrollo y gestión de los datos a nivel corporativo.

¿Quiénes son sus miembros? Referentes interdisciplinarios (del Governance de BI, si ya está conformado) con foco en los datos.

El Governance de Datos genera y mantiene entregables, partiendo desde temas conceptuales y orientados a una visión funcional:

• Se define el marco de entidades de datos principales, luego se identifican los dueños (Data Owner), se detectan las aplicaciones fuente, las integraciones de origen y destino para compartirlos.
• A partir de allí se definen y desarrollan aspectos más técnicos y tangibles: atributos detallados (modelos canónicos de datos), esquemas de MDM (Master Data Management) con los modelos para las bases de datos transaccionales y los modelos analíticos, esquemas de permisos de seguridad y accesos, validaciones de consistencia y congruencia, definición de reglas para ETLs y servicios (SOA) para publicación o consulta por entidad, Data Cleansing, etc.

Como mencionaba antes, se presentan nuevos roles y responsabilidades (que no significan necesariamente puestos sino visiones o funciones de especialistas o referentes ya existentes). Menciono dos rolesindispensables que no pueden faltar en un Governance de Datos:

• Data Owner o Data Governor (referente del negocio): es el responsable del ciclo de vida de una entidad de datos, de todas las decisiones de uso, acceso, calidad, atributos de la misma. Se suele definir uno por cada entidad (Ej: Cliente, Factura, Stock, Cuenta Contable). Su elección es muy directa y clara, ya que es el “experto” del proceso de negocio que genera dicho dato en la organización.
• Information Architect – IA (referente tecnológico – IT): es el responsable de la visión E2E y CROSS del diseño, implementación y mantenimiento de la arquitectura de datos. Visión Global de los datos.

Luego habrá en IT otros especialistas, como los DBA de cada aplicativo (ya que tienen conocimiento del comportamiento de los datos en un aplicativo puntual).  Pero el IA tiene esa visión global acompañando a los Data Owner, ya que los datos viajan de sistema a sistema y deben velar por su ciclo de vida independientemente en dónde se alojen y garantizando que se cumplan los requisitos de seguridad, confidencialidad, calidad, etc.

Como toda organización en general se encuentra en períodos de transición y transformación, con una cultura previa y en plena operación, la Implementación de estos mecanismos tiende a ser en forma gradual: puede ser comenzando por un Piloto que surja (según estrategia de negocio y BI) acompañando un proyecto que tiene un alcance relativo a ciertas entidades de datos o implementaciones de proyectos analíticos que siempre tienen etapas, acotadas a procesos o temáticas. De esta manera se va definiendo el mecanismo, herramientas, procedimientos y se van adecuando, y se adopta el esquema dentro de la cultura de la organización más naturalmente.  

Por Florencia Hernández Franch – Estrategia IT de Auren