7 aspectos de gobierno del dato que se deben evitar
Cada transacción de #datos es una transacción comercial. Por eso es vital crear un marco de #GobiernoDelDato que sea sólido, seguro, adaptable y lo más libre de errores posible.
La mayorÃa de los #CIO saben que los datos mal manejados pueden generar problemas de todo tipo (financieros, reputación, legales, etc.). Tener una polÃtica sólida de gobierno del dato garantiza la seguridad y el cumplimiento, pero que también debe ser accesible y manejable.
Desafortunadamente, es fácil para los lÃderes de #TI caer en trampas que, con el tiempo, pueden socavar incluso los esfuerzos de planificación mejor pensados. Para evitar que su organización caiga en una trampa que pueda hacer que su polÃtica del Gobierno del dato sea ineficaz o incluso peligrosa.
Debemos estar antentos a los 7 errores comunes:
1. Tratar el Gobierno del Dato como un proyecto tecnológico
Dada la naturaleza fluida del gobierno del #dato, el desarrollo de polÃticas no debe verse como un proyecto que pueda simplemente planificarse y publicarse. Una polÃtica de Gobierno del Dato que no pueda seguir el ritmo de la evolución de los requisitos acabará fracasando. Peor aún, una polÃtica de este tipo puede verse como un molesto impedimento para realizar el trabajo, lo que lleva a los equipos a crear sus propias soluciones.
Debemos tratar al Gobierno del Dato como un desafÃo de negocio. Los datos son un activo que la organización debe comprender y proteger, de manera similar a la forma en que muchas empresas implementan procesos de manejo de efectivo, que la organización comprende y acepta completamente porque comprenden la importancia de manejar el efectivo de manera segura.
Una importante tarea de gobernanza que con frecuencia se pasa por alto es la evaluación tanto de la cantidad como del tipo de datos que se recopilan y retienen. Los datos pueden tener un valor tremendo si se utilizan adecuadamente, pero en última instancia los beneficios se limitan a los datos que se pueden gestionar, aprovechar y proteger. Es importante sopesar cuidadosamente los pros y los contras de los datos y no limitarse a capturarlos y conservarlos de forma predeterminada.
2. No transmitir el valor comercial general del Gobierno del Dato
El gobierno del dato debe ser una iniciativa que abarque a toda la empresa. Los programas eficaces de gobierno del dato están alineados o mapeados con las capacidades comerciales y los flujos de valor. En última instancia, se adaptan a los objetivos organizacionales más amplios establecidos por los altos directivos.
Es importante garantizar que el gobierno del dato no se perciba como un proyecto dependiente del departamento de TI. Esto no sólo es vital para asegurar y mantener la aceptación y el apoyo de los altos directivos que, con suerte, van más allá de los tópicos, señala. Es crucial para la escalabilidad y el éxito sostenido del programa de gobierno del dato.
Cuando un CIO no logra articular y demostrar claramente cómo el gobierno del dato y las iniciativas asociadas están ayudando a impulsar resultados comerciales exitosos y mejoras de productividad sigue siendo meramente excelente en concepto y no tanto en ejecución.
3. No lograr atraer a los propietarios de datos al proceso de Gobierno del Dato
El mayor error de gobernanza es no invitar a los propietarios de datos al proceso de gobernanza y lograr su aceptación. La organización que gobierna y gestiona los datos de la empresa no necesariamente es 'propietaria' de los datos que gobierna, señala. Lo más probable es que unidades de negocio o departamentos especÃficos sean los propietarios reales, y que los equipos de gobierno actúen simplemente como administradores de datos. En muchas organizaciones, encontrar al propietario de los datos puede ser un desafÃo en sà mismo, ya que a menudo el propietario no se reconoce a sà mismo como el propietario final de los datos.
Es importante comunicar los planes y beneficios del programa de gobierno del dato directamente a los propietarios finales de los datos. Luego obtenga su aceptación y pregúnteles quién en su organización puede colaborar en el programa. Empiece desde arriba y vaya bajando, aconseja. Comunique el progreso a toda la cadena y solicite apoyo para desbloquear cualquier resistencia u objeción encontrada durante el lanzamiento del programa.
La aceptación es particularmente importante para la parte más difÃcil de cualquier programa de datos: crear la taxonomÃa de datos y la plataforma que los gestionará. En casi todos los casos, esto requerirá cambios en las estructuras de datos [y] limpieza de datos que están anticuados o que no están en lÃnea con la taxonomÃa corporativa. Sin la aceptación de los propietarios de los datos que tienen influencia sobre las fuentes de datos, su programa no tendrá éxito.
4. Definir el Gobierno del Dato sin la infraestructura para sostenerla
Un error crÃtico que cometen muchos lÃderes de TI es introducir polÃticas de gobierno de datos sin asegurarse primero de que todas las partes clave de la empresa tengan las herramientas y el conocimiento para implementarlas de manera efectiva.
Si se definen polÃticas de forma centralizada y se entrega una nueva plataforma de datos en la nube sin una forma centralizada de gestionarla, los equipos empresariales crearán sus propias herramientas para gestionar los datos a su manera
En su lugar, cree los equipos de herramientas y plataformas necesarios para cumplir adecuadamente con la polÃtica de gobierno del dato antes de lanzarla. Al permitir que toda la actividad viva en una ubicación central, los equipos de gobierno de datos pueden confiar en que se cumplen los estándares empresariales mientras rastrean cualquier cosa que pueda salirse de la polÃtica. Este enfoque reduce la carga general de gestión de datos de los equipos empresariales, lo que permite al personal dedicar más tiempo a trabajar con datos y menos tiempo a gobernarlos.
5. Olvidar que la educación sobre Gobierno del Dato es continua
No aceptar la realidad de un entorno laboral en evolución que alienta a los empleados a adoptar nuevas plataformas de intercambio de datos puede, con el tiempo, dejar una polÃtica de gobierno del dato hecha jirones.
Instruir periódicamente a todos los empleados sobre herramientas y polÃticas de gobierno del dato. El intercambio de información a través de aplicaciones no autorizadas ocurre con demasiada frecuencia simplemente porque los empleados no conocen o no comprenden completamente las herramientas disponibles, ni las consecuencias para el negocio del uso de aplicaciones no autorizadas.
6. No designar un lÃder de proyecto fuerte
Al desarrollar una estrategia de gobierno del dato, la responsabilidad debe recaer en un lÃder de proyecto designado. Este miembro senior del equipo de TI se sentará a la mesa con colegas de negocios para elaborar una polÃtica firme y detallada que cumpla con todos los objetivos previstos. La persona que lidere necesita ayudar a crear y hacer cumplir las reglas para mantener limpios los datos de la empresa. El jefe de gobierno de datos también debe ser responsable de convocar a colegas de TI y de administración para modificar y actualizar periódicamente el documento de gobierno.
Sin una estrategia de gobernanza bien diseñada, los datos organizacionales pueden quedar aislados a medida que cada unidad de negocios o departamento implementa un sistema de transacciones separado infestado de significados y reglas de datos únicos. A medida que estos diferentes sistemas comienzan a construir y recopilar datos con el tiempo, pueden desarrollarse discrepancias sutiles, lo que genera dificultades para encontrar una versión de la verdad, ya que cada sistema comienza a informar resultados diferentes. Estas inconsistencias se pueden evitar con un programa sólido de gobierno de datos empresariales que incluya definiciones y formatos de datos que se utilizarán en toda la organización.
7. Tratar la iniciativa de implementar como un One-Shot
La estrategia de implementar el gobierno de datos, tiene que estar alineada con la madurez de la organización en asimilar los procesos y procedimientos. Se puede caer en el error de intentar implementar una iniciativa de este tipo como un one-shot, cuando la mejor aproximación es una implementación incremental, sin olvidar establecer objetivos a corto y medio plazo y con pequeñas iniciativas que vayan involucrando a la organización de manera proactiva.
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7 Aspects of Data Governance to Avoid
Every data transaction is a business transaction. That's why it's vital to create a framework for Data Governance that is robust, secure, adaptable, and as error-free as possible.
Most CIOs know that mishandled data can lead to all sorts of problems (financial, reputational, legal, etc.). Having a solid data governance policy ensures security and compliance, but it must also be accessible and manageable.
Unfortunately, it's easy for IT leaders to fall into traps that, over time, can undermine even the most well-thought-out planning efforts. To prevent your organization from falling into a trap that could render your data governance policy ineffective or even dangerous, we must be aware of the 7 common mistakes:
1. Treating Data Governance as a technological project
Given the fluid nature of data governance, policy development should not be seen as a project that can simply be planned and rolled out. A Data Governance policy that cannot keep pace with evolving requirements will ultimately fail. Worse still, such a policy may be seen as a cumbersome impediment to getting work done, leading teams to create their own solutions.
We must treat Data Governance as a business challenge. Data is an asset that the organization must understand and protect, much like how many companies implement cash handling processes, which the organization fully understands and accepts because they understand the importance of handling cash securely. An important governance task that is often overlooked is assessing both the quantity and type of data collected and retained. Data can have tremendous value if used properly, but ultimately, the benefits are limited to the data that can be managed, leveraged, and protected. It's important to carefully weigh the pros and cons of data and not just capture and retain it by default.
2. Failing to convey the overall commercial value of Data Governance
Data governance should be an initiative that encompasses the entire enterprise. Effective data governance programs are aligned or mapped to business capabilities and value streams. Ultimately, they adapt to broader organizational objectives set by top executives.
It's important to ensure that data governance is not perceived as a project dependent on the IT department. This is not only vital to securing and maintaining buy-in and support from top executives who hopefully go beyond the clichés, it's crucial for the scalability and sustained success of the data governance program. When a CIO fails to articulate and clearly demonstrate how data governance and associated initiatives are helping drive successful business outcomes and productivity improvements, it remains merely excellent in concept and not so much in execution.
3. Failing to engage data owners in the Data Governance process
The biggest governance mistake is not inviting data owners into the governance process and gaining their acceptance. The organization that governs and manages enterprise data is not necessarily the 'owner' of the data it governs. Most likely, specific business units or departments are the actual owners, and governance teams simply act as data stewards. In many organizations, finding the data owner can be a challenge in itself, as the owner often does not recognize themselves as the ultimate data owner.
It's important to communicate the plans and benefits of the data governance program directly to the ultimate data owners. Then, gain their acceptance and ask them who in their organization can collaborate on the program. Start from the top and work your way down. Communicate progress throughout the chain and seek support to overcome any resistance or objections encountered during the program rollout.
Acceptance is particularly important for the hardest part of any data program: creating the data taxonomy and the platform that will manage it. In almost every case, this will require changes to data structures [and] data cleaning that are outdated or not in line with corporate taxonomy. Without acceptance from data owners who have influence over data sources, your program will not succeed.
4. Defining Data Governance without the infrastructure to support it
A critical mistake many IT leaders make is introducing data governance policies without first ensuring that all key parts of the enterprise have the tools and knowledge to effectively implement them.
If policies are defined centrally and a new cloud data platform is delivered without a centralized way to manage it, business teams will create their own tools to manage data their way.
Instead, create the necessary tool and platform teams to properly enforce the data governance policy before launching it. By allowing all activity to live in one central location, data governance teams can rely on meeting enterprise standards while tracking anything that might stray from policy. This approach reduces the overall data management burden on business teams, allowing staff to spend more time working with data and less time governing it.
5. Forgetting that Data Governance education is ongoing
Failing to acknowledge the reality of an evolving work environment that encourages employees to adopt new data-sharing platforms can, over time, shred a data governance policy.
Periodically instruct all employees on data governance tools and policies. Information sharing via unauthorized apps occurs all too often simply because employees are not aware of or do not fully understand the available tools, nor the business consequences of using unauthorized apps.
6. Not appointing a strong project leader
When developing a data governance strategy, responsibility should fall to a designated project leader. This senior member of the IT team will sit at the table with business colleagues to craft a firm and detailed policy that meets all intended objectives. The leader needs to help create and enforce rules to keep company data clean. The data governance head should also be responsible for convening IT and management colleagues to periodically amend and update the governance document.
Without a well-designed governance strategy, organizational data can become siloed as each business unit or department implements a separate transaction system riddled with unique data meanings and rules. As these different systems start to build and collect data over time, subtle discrepancies can develop, making it difficult to find a version of the truth as each system begins to report different results. These inconsistencies can be avoided with a solid enterprise data governance program that includes definitions and data formats to be used throughout the organization.
7. Treating the implementation initiative as a One-Shot
The strategy for implementing data governance must align with the organization's maturity in assimilating processes and procedures. One might fall into the trap of trying to implement such an initiative as a one-shot when the best approach is an incremental implementation, while remembering to set short and medium-term goals and with small initiatives that progressively involve the organization.
Shall we talk?