En X-DATA tenemos clara la importancia de invertir en el control y la gobernanza de datos, pues la arquitectura de la información gestiona los procesos y reglas que transforman los datos en información útil. Te compartimos la segunda parte del clásico “¿Cuál es tu estrategia de datos?”, donde se responde a ¿cómo se organizan los datos? y se aborda la relevancia de contar con una única fuente de verdad.
¿Cómo se organizan los datos?
En una empresa la arquitectura de datos describe cómo se recopilan, almacenan, transforman, distribuyen y consumen los datos. Incluye las reglas que rigen los formatos estructurados, como bases de datos, sistemas de archivos y otros sistemas para conectar datos con los procesos comerciales que los consumen.
La arquitectura de la información gobierna los procesos y las reglas que convierten los datos en información útil. La única fuente de verdad (SSOT por sus siglas en inglés), es un repositorio lógico, a menudo virtual y basado en la nube que contiene una copia autorizada de todos los datos cruciales, como los detalles del cliente, el proveedor y el producto. Este debe contar con controles sólidos de procedencia y gobernanza de datos para garantizar que estos se puedan confiar en actividades defensivas y ofensivas, así como utilizar un lenguaje común, no específico para una unidad o función comercial en particular.
No tener un SSOT puede conducir al caos, pues esta es la fuente a partir de la cual se desarrollan múltiples versiones de la verdad (MVOT), las cuales resultan de la transformación específica de la empresa de datos en información, datos imbuidos de «relevancia y propósito».
Por lo tanto, a medida que varios grupos dentro de las unidades o funciones transforman, etiquetan e informan datos, crean versiones distintas y controladas de la verdad que, cuando se les consulta, producen respuestas consistentes y personalizadas de acuerdo con los requisitos predeterminados de los grupos. Múltiples versiones de la verdad, derivadas de un SSOT común, admiten una toma de decisiones superior.
Una buena estrategia de datos requiere que los datos contenidos en la única fuente de verdad (SSOT) de una empresa sean de alta calidad, granulares y estandarizados, y que múltiples versiones de la verdad (MVOT) se controlen cuidadosamente y se deriven del mismo SSOT. Esto requiere una buena gobernanza tanto para los datos como para la tecnología.
En ausencia de una gobernanza adecuada, surgen algunos problemas comunes: las descripciones de datos pueden ser ambiguas y mutables. Sin una definición concreta al principio de lo que constituye la «verdad» (ya sea un SSOT o MVOT), las partes interesadas desperdician tiempo y recursos a medida que intentan gestionar datos no estandarizados.
Las reglas de los datos son vagas o se aplican de manera inconsistente. Si las reglas para agregar, integrar y transformar datos no son claras, se malinterpretan o simplemente no se siguen, particularmente cuando la transformación de datos involucra múltiples pasos mal definidos, es difícil replicar de manera confiable las transformaciones y aprovechar la información en toda la organización.
Aunque el modelo SSOT-MVOT es conceptualmente sencillo, requiere controles de datos, estándares, gobierno y tecnología sólidos. Idealmente, los altos ejecutivos participarán activamente en las juntas y comités de gobierno de datos. Pero el gobierno de datos no es particularmente divertido y son los CDO (Chief Digital Officer) y CTO (Chief Technology Officer) empresariales quienes los lideran.
Con pocas excepciones, los CDO encuentran que su mejor estrategia de datos enfatiza la defensa y el control (que depende de un SSOT robusto) o la ofensiva y la flexibilidad (habilitada por los MVOT). En ocasiones, es óptimo dedicar la misma atención a la ofensiva y la defensa, pero en general no es prudente predeterminar una división 50/50 en lugar de realizar compensaciones estratégicas consideradas.
Para determinar las posiciones actuales y deseadas de una empresa en el espectro de defensa ofensiva, el CDO debe tener en cuenta, entre otras cosas, la estrategia general de la empresa, su entorno regulatorio, las capacidades de datos de sus competidores, la madurez de sus prácticas de gestión de datos y el tamaño de su presupuesto de datos.
Las empresas con las estrategias de datos más avanzadas comenzaron en un punto y gradualmente migraron a una posición nueva y estable. Por ejemplo, pueden haber cambiado su enfoque de defensa y control de datos hacia la ofensiva a medida que su defensa de datos maduraba o la competencia se calentaba. El camino opuesto, desde la ofensiva hacia la defensa y desde el flexible hacia el controlado, es posible pero generalmente más difícil.
La forma en que la estrategia de datos de una empresa cambia de dirección y velocidad dependerá de su estrategia general, cultura, competencia y mercado. El diseño óptimo dependerá de la posición de una empresa en el espectro de defensa ofensiva.
Finalmente, al elegir entre una función de datos centralizada y descentralizada, es importante considerar cómo se determinará, asignará y gastará el financiamiento. Los presupuestos descentralizados generalmente se centran más en inversiones ofensivas, están más cerca de los usuarios comerciales y tienen un retorno de la inversión más tangible.
Por otra parte, los presupuestos centralizados se concentran con mayor frecuencia en minimizar el riesgo, reducir costos y proporcionar mejores controles de datos y supervisión reguladora, actividades que son menos cerca de usuarios comerciales y generalmente tienen un Retorno de Inversión menos tangible. Por lo tanto, crear un caso de negocios para justificar esto último suele ser más complicado.
La importancia de invertir en el control y la gobernanza de datos, incluso si la recompensa es abstracta, se entiende y acepta más fácilmente si una empresa ha sufrido un desafío regulatorio importante, una violación de datos u otro problema grave relacionado con la defensa.
Las tecnologías emergentes pueden permitir una próxima generación de capacidades de gestión de datos, lo que simplifica potencialmente la implementación de estrategias defensivas y ofensivas. Las empresas que aún no han desarrollado una estrategia de datos y una función sólida de gestión de datos deben ponerse al día muy rápidamente o comenzar a planificar su salida.