Data Governance

El trabajo con datos bajo diferentes nombres (business intelligence, big data, data science, data analytics, data governance y más) es una nueva función dentro de la empresa, que apareció en la segunda mitad del siglo XX, pero que se ha consolidado en este siglo y que ya no desaparecerá. Hablamos de la gestión del dato, como lo hacemos de la gestión de los recursos humanos, las finanzas o el marketing. Tiene sus reglas de admisión, sus programas de formación, sus especialidades, sus métodos, sus costumbres y sus gremios. Es ya una profesión, con muchas especialidades. Algunos de estos expertos, se dedican al gobierno de los sistemas de datos, es decir, la organización, los procedimientos y la administración y documentación de los sistemas de datos dentro de organizaciones normalmente grandes.
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GRÁFICA: La Rueda de la Gestión de Datos.

DAMA Internacional es la sociedad que agrupa a la comunidad de practicantes de la gestión de datos, define los estándares de la profesión y proporciona certificados de aptitud, si pasas (y pagas) un examen. Fue fundada en Los Angeles a finales de los 1980. DAMA gestiona un manual de buenas prácticas, el DMBoK o Data Management Body of Knowledge, del que se puede descargar una versión corta gratuitamente aquí. Las siglas recuerdan al estándar de gestión de proyectos, el PMBoK, bastante más popular y al que hemos dedicado en este blog unas cuantas entradas. Según el DMBoK, “la gestión de datos consiste en el desarrollo, la ejecución y la supervisión de planes, políticas, programas y prácticas para controlar, proteger, servir y aumentar el valor de los activos de datos e información” que poseen las empresas. Como se ve, se trata de un concepto paraguas, en el que caben los que administran bases de datos, los auditores de la calidad o los desarrolladores de aplicaciones; pero, al contrario, no entrarían los analistas de negocio ni los analistas y científicos de datos.

Como también ocurría con el PMBoK, no trata de lo que la gente hace (diseñar, construir, analizar, presentar, preservar… para tomar decisiones), sino de los procedimientos, las reglas y los documentos que se tienen que cumplir para hacerlo. Lo piden los reguladores, Sarbanes-Oxley, Basilea II, etc. Está pensado para la conservación, no para la decisión. Es una parte del gobierno corporativo. Para algunos, resulta un poco aburrido: “El que escribió la metodología”, dije una vez, “no estaba en el cliente”.

Igual que el PMBoK, el DMBoK se organiza en torno a ocho áreas de conocimiento o competencias temáticas:

  • la gestión de la arquitectura de datos, que incluye el modelo de datos y su relación con el resto de la arquitectura de empresa (John Zachman es presidente honorario de DAMA). Me gusta ésto.
  • el desarrollo de datos (data development), que quiere decir el modelado de datos y el diseño de las bases de datos.
  • la gestión de la seguridad: estándares, clasificación, administración, autenticación y auditoría.
  • dos áreas dedicadas a la gestión de los metadatos; me gusta –lo que quieren decir los datos para el negocio, escondidos entre los códigos y etiquetas es donde reside el valor.
  • el almacén de datos y la inteligencia de negocio que ahora llamamos “convencional”, pero que es la que la mayoría de las empresas utilizan: la arquitectura, el diseño, la construcción, la explotación y sus disciplinas asociadas (formación, soporte al usuario, control y fine tuning). Es también el escalado y la integración de algoritmos y soluciones nuevas.
  • la gestión de contenidos y documentos; a mí me gusta que esté aquí, otra gente no está de acuerdo. Los big data, que necesitan trabajar sobre diferentes fuentes y códigos y realizar minería de textos y de sentimientos la han vuelto a poner de moda.
  • y la gestión de la calidad del dato: especificaciones, análisis, medición y mejora continua. O sea, el cariño y el cuidado de lo que verdaderamente importa.

En Europa, como suele pasar, se ha creado un estándar propio que pone la atención en la calidad de los datos. Es el Corporate Data Quality Management (CDQM), promovido por la European Foundation for Quality Management y la Universidad de Saint Gallen. El CDQM se organiza en torno al ciclo de gestión propio de cualquier función empresarial (la estrategia, la organización, los procesos, los métodos…). El modelo europeo CDQM propone cinco estadios de evolución o estadios de madurez del gobierno corporativo de datos que, como en otros inventos de la EFQM, permite autoevaluarse y establecer una hoja de ruta de mejora.

El gobierno de los datos (data governance), que es el objetivo de estos modelos, ha dado lugar en las organizaciones grandes a vicepresidentes, directores y comités para el gobierno de datos; incluso en algunas empresas cotizadas forma parte del área de auditoría en el propio consejo de administración. Algunos proponen una figura de Chief Data Officer (CDO) para las organizaciones grandes y, sin ir más lejos, el primer ejecutivo de la tecnología de la empresa se llama el Chief Information Officer (CIO), o sea el responsable de la información…

Vengo de escuchar a Atish Banerjea, que acaba de ser nombrado CIO de Facebook, después de serlo de NBCUniversal y de Pearson. La AIS, la gente de mi especialidad, le acaba de otorgar el premio “Leadership Excellence Award”. Banerjea nos pedía a los académicos que formemos desde el grado a expertos en ciberseguridad y en gestión y tecnologías de datos.

La UOC forma expertos en la gestión de datos y en las tecnologías de Business Intelligence y Big Data en un Máster, que tiene dos itinerarios diferenciados (Análisis de Datos y Tecnologías), dos posgrados y seis especialidades.

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