Antes de confiar en la analítica para todo, o para una parte, de la estrategia para la toma de decisiones, se deben implementar los procesos adecuados para asegurar que los datos fluyen sin obstáculos entre todos los departamentos de la empresa y sin poner en riesgo su calidad, accesibilidad, usabilidad y seguridad. Para ello, se podrían tener en cuenta las siguientes cinco pautas:

Diagnosticar las fuentes de datos de la organización

Para que los datos sean rentables dentro de una organización, es necesario saber cómo seleccionarlos, recolectarlos, almacenarlos y usarlos de manera efectiva, sobre todo teniendo en cuenta que son numerosos y fácilmente perdibles. Hay que empezar por hacer un inventario de todos los datos de los que dispone la empresa, identificando su procedencia y, después, definiendo los puntos de fricción en los que se pudiera generar una pérdida de valor debido a su mala calidad. Para ello hay que fijarse en las 5 Vs:

• Volumen: el volumen de datos que se almacenan y procesan ha estallado en los últimos años. Debemos determinar qué cantidad de datos hay en las bases de datos para decidir cuál debe ser el método de gestión de los mismos.
• Variedad: los datos pueden ser complejos y diversos, estructurados o desestructurados y asimismo pueden proceder de una amplia gama de sistemas de información. Hay que adquirirlos de diferentes lugares, centralizarlos y cruzarlos para disponer de un mapa lo más exhaustivo posible de todos ellos.
• Velocidad: seleccionar un software de altas prestaciones con potentes capacidades informáticas que sea flexible y que incorpore lo último en machine learning. Auditar su infraestructura para así poder elegir las herramientas más eficientes de acuerdo con las necesidades y construir una sólida base tecnológica.
• Veracidad: la fiabilidad de los datos que recolectamos y procesamos puede verse comprometida de muchas maneras: errores declarativos, existencia de diversos puntos de recolección, errores humanos... También puede haber sesgos en el análisis. Hay que diagnosticar la calidad y precisión de todos los datos.
• Valor: en un ecosistema con tanta información, hay que ser capaz de unificar los datos, de almacenar aquellos que son útiles y actuar con destreza para generar beneficio o conocimiento.

Unificar a toda la empresa en torno a una estrategia común de gobernanza de datos

Aparte de hacer el diagnóstico de los datos, es importante que todos los departamentos de la compañía estén implicados en el uso de estos, desde los directivos a los equipos operativos. A continuación, vemos algunas sugerencias para lograr su transversalidad:

• Realización de entrevistas individuales o en grupo con los diferentes departamentos de la compañía para entender mejor la situación en lo que respecta a los datos, determinar requerimientos para una organización específica y tener en cuenta todas las expectativas en el terreno de la gobernanza.
• Llevar a cabo talleres de tipo práctico con el objetivo de construir conjuntamente un marco metodológico general para desarrollar la gobernanza de datos.
• El estudio de casos reales para analizar, con el apoyo de una representación de los empleados de la compañía, problemas específicos o recurrentes asociados con un ámbito específico de datos.
• La clave es generar interés y lanzar el proyecto de gobernanza de datos con empleados que se sientan receptivos y comprometidos. Se pueden crear equipos para que elaboren un borrador de un documento de gobernanza de datos que trace unas líneas básicas sobre su misión, principales objetivos y roles. 

Elegir un modelo de gobernanza de datos que sea a la vez adecuado a la estructura y ágil

Cuando se pone en marcha un proyecto de gobernanza de datos, hay que evitar caer en la trampa de tratar de ocuparse al mismo tiempo de todos los aspectos técnicos, organizativos y normativos que implica. Llenar las agendas de todo el mundo con una plétora de tareas relacionadas con la gobernanza de datos, probablemente pondrá en riesgo sus posibilidades de éxito. No se debe subestimar el tiempo que será necesario para obtener los primeros resultados tangibles. Hay que definir una ruta precisa, validada por los diferentes stakeholders, con hitos intermedios para evaluar el trabajo y el progreso hechos hasta ese momento.

Siguiendo el mismo principio, debemos tener en cuenta que existen varios modelos de gobernanza de datos con el fin de elegir el que mejor se adapte a las necesidades, recursos humanos y financieros y estado de madurez de los datos.

Seleccionar stakeholders e identificar a todos los actores relacionados con los datos

En el pasado había una tendencia a situar la gobernanza de datos bajo la sola responsabilidad de los equipos de IT. En las empresas de hoy en día, cuya entera actividad está impulsada por los datos, la gobernanza de los mismos ha de ser implementada y apoyada en todas las unidades de negocio, porque cada una de ellas juega un papel en la supervisión de los datos.

El primer paso ha de ser contratar o nombrar un director general de datos que sea el responsable de la gobernanza de los mismos para el conjunto de la compañía. Su papel es aprobar y priorizar proyectos, gestionar presupuestos, contratar personal para la gestión del programa y asegurar que este esté siempre plenamente documentado. Idealmente, el director general de datos debería reportar directamente al CEO. Si la empresa tiene una estructura directiva más plana, se debe asignar el rol de director general de datos a un directivo de nivel comparable, como el director de BI & Data. A partir de ahí, hacer crecer el equipo a cargo del proyecto creando un grupo multidisciplinar en el que estén incluidos los propietarios, administradores y vigilantes de los datos.

Crear entidades de dirección y eliminar los silos en el corazón de la compañía

Una vez que se haya creado el equipo de gobernanza de datos, se puede reunir a todos los miembros en una oficina dedicada específicamente a la gobernanza, constituidos en un comité que tome las decisiones estratégicas sobre la implementación de la misma en las diferentes unidades de negocio de la empresa. Ellos deben aprobar las políticas y estándares relativos  a los datos y ocuparse de cualquier cuestión que surja relativa a calidad, seguridad y gestión de los datos. Organizar sesiones ocasionales o regulares con feedback escrito u oral si se desea hacer llegar las decisiones que se toman a los equipos operativos que usan los datos en su trabajo.

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Idealmente, se debería elegir un modelo de gobernanza horizontal que ponga los datos en el centro de la actividad y de los asuntos de la empresa. Apoyado en ese principio, se puede acelerar la eliminación de silos entre marketing directo, publicidad y servicio al consumidor, y unir el CRM, la gestión de medios y las tecnologías en el corazón de las organizaciones, las marcas y sus agencias. Se puede empezar por hacer partícipes a los empleados de los beneficios de cooperar y compartir datos cotidianamente. Asimismo, se pueden poner en marcha proyectos transversales que reúnan a equipos que no estén acostumbrados a trabajar juntos y definir objetivos comunes. Después, asegurarse de que todos los datos que puedan ser útiles para desarrollar proyectos están concentrados en una plataforma o hub de gestión de datos que garantice la fiabilidad e interconexión de los mismos. Informar a todos los equipos de la existencia de este activo centralizado de datos y compartir una visión común sobre cómo gestionar los datos entre las diferentes partes de una organización para armonizar las prácticas de todas ellas.