Para alcanzar los objetivos en el ámbito de Gobierno de datos
¿Qué es Agile?
El Agile Manifesto, Manifiesto ágil o Manifiesto para el desarrollo de software ágil es una declaración de valores y principios sobre nuevas formas de desarrollar software que surgió en 2001, como reacción a los tradicionales métodos formales con los que se trabajaba entonces en la industria, pero en los últimos años también se aplica en ámbitos distintos al desarrollo de software.
Estos son los 4 valores sobre los que se fundamentan el mindset agile:
Que a su vez se desarrollan en 12 principios:
Este mindset se puede aplicar siguiendo diferentes frameworks, entre los que destacamos Kanban o Scrum. Y después cada empresa lo adapta a su realidad y al mejor encaje mediante su propia metodología de trabajo.
Este movimiento tan disruptor ha supuesto un antes y un después en el desarrollo de software. Y actualmente ha sobrepasado estas fronteras formando parte ya de una forma de trabajar que se está implementando en todas las áreas de la empresa.
Esta forma de trabajar encaja perfectamente en entornos cambiantes, donde las prioridades cambian y dónde proyectos de 12 meses pueden quedarse obsoletos a mitad de camino. El mindset agile se centra en el valor de cada iniciativa y en descubrir el producto/proyecto conforme se va construyendo de forma iterativa, partiendo en pequeñas entregas de valor ya accionables para el negocio, que van ampliándose tras cada entrega iterativa.
¿Cómo sé si aplico agile?
Nos tendríamos que preguntar si nuestro prototipo inicial se parece al que finalmente he construido y en caso de:
- SÍ: no estoy aplicando agile, estoy siguiendo un roadmap predefinido que no se adapta.
- NO: perfecto, he aprendido por el camino y dirigido el producto y/o proyecto a aquello que tiene más valor, con el usuario, no yo solo con un listado inicial.
- Qué es Data Governance
Según el framework de DAMA, Data Governance es el ejercicio de autoridad y control (planificación, seguimiento y ejecución) sobre la gestión de los activos de datos … centrándose en cómo se toman las decisiones sobre los datos y cómo se espera que se comporten las personas y los procesos en relación con los datos.
El alcance y el enfoque de un programa particular de Data Governance dependerá de las necesidades de cada organización siendo aconsejable incluir los siguientes aspectos:
- Estrategia: Definir, comunicar e impulsar la ejecución de la Estrategia de Datos y la Estrategia de Gobierno de Datos.
- Política: Establecimiento y aplicación de políticas relacionadas con la gestión de datos y Metadatos, acceso, uso, seguridad y calidad.
- Normas y calidad: Establecimiento y aplicación de estándares de calidad de datos y Arquitectura de Datos.
- Supervisión: Proporcionar observación práctica, auditoría y corrección en áreas clave de calidad, políticas y gestión de datos (a menudo conocidas como custodia).
- Cumplimiento: Garantizar que la organización pueda cumplir con los requerimientos regulatorios relacionados con los datos.
- Gestión de problemas: Identificar, definir, escalar y resolver problemas relacionados con la seguridad de los datos, el acceso a los datos, la calidad de los datos, el cumplimiento de la regulación, la propiedad de los datos, las políticas, los estándares, la terminología o los procedimientos de gobierno de los datos.
- Proyectos de gestión de datos: Patrocinar esfuerzos para mejorar las prácticas de gestión de datos.
- Valoración de activos de datos: Establecimiento de estándares y procesos para definir consistentemente el valor comercial de los activos de datos.
- Grandes retos en el lanzamiento de iniciativas Data Governance
La mayoría de los retos a los que nos enfrentamos a la hora de aplicar Data Governance tienen como elemento común, la cultura, principalmente representada por la gestión de las personas y sus expectativas, siendo dicha gestión el desafío más crítico, aunque haya challenges donde hay que tener en cuenta otros elementos.
A continuación, algunos de los retos:
- Convencer y no imponer “demostrando el valor acciono e integro”.- La imposición puede funcionar en el corto-medio plazo, pero no garantiza el éxito en el medio-largo plazo, teniendo por tanto como desafío convencer a todos los participantes en las iniciativas de Data Governance del valor “concreto” que aportara la iniciativa a su día/día, a su departamento, a su empresa y en algunos casos a la sociedad.
- Compartir es vivir “stop silos”.- Compartir con el resto de la organización las iniciativas que se están llevando a cabo, con los datos utilizados y generados, es un ingrediente importante para llegar a los resultados. El conocimiento, aunque sea a alto nivel, residirá en la organización y no en personas concretas, permitiendo una mayor eficiencia a la hora de abordar las iniciativas. Este reto aplica principalmente a grandes empresas, existiendo dos grandes factores que, aunque tienen relación se pueden abordar por separado:
- Estructura organizativa / departamental.- Donde en muchos casos no hay un conocimiento de las actuaciones que están realizando otros departamentos.
- Poder de la información.- En ocasiones se tiende a confundir con la gestión de la confidencialidad de la información, pero aquí nos referimos a esos set de datos que no están disponibilizados para su consumo siendo estratégicos y/o importantes.
- Laberinto de herramientas “dime qué uso, por qué y para qué”.- La herramienta ideal no existe, siendo fácil perderse en la selección de la herramienta, teniendo que tener siempre en mente, qué necesito, por qué, para qué y para quién, lo cual nos hará ir encontrando el camino correcto.
- Think big, start small Data Governance
Las iniciativas de gobierno de datos son complejas implicando muchos ámbitos de la gestión datos, como calidad, arquitectura, seguridad, etc. Es complicado pensar en abordar un plan global desde cero, con tantos actores con los que colaborar, silos de conocimiento, barreras culturales y resistencia al cambio. Por ese motivo la mejor opción es plantear incrementos pequeños, fáciles de definir, medir y con los que poder mostrar valor a corto plazo. Este enfoque, se usa en las iniciativas Agile.
Los principios clave de Agile son trabajar en colaboración y optimizar su flujo de trabajo. El gobierno de datos es un esfuerzo de colaboración que tiene interdependencias con varias áreas y los equipos de desarrollo de soluciones deben tener el apoyo de dichas áreas para poder entregar valor. Pero, ¿estos equipos trabajan con objetivos claros y estables?
El segundo principio del Manifiesto Agile, dice que:
“Da la bienvenida a los requisitos cambiantes, incluso al final del desarrollo. Los procesos ágiles aprovechan el cambio para la ventaja competitiva del cliente.”
El problema suele residir en la inercia. La capacidad de un proyecto para cambiar de rumbo (requisito) es limitada. Y cuanto más rápido avanza el proyecto, menor es la capacidad de adaptación a nuevos rumbos.
¿Entonces qué podemos hacer? Como se ve en el tercer principio: “Entregue con frecuencia, desde un par de semanas hasta un par de meses, con preferencia a la escala de tiempo más corta.” O lo que es lo mismo, objetivos pequeños y accionables en poco tiempo. Mayor valor y menor esfuerzo.
Esta aproximación iterativa e incremental es la que nos da la posibilidad de:
- Disponer de pequeñas entregas accionables en el corto plazo. De esta forma los stakeholders/sponsors pueden ver el valor desde inicio e involucrarse más fácilmente.
- Medir y monitorizar la evolución del producto. Se revisan los procesos de forma restrospectiva y se mejora entregable a entregable.
- Revisión y ajuste de los objetivos. Se revisan los entregables, se recibe feedback de los stakeholders y se pueden ajustar los objetivos de las siguientes iteraciones.
