Cómo llevar a cabo una selección de herramienta(s) para el Gobierno del Dato

Qué aportan las herramientas de Gobierno del Dato a una organización

Cualquier framework de Gobierno del Dato se compone de tres elementos básicos: la organización (¿quién?), los procesos (¿cómo?) y herramientas (¿con qué?). En este tema vamos a intentar aportar un poco de luz en el tercero de los elementos, el de las herramientas.

Si bien el Gobierno del Dato es una práctica donde los más importante son las personas, después los procesos y por último las herramientas, sí que es justo reconocer que el uso de las herramientas adecuadas proporciona múltiples beneficios a una organización que quiere gobernar sus datos:

  • Mejora el entendimiento entre negocio y tecnología de la información proporcionando un vocabulario común.
  • Mejora la toma de decisiones mediante datos accesibles, confiables, de calidad y gobernados.
  • Mejora la retención del conocimiento y reduce los riesgos gracias a la gestión de modificaciones, versionado, deprecaciones y expiraciones de activos de datos.
  • Mejora la comprensión del linaje de datos y la gestión de impactos gracias a la visión sobre cómo se transforman los datos a medida que se mueven entre sistemas.
  • Mejora la gestión de la seguridad y privacidad de los datos para el cumplimiento normativo y regulatorio.
  • Mejora de la calidad de los datos mediante la definición de reglas, monitorización y corrección de datos.
  • Mejora la eficiencia operativa gracias al conocimiento sobre los activos de datos de la organización.
  • Mejora el seguimiento de las actividades de Gobierno y el cumplimiento de las políticas que deben reportarse a los órganos de gobierno y los comités de dirección a través de cuadros de mando.

 

Los metadatos, aspecto clave en las herramientas de Gobierno del Dato

DAMA-I enumera en el DMBOK2 los principios de la gestión de los datos; entre ellos, destaca uno en particular para el asunto que estamos tratando: “se necesitan metadatos para gestionar los datos”. Y es que, como para gestionar cualquier otro activo, se necesita disponer de datos sobre el propio activo.

Los metadatos (datos sobre los datos) permiten a la organización comprender qué activos tiene, donde se almacenan, dónde se originan, cómo se transforman y mueven entre los sistemas, quién puede tener acceso y qué calidad tienen.

Para ello, existen diferentes tipos de metadatos:

  • Metadatos de negocio: son aquellos que definen el contenido y condición de los datos, por ejemplo, los dominios de datos válidos, algoritmos de cálculo, niveles de seguridad, reglas de calidad, etc.
  • Metadatos técnicos: son aquellos que proporcionan información técnica sobre los datos, por ejemplo, los nombres físicos de las columnas de una tabla, permisos CRUD, detalles de una ETL/ELT, etc
  • Metadatos operacionales: son aquellos que describen detalles del procesamiento y el acceso a los datos, por ejemplo, resultados de auditorías, ventanas de ejecución, reglas de archivado o purga, etc.

Las fuentes de las cuales se pueden extraer y recopilar metadatos son múltiples y variadas, por ejemplo, las herramientas de Business Intelligence, los Diccionarios de Datos, las herramientas de integración, las herramientas de modelado, gestores de Bases de Datos, etc. Todas ellas proporcionan grandes cantidades de valiosos metadatos que tienen su propio ciclo de vida:

Una gestión bien ejecutada de los metadatos y de su ciclo de vida aumenta la comprensión de los datos y permite gestionarlos como un activo. Sin embargo, cuando los metadatos no se gestionan adecuadamente se produce replicación y redundancia, se generan dudas sobre la fiabilidad y se reduce la confianza de los consumidores de datos.

 

Cuándo y cómo hacer un análisis de herramientas para el Gobierno del Dato

Habitualmente, el diseño del gobierno del dato tiene tres fases fundamentales:

  • Análisis de la situación inicial (AS-IS): Fase en la que se evalúa la situación de partida de la organización en cuanto a procesos existentes relacionados con la gestión de datos, identificación de roles, identificación de datos críticos y evaluación del grado de madurez.
  • Definición del modelo de gobierno (TO BE): Fase en la que se realiza el diseño del modelo de gobierno, se definen políticas y procedimientos, el modelo organizativo y los procesos de gobierno.
  • Hoja de ruta de despliegue: Fase en la que se definen las diferentes iniciativas y se priorizan, se establecen las métricas de seguimiento de la evolución del programa y se planifican formaciones y comunicaciones.

Es en la fase de definición del modelo de gobierno donde habitualmente se realiza un análisis de herramientas de soporte al gobierno del dato seguido de diferentes propuestas de herramientas que cubran los requerimientos actuales y futuros del gobierno.

Este análisis debe estar impulsado por la Oficina del Dato y debe involucrar tanto a negocio como a tecnología de la información, de esta forma, se evitarán rechazos por cualquiera de las partes. Nicola Askham en uno de sus artículos afirma que una de las causas más comunes del fracaso de las herramientas de gobierno es precisamente la falta de involucración de las personas de negocio a la hora de seleccionar una herramienta de gobierno.

Para poder seleccionar la(s) herramienta(s) de gobierno idóneas para el modelo de gobierno actual y futuro, es necesario cumplir con una serie de prerrequisitos:

  • Disponer de un modelo de gobierno.
    Como acabamos de comentar, es la Oficina del Dato quien debe liderar el análisis y selección de herramienta, y eso pasa por tener definida la estructura organizativa y los roles participantes.
    Por otra parte, la herramienta debe poder configurarse con el modelo de gobierno para facilitar la operativización y la colaboración entre los diferentes roles de gobierno.
  • Políticas y procesos.
    Las políticas rigen la creación, adquisición, seguridad, calidad y uso de los datos mientras que los procesos describen cómo se debe llevar a cabo el gobierno del dato. Estos deben estar definidos de forma previa al análisis de herramientas de forma que puedan evaluarse las distintas alternativas de herramientas y escoger aquellas que se adapten a los flujos de trabajo establecidos por la organización.
  • Gestión de la arquitectura.
    La gestión de la arquitectura de datos se encarga de mantener los documentos maestros del diseño de la arquitectura de datos y preparar a la organización para los retos actuales y futuros relacionados con la tecnología.
    Esta gestión es necesaria para poder seleccionar una herramienta de gobierno que pueda interoperar con la arquitectura de datos de la organización actual y futura.
  • Estrategia de metadatos.
    Una estrategia de metadatos describe cómo la organización tiene la intención de gestionar sus metadatos. Hay que comprender cuales son los requerimientos de metadatos para así poder definir la arquitectura, el metamodelo y los atributos de metadatos de cada objeto del metamodelo.

A la hora de definir el modelo de gobierno del dato es recomendable realizar un piloto de implantación que puede comenzar en la segunda mitad del análisis inicial y finalizar en la primera mitad del diseño de la hora de ruta del despliegue.

Un piloto permite probar el modelo de gobierno TO BE de cara a la realización de ajustes, facilitar la comprensión de la función de gobierno y ayudar en la transición al cambio. Pero también puede ser muy interesante realizar una prueba de concepto (PoC) con una herramienta o conjunto de herramientas durante el piloto para facilitar el análisis y selección de estas.

Para ello, se debe escoger un alcance acotado, por ejemplo, un caso de uso o una entidad informacional relevante para la organización. Para escogerlo, hay que equilibrar entre valor para la organización y complejidad acotada.

El segundo paso para el desarrollo del piloto con PoC de herramienta de gobierno es la limitación del escenario tecnológico. Se trata de probar el modelo de gobierno y las características deseables en la herramienta, no realizar un despliegue complejo en la infraestructura de datos. Hay que tener en cuenta que algunos proveedores de herramientas cuentan con suites formadas por distintos módulos o productos que se adquieren y despliegan por separado, por ello, es importante acotar el alcance y restringir la PoC a un número reducido de tecnologías a gobernar y módulos o productos a desplegar.

Según el grado de madurez de cada organización, es posible llegar a la PoC con una serie de criterios de éxito para medir el grado en el que las herramientas utilizadas en la PoC han satisfecho las expectativas y necesidades de gobierno de la organización. En cualquier caso, el desarrollo de un piloto con PoC ayuda a cualquier organización, independientemente de su grado de madurez, a definir los criterios que le permitirán analizar y evaluar las diferentes herramientas de gobierno de mercado.

A la hora de analizar y evaluar herramientas de gobierno, es recomendable clasificar los criterios de evaluación de acuerdo con los siguientes grupos:

  • Criterios requeridos, aquellos que, si no se cumplen, descartan automáticamente la herramienta.
  • Criterios deseables, aquellos que son preferibles en la herramienta y que tienen un peso considerable en la selección de la herramienta.
  • Criterios opcionales, aquellos que son interesantes pero que no tienen gran relevancia a la hora de seleccionar la herramienta.

Los criterios de cada una de las clasificaciones anteriores deben ir acompañados de unos pesos que pueden ayudar a seleccionar la mejor herramienta.

Cualquiera es capaz de generar una calculadora en Excel o utilizar alguna de las múltiples que pueden encontrarse en la web, como las que ofrece Gartner a sus socios. Este tipo de calculadoras permiten de forma dinámica comparar a los diferentes proveedores de herramientas de gobierno de acuerdo con las necesidades identificadas dentro de la organización.

No hay que olvidar que no hay dos organizaciones iguales, ni siquiera dentro de la misma industria. Cada organización es única, con su propia idiosincrasia y, por lo tanto, las comparativas de herramientas no son reutilizables.

En el mercado hay multitud de herramientas y proveedores entre los que elegir para adquirir una herramienta o conjunto de ellas. Sin embargo, muchas organizaciones fracasan a la hora de implantar herramientas muy potentes con multitud de funcionalidades debido a los elevados costes de despliegue y mantenimiento para funcionalidades que ni siquiera se van a utilizar o que su retorno de inversión es mínimo.

Por ello, nuestra recomendación desde DAMA España es evitar comenzar con la selección de una herramienta y a partir de ahí edificar el gobierno, ya que las probabilidades de fracasar serán muy elevadas. La herramienta debe ser el soporte a la función de gobierno y su selección debe estar basada en un análisis personalizado en base a la idiosincrasia de cada organización.

En futuros artículos iremos profundizando en los diferentes criterios más comunes que se suelen considerar para la realización de un análisis de herramienta(s) para el Gobierno del Dato, así como en algunos que no se tienen muy en cuenta pero que consideramos muy importantes. Y, por último, también intentaremos desmitificar algunos que no consideramos relevantes, aunque tradicionalmente se haya considerado que sí lo son por ser normalmente las herramientas evaluadas por equipos de TI exclusivamente.

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