Claves para garantizar el éxito de un Gobierno de Datos en las organizacioness

CLAVES PARA GARANTIZAR EL ÉXITO DE UN GOBIERNO DE DATOS EN LAS ORGANIZACIONES. Lucas Giraldo-Ríos | Consulting Manager Oscar A. Bobadilla | Chairman of the Board & Consulting Lead Partner

Se generan aproximadamente 2,5 quintillones de bytes de datos cada día, lo que destaca la necesidad de emplear servicios de gobernanza de datos para asegurar una protección adecuada y una gestión eficiente de los activos de datos de una organización.

https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2018/05/21/how-much-data-do-we-create-every-day-themind-blowing-stats-everyone-should-read/?sh=58d30dcd60ba

¿Qué es Gobierno de Datos?

Valor de los datos

El Gobierno de datos comprende un conjunto de principios y prácticas que determinan la autoridad y el control sobre los datos, así como la manera en que los activos de datos pueden ser utilizados en una organización.

Davenport & Prusak, (2000)*

Volumen de datos

Este concepto engloba a individuos, procedimientos y tecnologías esenciales para administrar y preservar los activos de datos. *Davenport, T.H., & Prusak, L. (2000),Working Knowledge: How Organizations Manage What They Know, Harvard Business School Press, Boston, MA.

¿Por qué es importante la gobernanza de datos?

En RSM Colombia encontramos que existe una amplia evidencia que indica que los costos asociados a la baja calidad de los datos son cada vez mayores y algunos asociados son: Mayores costos de mantenimiento Exceso de mano de obra Costos de evaluación Costos de reintroducción de datos Pérdida de ingresos Costos de pérdida de clientes actuales Mayores costos de recuperación Mayores costos de administración de datos Costos de fallos de proceso Costos de desecho de información y reelaboración Costos debidos al aumento del plazo de entrega.

Costos de evaluación o inspección de la calidad de la información Costos de mejora de los procesos de calidad de la información y prevención de

defectos Prevención de datos de baja calidad Detección de datos de baja calidad Reparación de datos de baja calidad Costos de mejora del formato de los datos Costos de inversión para mejorar las infraestructuras de datos Costos de inversión para mejorar los procesos de datos Costos de formación para mejorar los conocimientos técnicos sobre calidad de datos Costos administrativos y de gestión asociados a la garantía de la calidad de los datos. *Apoyan esta afirmación, Smith, H. A., & McKeen, J. D. (2008). Master data management: Salvation or snake oil? Export find similar. Communications of the Association for Information Systems, 23(4), 63-72.

¿Por qué es importante la gobernanza de datos?

Gastos de verificación

Lo anterior deriva en la tabla de taxonomía de costos de calidad de los datos.

Costos causados por la baja calidad de los datos

Costos Directos

Costos de reinserción Gastos de indemnización Costos basados en una menor reputación

Costos Indirectos

Costos basados en decisiones o acciones erróneas Costos de inversión irrecuperables

Costos de calidad de los datos

Costos de formación

Costos de mejorar o garantizar la calidad de los datos

Costos de prevención

Gastos de control Costos estándar de desarrollo e implementación

Costos de detección

Análisis de costos

Gastos de reparación

Costos de planificación de reparaciones

Gastos de información

Costos de ejecución de las reparaciones

Tabla 1: Elaboración RSM (2023) a partir de: Eppler, M., & Helfert, M. (2004). A classification and analysis of data quality costs. MIT International Conference on Information Quality, November 5-6, 2004, Boston.

Curva marginal de aseguramiento de calidad de los datos El eje vertical indica los costos agregados en que se incurre al tratar con datos de mala calidad.

Ej: las decisiones erróneas basadas en la mala calidad de los datos ya sean de carácter operativo o estratégico.

Gastos de funcionamie nto

Costos totales

Costos derivados de la mala calidad de los datos

Costos de asegurar la calidad de los datos

Óptimo

El eje horizontal se refiere a la calidad de los datos.

Figura 1: Costos totales incurridos por la calidad de los datos en una compañía, RSM Colombia a partir de Kaplan & Cooper (1998)*, Jing-hua & Xiao-wei (2009)**

Calidad de los datos

Los costos totales asociados a la calidad de los datos son el costo agregado de las dos curvas.

Se refieren simplemente al trabajo de aseguramiento o mejora de la calidad de los datos.

La curva marginal de aseguramiento de calidad de los datos puede deducir que la conexión entre los costos incurridos por la mala calidad de los datos y los costos de garantizar una alta calidad de los datos puede clasificarse lógicamente como una compensación, que es una situación que implica la perdida de una calidad a cambio de ganar otra calidad.

*Kaplan, R. S., & Cooper, R. (1998). Cost and effect: Using integrated cost systems to drive profitability and performance. Boston: Harvard Business School Press. ** Jing-hua, X., Kang, X., & Xiao-wei, W. (2009). Factors influencing enterprise to improve data quality in information systems application —An empirical research on 185 enterprises through field study. 16th International Conference on Management Science & Engineering, September 14-16, 2009, Moscow, Russia.

Tipos de costos derivados de mala calidad de los datos.

Cada líder organizacional reconoce la importancia de los datos. Sin ellos, ¿cómo pueden identificar a sus clientes, evaluar sus ingresos o medir la satisfacción de los clientes respecto a sus productos y servicios?

En esencia, los datos desempeñan un papel fundamental en la comprensión del mercado y de los clientes. Sin embargo, la gestión ineficiente de los datos dificulta la operación exitosa de un negocio.

Una sólida gobernanza de datos asegura que estos sean utilizables, accesibles y confiables, permitiendo así la generación de valor.

Costos ocultos

Ej: Largos plazos de entrega, registro múltiple de datos, insatisfacción de empleados, etc.

Ej: Centrarse en segmentos de clientes equivocados o una mala planificación global de la producción, mala política de precios, etc.

Costos directos

Ej: errores de fabricación, entregas erróneas, pagos equivocados, etc

Ej: Bajas ventas, baja eficiencia, problemas para mantener los plazos de entregas, etc.

Efectos de la mala calidad de los datos en las tareas operativas

Efectos de la mala calidad de los datos en las decisiones estratégicas

Tabla 2: Elaboración RSM sobre los cuatro tipos de costos derivados de la mala calidad de los datos (Wang, R. Y., & Strong, D. (1996). Beyond accuracy: What data quality means to data consumers. Journal of Management Information Systems, 12(4), 5-34. )

Dimensiones en las que te puede ayudar RSM Personas

Tecnología

Los pilares fundamentales de cualquier programa de gobierno de datos son los administradores de datos, expertos y otros usuarios clave tanto en el ámbito comercial como en el de tecnología de la información. Estos individuos, poseedores de conocimientos especializados en el dominio, asumen la responsabilidad de diseñar y mantener los flujos de trabajo necesarios para asegurar el cumplimiento de los requisitos de gobierno de datos de la empresa.

Normativas

La implementación de un programa de gobierno de datos implica la utilización de diversas tecnologías para automatizar y ampliar los procesos relacionados. La introducción de tecnologías en este programa facilita la exploración de bases de datos, la gestión de metadatos, la elaboración de árboles de decisión, la automatización de la administración de datos, y otras funciones esenciales.

Planificación de los datos La elaboración de una estrategia organizacional de datos es esencial en el ámbito de la gestión de datos. A pesar de ello, muchas organizaciones no reconocen la importancia de tener un plan de datos debidamente documentado. Una estrategia de datos se configura como un documento que detalla los requisitos de datos de la empresa y establece un plan para alcanzar esos objetivos.

Procesos de datos Los procesos de gobierno de datos aseguran una gestión efectiva de los datos en toda la organización, garantizando decisiones comerciales basadas en datos confiables. Estos procesos abordan cuestiones cruciales, como la idoneidad de definiciones, estándares y objetivos de datos, así como la integración eficiente de la gobernanza de datos en los procesos y reglas comerciales.

Las normas de protección de datos son declaraciones de alto nivel que delinean expectativas y resultados deseados, con el propósito de guiar los comportamientos relacionados con los datos a nivel empresarial. Estas políticas de gobernanza de datos se instauran mediante iniciativas específicas. Ejemplos de tales políticas incluyen la gestión de intercambio de datos salientes, la conformidad regulatoria, entre otras.

Mayor información: RSM en línea

Oscar A. Bobadilla

Consulting Lead Partner Correo: oscar.Bobadilla@rsmco.co Celular: +57 318.695.48.18

Lucas Giraldo-Ríos Consulting Manager Correo: lucas.giraldo@rsmco.co Celular: +57317.364.4548

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