Data Management y el rol de Chief Data Officer

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Aunque no es una novedad, el rol del Chief Data Officer (CDO) suena cada vez con mayor frecuencia en el mundo Corporativo. Como parte de la creciente necesidad de implementar políticas específicas para la gestión de la información (Data Management – DM), las organizaciones modernas están tomando la iniciativa de satisfacer estas necesidades mediante la conformación de un equipo especializado, liderado por el CDO

EL CDO lidera el programa de Gestión de Información Empresarial (Enterprise Information Management – EIM), ejecutado por un equipo conformado por DBAs, responsables de procesamiento de datos, responsables de la calidad de los datos, científicos de datos y proveedores especializados. Además, en el programa de EIM se establecen las políticas, estándares, organización y reglas de gestión de los datos, así como la definición, producción y distribución de los reportes y métricas de toda la organización

La posición del CDO no se limita a los aspectos técnicos de la gestión. Tiene responsabilidad a nivel ejecutivo sobre todos los ámbitos del Data Mangement y sus presupuestos

A continuación, mencionaremos los ámbitos más destacados del programa de Gestión de Información Empresarial:

Gobierno de datos (Data Governance – DG)

Son las actividades de más alto nivel. El CDO se encarga de organizar e implementar las políticas, procedimientos, estructuras, roles y responsabilidades que definen los compromisos sobre el manejo de los datos, los derechos de decisión y las obligaciones para la gestión efectiva de los activos de información

Calidad de datos (Data Quality – DQ)

El CDO debe determinar los niveles de calidad y madurez de los datos. Estos niveles son cinco:

  1. Incertidumbre. – La organización se distingue por andar a tropiezos sobre los defectos de datos, las fallas en el procesamiento de datos y las quejas de los empleados. No existen procesos de mejora ni proactividad para resolver los asuntos de la gestión de datos
  2. Descubrimiento. – Se distinguen unos pocos responsables para reconocer los problemas en el procesamiento de datos y que procuran incorporar controles de calidad en sus proyectos antes de desplegar las soluciones a nivel empresarial
  3. Ilustración. – La organización comienza a abordar las causas raíz de los problemas de datos a través de la revisión de los procesos e implementación de estándares de calidad. En esta etapa ya se cuenta con un equipo especializado en calidad de datos
  4. Sabiduría. – Los problemas de calidad de datos han sido superados y la organización proactivamente trabaja en la prevención de futuros defectos en los datos
  5. Certeza. – La organización implementa ciclos de optimización continua a través del seguimiento y mejoras de su proceso de prevención de defecto de datos

Estándares

El CDO es el responsable de establecer los estándares, los cuales deben ser transversales a la organización. Estos estándares comienzan por tener una metodología de ciclo de vida uniforme y repetible para el procesamiento de datos. Algunos estándares comunes incluyen reglas para nombres, abreviaciones y acrónimos

Inteligencia de negocios (Business Intelligence – BI)

Este ámbito no se limita al despliegue de una herramienta única y efectiva para hacer inteligencia de negocios. En cambio, BI se trata de establecer una arquitectura y un conjunto de bases de datos y aplicaciones de soporte a la toma de decisiones, entregando a la organización acceso simple a la información del negocio

Almacenamiento de datos (Data Warehousing – DW)

Data wharehounsing contempla el almacenamiento de la información relevante para la toma de decisiones y es el soporte para la inteligencia de negocios. Puede contemplar el uso de una gran base de datos única o un conjunto de bases de datos más pequeñas e integradas entre sí, conocidas como data marts. La estrategia de DW debe proveer información consistente, limpia e integrada. Los executivos usan esta información para tomar mejores decisiones

Gestión de los datos maestros (Master Data Management – MDM)

Mediante la gestión de datos maestros se describen a nivel corporativo las entidades del mundo real (clientes, productos, empleados, proveedores, etc.). a través de MDM se provee un conjunto de herramientas que permiten capturar, validar, integrar y compartir información de datos maestros. MDM se apoya en el Modelamiento empresarial de datos (Enterprise Data Modeling EDM), que implica tener un modelo conceptual de alto nivel mostrando las entidades que conforman el núcleo del negocio junto con sus atributos clave y las relaciones entre sí. Como la mayoría de los ámbitos del Data Management, el modelo EDM está en constante evolución y permite a los responsables descubrir y resolver discrepancias de datos entre las diferentes implementaciones de los mismos datos

Gestión de los metadatos

Los metadatos son la información extendida relacionada a la información relevante para la compañía, la cual debe ser capturada y mantenida. Un ejemplo de metadatos puede ser la información incluida en una foto digital como la fecha y hora en que fue tomada, el lugar, autor, etc. Los metadatos puede ser extensos y se debe capturar solo aquellos relevantes para el negocio

Big Data y datos no estructurados

En los últimos años hemos sedo testigos de la explosión de los datos no estructurados, debido al uso de sensores RFID, imágenes, video, redes sociales, correo electrónico, calendario y suites de ofimática (gran parte del conocimiento de una organización se encuentra en Power Point). Según las estadísticas, los datos no estructurados representan en promedio el 80% de la información que produce una organización. El CDO debe ocuparse de tomar un inventario de todos los datos estructurados, lo cual representa el reto del Big Data. En el inventario se debe determinar el formato, la seguridad, propiedad y niveles de calidad. Esto normalmente implica nuevas necesidades de almacenamiento. Al igual que en los metadatos, se debe determinar cuales capturar y cuales no

Datos en la nube

La nube ya es una realidad. Cada vez son más las organizaciones que apuestan por la computación como servicio, sobre todo las pequeñas que no quieren invertir en infraestructura y almacenamiento. Lo más importante de mover información de los sistemas tradicionales (on-premise) a la nube (off-premise) implica la selección de un proveedor de servicios de nube (cloud services provider – CSP) ya que una vez seleccionado, hacer cambios es complejo. Para esto el CDO debe medir diversas variables como privacidad, seguridad, disponibilidad, cumplimiento de leyes, normas y políticas, propiedad, desempeño entre otros

Métricas de desempeño de la organización

El equipo del CDO debe construir los tableros de indicadores de la organización, con los indicadores clave del negocio que representa un sistema de gestión de los objetivos y resultados. Estos tableros proveen información actualizada que permite a los directores mejorar la toma de decisiones, optimizar planes, procesos y actuar de forma proactiva, pudiendo visualizar la información desde cualquier dispositivo, incluyendo móviles

Seguridad y privacidad

Establecer y cumplir las requerimientos específicos de seguridad y privacidad de cada elemento de información. Esto implica considerar leyes locales e internacionales, regulaciones de la industria y políticas corporativas internas

Y así, existen muchos otros ámbitos del DM a cargo del CDO, el cual tiene además la responsabilidad de comunicar y promover a nivel ejecutivo el programa de Gestión de Información Empresarial, para convencer a los líderes de la organización de que lo acompañen en este arduo camino

2 comentarios en “Data Management y el rol de Chief Data Officer

  • Este articulo me sirve mucho para guiarme en la elaboración de la descripción de cargo para un CDO. Trabajo como Chief strategy officer y pensaba que el ámbito del CDO es solo  técnico pero veo que tiene también un rol corporativo relacionado con las políticas de gestión y de gobierno.

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