Organizaciones más exitosas Gobernando sobre los datos

Transcripción

1 Organizaciones más exitosas Gobernando sobre los datos MSc Iván Amón Uribe Coordinador Especialización en Inteligencia de Negocios Universidad Pontificia Bolivariana

2 Qué es Gobernar?

3 Qué es Gobernar?

4 Qué es Gobernar?

5 Gobernabilidad de datos (GD) «Orquestación formal de personas, procesos y tecnología para permitir a una organización aprovechar los datos como un activo empresarial». [The MDM Institute]

6 Gobernabilidad de datos (GD) Data Management Association (DAMA) Data Governance Framework

7 Requiere mi empresa GD? Responda estas tres preguntas: Pregunta Y N? Se Mide el costo (incluyendo costo de oportunidad ) de los datos, inconsistentes, inexactos o poco confiables? Comprende la dirección ejecutiva el impacto de los datos de baja calidad en la organización? Respuesta Puntos Y 1 N 0 No sé -1 Los sistemas de su empresa entregan una versión única de la verdad?

8 Requiere mi empresa GD? Total Pts < 0 Situación Empresa Consciente del impacto de buenos datos. Está tomando decisiones importantes en relación con los datos a través de la empresa. Todavía puede necesitar algo de ayuda en GD. Puede identificar fácilmente áreas de mejoramiento. Puede comenzar rápidamente el camino de la GD. Tiene trabajo por hacer para lograr alto nivel en GD. Tranquilo, acá están la mayoría de empresas. [Fisher, 2009]

9 Cómo la GD puede hacer mi empresa más exitosa? Reduciendo Costos Incrementando Utilidades Reduciendo Riesgos

10 La mala calidad de los datos cuesta? Los problemas con la mala calidad de los datos pueden costar alrededor del 10% de los beneficios de una compañía. [Beg y Mussain, 2008]

11 La mala calidad de los datos cuesta? Las organizaciones pierden al año 25% del tiempo manejando reclamaciones de los clientes por datos erróneos. [Beg y Mussain, 2008]

12 La mala calidad de los datos cuesta? Los problemas de calidad de los datos representan alrededor del 6% de pérdida de productividad en E.E. U.U, lo que es aproximadamente el P.I.B. de España. [Beg y Mussain, 2008]

13 La mala calidad de los datos cuesta? Las fallas en los procesos y los retrabajos causados por información defectuosa, le han costado $1.2 trillones a 122 organizaciones de Estados Unidos. [English, 2009]

14 Algunos ejemplos: Información errónea que llega al cliente (facturas, estados de cuentas, cobros indebidos, estado de la producción, ) dan lugar a quejas y reclamos producen insatisfacción en los clientes pueden ocasionar la pérdida de clientes pueden ahuyentar a posibles nuevos clientes.

15 Algunos ejemplos: Envío de correspondencia que no llega a su destino por errores en las direcciones. Sobrecostos en campañas publicitarias por datos de personas duplicados.

16 Algunos ejemplos: Excesos o faltantes de inventarios. Malas decisiones por por información errónea.

17 Algunos ejemplos: Informes defectuosos pueden ocasionar exposición jurídica, dando lugar a: sanciones demandas pérdida de permiso de operación.

18 Elementos de calidad de datos: [Batini & Scannapieco, 2006]

19 Dimensiones Exactitud Conformidad Oportunidad Duplicación Completitud Consistencia

20 Metodologías IBM Data Governance Unified Process

21 Metodologías

22 Duplicados Anomalías de los datos Violación valor único Violación de intervalo Valores faltantes Violación Integridad Referencial Sinónimos Valores atípicos Valores inconsistentes [Oliveira et. al., 2005]

23 Técnicas para detección de anomalías Distancia de edición Q-grams Prueba de Tukey Regresión Imputación usando estadísticos descriptivos Imputación Hot Deck

24 Tipos de Herramientas Perfilamiento de datos Limpieza de datos Gestión de metadatos Gestión del glosario de negocio Gestión de datos maestros

25 Algunos proveedores

26 Algunas consideraciones sobre GD? Los Datos NO son un problema del área de TI. Son un problema de cada empleado y cada ejecutivo. GD nunca debe ser considerado un proyecto de una sola vez, sino un proceso continuo. Debe establecerse una cultura de la calidad.

27 Porqué falla la GD? El negocio no le ve valor. Falta de patrocinador(es) de alto nivel. El negocio piensa que TI es responsable por los datos. El negocio está enfocado al corto plazo.

28 Factores Clave: Actitud Negocio Negocio convencido de que la GD es esencial para su éxito. Patrocinadores de alto nivel.

29 Factores Clave: Estructura de Gobierno Alto Comité de Gobierno Sponsors ejecutivos del programa de GD. Grupo de trabajo Coordinan y apoyan actividades de los Data Steward. Administradores de datos (Data Stewards ) Custodian los datos y vigilan el día a día de la calidad de datos.

30 Factores Clave: Estructura de Gobierno Alto Comité de Gobierno Sponsors ejecutivos del programa de GD. Definen la visión y las metas. Proveen alineamiento negocio-ti. Definen políticas corporativas de GD. Remueven obstáculos y gestionan soluciones. Auditan resultados del proceso de GD. Gerentes/Directores de áreas. Integrantes: Gerente/Director de Tecnología.

31 Factores Clave: Estructura de Gobierno Grupo de Trabajo Definen los atributos críticos. Definen los indicadores de calidad de datos y elaboran las fichas. Coordinan y apoyan a los Data Stewards Sugieren políticas, estándares y procedimientos. Definen y mantienen Glosario de datos y metadatos. Documentan el proceso de GD. Supervisan a los Data Stewards. Representantes de nivel medio de las áreas. Integrantes: Representante del área de Tecnología. Dedicación: Líder: 35% Tiempo. Restantes: 20%

32 Factores Clave: Estructura de Gobierno Data Stewards Miden la calidad de los datos mediante herramientas de perfilamiento, detección de duplicados y estadísticas. Custodian los datos y vigilan el día a día de la calidad de datos. Calculan y grafican los indicadores de calidad de datos. Analizan los problemas y realizan diagramas Causa-Efecto. Sugieren soluciones. Reportan hallazgos al grupo de trabajo. Perfil Persona con habilidades, comunicativas, analíticas e informáticas. Dedicación: Tiempo completo

33 Factores Clave: Estructura de Gobierno Data Stewards Semilla para que un programa de GD comience a germinar. No son los propietarios de los datos; son custodios responsables del mejoramiento de la calidad de los datos como un activo empresarial.

34 Factores Clave: No todo a la vez Se recomienda un Área o proceso piloto. Identificación de datos críticos para el negocio.

35 Factores Clave: Medición Se deben definir indicadores de calidad de datos. Deben ser medidos, graficados y revisados regularmente.

36 Factores Clave: Caso de Negocio Se debe identificar los ingresos y egresos derivados de la GD. Financieramente debe tratarse como un proyecto con ROI, flujo de caja, período de repago

37 Factores Clave: Tomar correctivos Se deben identificar las causas de los problemas. Tomar acción: Sensibilización Capacitación Cambios en los procesos Cambios en los sistemas

38 Cost to Address an Issue Project Costs Project Timeline When you find an Issue

39 Pay now or Pay later

40 Gobernar sobre los datos = ventaja competitiva

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