Herramienta de gobernanza de datos: Lienzo Lean de Gobernanza de Datos

Inspirado en el modelo de negocio "Lean Canvas" de Ash Maurya, el Lean Data Governance Canvas de Actian Data Intelligence Platformestá dirigido a Data Managers cuya misión es clarificar y orquestar el gobierno de datos dentro de sus organizaciones. Desde un punto de vista metodológico, el Lean Data Governance Canvas se compone de dos partes principales:

• Los elementos de la izquierda representan los de un sistema de gobernanza.
• Los elementos de la derecha que son inherentes a una organización.

Es importante saber que este Lean Data Governance Canvas es un conjunto de herramientas para implementar la gobernanza de datos. Los interventores tendrán que iterar para llevar a cabo un LDGC para tener el menor número de supuestos como sea posible en el tiempo.

Sin embargo, atención: no debe haber un único lienzo que represente a toda la empresa, sino que debe haber lienzos separados para los niveles estratégico y operativo.

Las ideas destacadas en el Lean Canvas deberán ser coherentes y respetar los objetivos estratégicos de la empresa.

Método: Lienzo Lean de Gobernanza de Datos

0 - Objetivos estratégicos

Antes de comenzar su viaje con el Lean Data Governance Canvas, es importante destacar las expectativas estratégicas de la empresa y preguntarse:

¿Cuáles son los objetivos estratégicos de la empresa y del consejo de administración? ¿Cómo se aplican a los datos y al departamento de TI?

1 y 2 - Datos de segmentos Ciudadanos y problemas

Empiece por pensar en un tipo de persona. Después, puedes tomarte tu tiempo para plantear hasta 3 retos a los que se enfrenta este grupo:

¿Quiénes son los ciudadanos de datos a los que desea dirigirse?
¿Cuáles son los 3 principales problemas/riesgos que la gobernanza de datos pretende resolver para el segmento de ciudadanos de datos definido?

Sus ciudadanos de datos son los responsables del gobierno de sus datos (propietarios de datos, gestores de datos, custodios de TI, etc.) o los productores/consumidores de datos (gestión, cadena de suministro, CRM, ciencia de datos, marketing, etc.). Sus riesgos pueden afectar a una o varias de estas personas.

3 - Cumplimiento de la normativa

La transformación digital conlleva más cumplimientos normativos (como el GDPR, por ejemplo). Para no perder de vista sus limitaciones, anote sus requisitos normativos y hágase esta pregunta:

¿Cuáles son los riesgos derivados de los requisitos reglamentarios (incluidos los de supervisión)?

4 - Propuesta de valor

Esta parte del LDGC se centra en el valor que la gobernanza de datos aportará a los ciudadanos de datos segmentados.

¿Por qué retrasar la implantación de la gobernanza de datos para los segmentos de ciudadanos de datos definidos?

La propuesta de valor es única, congruente y atractiva para los ciudadanos interesados en los datos. La comunicación o el apoyo de marketing pueden ser a veces una valiosa ayuda para formalizar una propuesta de valor. No dude en acercarse a los equipos internos pertinentes.

5 - Soluciones

En esta sección se definen los medios y principios que permitirán superar los problemas de sus segmentos de ciudadanos de datos y virar hacia la propuesta de valor. Sin entrar en demasiados detalles:

¿Cuáles son los 3 principios fundamentales que darán respuesta a los problemas de los segmentos ciudadanos de datos?

En este Canvas, una solución no debe tener en cuenta lo que ya existe y no se determina en función del tiempo o del presupuesto. El Canvas no es un proyecto de calendario, sino un proyecto próximo que debe considerarse como un MVP (producto mínimo viable) para un primer hito.

6.1 - Métricas específicas

Estos indicadores definen el rendimiento de la gobernanza de datos establecida en el segmento de los ciudadanos de datos. Medirán la resolución del problema y el valor de sus normas de gobernanza.

¿Qué indicadores clave deben medirse para validar el progreso de la propuesta de valor buscada?

6.2 - Métricas de conectividad

Estas métricas son indicadores que definen el rendimiento del gobierno de datos implementado en las fuentes de información que ha enumerado anteriormente.

¿Qué indicadores clave deben medirse para validar el rendimiento de las normas de gobernanza de datos en una fuente?

7 - Fuentes de datos

¿Cuáles son las fuentes de datos "absolutamente necesarias" que aportarán más valor al inicio de sus segmentos de ciudadanos de datos definidos?

Las fuentes de datos son activos valiosos para los equipos centrados en los datos. El objetivo, por tanto, es encontrar el valor. La producción masiva y la exhaustividad inducen una complejidad inmediata que no se puede controlar fácilmente. La elección debe hacerse en función del valor de los datos según los usos de la empresa.

8 - Necesidades tecnológicas

Identificar las necesidades tecnológicas que deben adquirirse para medir las métricas de gobernanza y/o lograr la propuesta de valor.

¿Cuáles son las tecnologías y herramientas necesarias para medir las métricas asociadas?

9 - Necesidades de las personas

Identificar las competencias y los recursos para dar vida a la gobernanza de datos, animarla y medirla en el segmento de datos objetivo.

¿Quiénes son las personas implicadas y qué consejos e interacciones son necesarios para luchar por la propuesta de valor y su mantenimiento?

Evolución del lienzo Lean Data Governance a lo largo del tiempo

Tras centrarse en estos primeros pasos, ¡es importante probarlo! Animamos a los usuarios del Lean Data Governance Canvas a reelaborar el lienzo todo lo posible -mediante iteraciones- y a ponerlo a prueba, tras lo cual debería aparecer un modelo de gobernanza de datos ganador. A pesar de la dificultad de estos talleres, estamos convencidos de que este trabajo le ahorrará tiempo, energía y dinero. Piénselo, con el Lean Data Governance Canvas, es posible construir algo que todos en la empresa quieran y respeten.

Acerca de Actian Corporation

Actian hace que trabajar con datos sea fácil. Nuestra plataforma de datos simplifica la forma en que las personas conectan, gestionan y analizan datos en entornos cloud, híbridos y locales. Con décadas de experiencia en gestión y analítica de datos, Actian ofrece soluciones de alto rendimiento que ayudan a las empresas a tomar decisiones basadas en datos. Estamos reconocidos por los principales analistas del sector y hemos recibido premios por nuestro rendimiento e innovación. Nuestros equipos comparten casos de éxito en conferencias (como Strata Data) y contribuyen activamente a proyectos de código abierto. En el blog de Actian tratamos temas como la ingesta de datos en tiempo real, el análisis de datos, la gobernanza y gestión de datos, la calidad de los datos, la inteligencia de datos y el análisis impulsado por IA.