Goal, Insight, Big Data, Data Scientist, Data Management, CDO. ¿Realidad o postureo?

Hace uno días asistí a un meet up organizado por Luca en el que participaban los tres principales proveedores de servicios Cloud para Data Scientist. En él quedó muy claro que hay grandes firmas trabajando con ellos, y que algunos están implementando soluciones, tanto de Machine Learning como de Deep Learning.

Entre lo que allí se cometó, destacaría que:

Existen clientes que están teniendo problemas con dicha implementación por diversos problemas.
Y que, con respecto al uso de los datos versus tamaño, las start up estaban a la cabeza en el uso de los datos para gestionar mejor su negocio. Lo que no hace más que corroborar que hay muchas “empresas tradicionales” que o no saben o quieren subirse al carro de eso que se denomina Data Management.

¿Qué eso del Data Management o Gestión de los Datos?

Existen muchas definiciones al respecto, pero yo suelo utilizar la de DAMA: “La Gestión de Recursos de Datos es el desarrollo y ejecución de arquitecturas, políticas, prácticas y procedimientos que gestionan apropiadamente las necesidades del ciclo de vida completo de los datos de una empresa”.

Dentro del Data Management, se encuentra disciplinas tales como:

1. Data Governance

2. Data Architecture, Analysis and Design

3. Database Management

4. Data Security

5. Data Quality Management

6. Reference and Master Data Management

7. Data Warehousing and Business Intelligence Management

8. Document, Record and Content Management

9. MetaData Management

10. Contact Data Management

Para valorar correctamente la importancia de una buena gestión del dato en las organizaciones, simplemente comentaré una serie de informaciones publicadas en los últimos años al respecto.

En 2015 la principal barrera citada por los departamentos de Inteligencia de Negocio y Analítica con el 51%, es la falta de calidad de los datos. Doug Henschen. (2015) 5 Analytics, BI, Data Management Trends for 2015.
En 2017 la media de negocio perdida por problemas de calidad en los datos fue de 13.5 millones de dólares. Martin Doyle. (2017) How a Chief Data Officer Can Make Your Data Great.
En 2018 Susan Moore dijo: “Los datos de baja calidad destruyen el valor del negocio. Recientemente un estudio de Gartner ha encontrado que las organizaciones con baja calidad del dato creen que son responsables de una pérdida media de 15 millones de dólares anuales”. Susan Moore. (2018) How Create a Business Case for Data Quality Improvement.

“El paradigma ha cambiado y si tu organización no se ha dado cuenta, está en grave riesgo de caducar. Hace tiempo que IT <> Gestión del Dato”

¿Qué puede hacer mi organización?

En muchas compañías aún no se han percatado de que el paradigma con respecto a IT ha cambiado, y que ahora es “obligatorio” desarrollar un Departamento de Gestión del Dato. Que la figura del CDO (Chief Data Officer) es incorporada en un mayor número de organizaciones para ser la cabeza visible de los proyectos de transformación digital. Además, en los próximos años según informe Gartner, estos perfiles se irán moviendo hacia posiciones de mayor responsabilidad como: CEO, COO, CMO y otras posiciones de nivel C.

Pero ¿es eso todo? No, ni mucho menos. El CDO no puede hacer él sólo todo el trabajo, para ello necesita liderar a un conjunto de personas. Estas integrarán el equipo del departamento de gestión del dato, que debe estar formados por algo más de 20 profesionales, que cubran los siguientes perfiles tecnológicos:

§ Data Analyst

§ Data Owner

§ Data Architect

§ Data Engineer

§ Master Data

§ Business Intelligence

§ Data Custodian

§ Data Scientist

Tenemos a las personas, pero ahora queda desarrollar el conjunto de procesos, procedimientos, normas, flujos, que den sentido, estructuren y adapten el Data Management a la compañía. También queda pendiente decidir la tecnología a utilizar.

NOTA: Hay que tener en cuenta que este programa debe ser puesto en marcha de un modo gradual. No es sano querer pasar del nivel 0 al nivel 5 de madurez, en un espacio corto de tiempo, ya que se corre el peligro de fracasar en la implantación.

¿Qué beneficios se obtienen?

Mejorar el Gobierno del Dato.
Optimizar procesos de ETL.
Incrementar la productividad.
Evitar, o cuanto menos minimizar, los problemas de seguridad y privacidad.
Un único repositorio, no más silos.

Por tanto, todas las organizaciones interesadas en realizar la transformación digital deberían tener en cuenta, la importancia de diseñar correctamente la hoja de ruta, asignando recursos, empujando desde la alta dirección y marcando hitos que por supuesto, sean medibles y conseguibles.

Otro aspecto clave, es la correcta gestión del talento ya que, en muchos de los roles anteriormente comentados, la disponibilidad es muy reducida.

Fuentes |

Dataversity – Chief Data Officer

Dama.org

Wikipedia – Data Management

Computer Weekly – Chief Data Officer role is key to business success

Gartner – second annual chief data officer (CDO) survey

Total CIO – Gartner Chief Data Officer role continues to grow