Reseña del libro "Disrupting Data Governance. A Call to Action"

Reseña del libro “Disrupting Data Governance. A Call
to Action" de Laura B. Madsen
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¡Bienvenidos!

Disrupting Data Governance
A Call to Action
Ramón Hernández
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RESEÑA DEL LIBRO

Reseña del libro “Disrupting Data Governance. A Call to
Action” de Laura B. Madsen.
4
Ficha bibliográfica
Madsen, Laura B. Disrupting Data Governance. A Call to Action.
Technics Publications, 2019.
176 páginas.
6 Capítulos

Introducción
5
¡Realmente odio el Gobierno de Datos!
¡Cómo buenas personas de datos, acudimos a los libros para ayudarnos!
Este libro es lo que necesitamos los profesionales en Gestión de Datos entre el discurso de elevador y el DAMA-
DMBoK2.
Podemos considerarlo como una edición de bolsillo (202 páginas) del DAMA-DMBoK2 (624 páginas), y debería ser
el libro que se pudiera compartir con nuestros directivos para que comprendan como los datos pueden convertirse
en una oportunidad para nuestras organizaciones.

Introducción
6
Hay dos formas de controlar el flujo de los datos en las organizaciones
Ingreso de Datos
Datos disponibles
para los usuarios finales Demanda
reprimida de
datos
El Gobierno de Datos no está funcionando en muchas organizaciones
1 2

Introducción
7
Olvidar la parte de control del Gobierno de Datos.
Cambiarla por usar los datos de la organización.
Función % de
importancia
Valor
Incrementar el uso de los datos 50% Información para utilizar
Calidad (contexto) 25% Confianza / Transparencia
Linaje/Data Catalog 15% Visibilidad
Protección 10% Evitar riesgos

Introducción
8
El Gobierno de Datos se base en 4 pilares
Personas
Todo el Gobierno de Datos está
relacionado con las personas
que trabajan con los datos, las
personas que protegen los
datos y las personas que
consumen los datos.
Procesos
Nuevo método Data
Governance Operations
(DGOps), basado en el
manifiesto de DataOps
(www.dataopsmanifesto.org).
Tecnología
El Gobierno de Datos no es
acerca de tecnología.
La tecnología es tan buena
como el implementador, la
persona usuaria y el propósito.
Cultura
De todos los problemas que
puede enfrentar una iniciativa
de Gobierno de Datos, la
cultura de una organización es
por mucho el problema
principal.

1
2
3
4
5
Personas, Procesos y Tecnología
Capítulos 1, 2 y 3
Cultura de Datos y Gestión del Cambio
Capítulo 4
Calidad de Datos
Capítulo 5
Poniendo todo junto
Capítulo 6
¿Qué hacer ahora?
Sugerencias para llevar este enfoque a la práctica
9Reseña del libro “Disrupting Data Governance. A Call

1
Personas, Procesos y Tecnología

Capítulo 1. Personas
11
Los buenos Data Stewards son escasos,
y depender de ellos no funciona
Normalmente, no son roles de tiempo completo, y solo hay
un número limitado de personas que pueden cubrir este rol.
Su trabajo es asegurar todos los datos publicados están bien
definidos y dentro de los límites apropiados basados en una
definición ampliamente aceptada y bien socializada.
En vez del rol de Data Steward se
propone el rol de Data Sherpa
El Data Sherpa es alguien que te guía a través de
las complicaciones que surgen con la Gestión de
Datos.

12
Un Data Ambassador hace
mucho sentido en el
Gobierno de Datos.
Busca proteger y
promover los intereses de
su liderazgo.
No dejar que nuestra
iniciativa de Gobierno de
Datos se convierta en la
“cubeta”, donde ponen
para resolver, todo
aquello que no funciona
con los datos
El Gobierno de Datos debe
ser responsable de
promover el uso de los
datos, y solo participar en
las protección de éstos.
Cambiar el rol pasivo de
los patrocinadores del
Gobierno de Datos por un
rol activo.
Los Data Stewards
cambiar su rol activo a
pasivo.
No existe Gobierno de
Datos sin Calidad de Datos
ni viceversa.
Capítulo 1
Personas

Capítulo 1. Personas
13
Lo que vamos a proteger debemos negociarlo con nuestro equipo de Seguridad de la Información,
debemos convertirnos en los SMEs de nuestro equipo de Seguridad de la Información.
Una matriz RACI para un enfoque moderno de Gobierno de Datos
Función Gobierno de
Datos
Seguridad de la
Información
Analistas de
Datos
Políticas y Procedimientos C, I R, A C, I
Gestión de Accesos C, I R, A I
Clasificación de los Datos R A C, I
R = Responsible, A = Accountable, C = Consulted, I = Informed

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3. MÉTRICAS DE ÉXITO
¿Cómo saber si la iniciativa
tiene éxito?
Deben ser razonables,
objetivas y fáciles de
recolectar.
1. ALCANCE
Definir que áreas estarán
dentro del alcance y
cuales no.
2. PRESUPUESTO
La mayoría de los costos y
esfuerzos deberían
centrarse en las personas
y los procesos, y menos en
la tecnología.
4. STAFFING
Muchas organizaciones
fallan porque piensan que
el trabajo está realizado
cuando lo acaban de
definir
5. EVALUACIÓN DE RIESGO
Definir lo que los
patrocinadores están
dispuestos a soportar en
términos de riesgo.
Tener un log de riesgos.
Capítulo 1
Personas
El Patrocinador
debe tener un rol
activo en lugar de
solo delegar
In-service meeting

Capítulo 2. Procesos
15
No existe un valor inherente en el
proceso
El trabajo y lo que construimos es lo que realmente
importa.
¿Por qué invertimos tanto tiempo creando
un proceso alrededor del trabajo?
Muchas organizaciones invierten mucho tiempo
haciendo difícil el cumplimiento de los procesos, y
frecuentemente le agregan un software, para
probar que están trabajando.

Capítulo 2. Procesos
16
Es tiempo que usemos métodos modernos para resolver problemas modernos
Utilizar enfoque ágil
Manifiesto por el Desarrollo Ágil de Software http://agilemanifesto.org/iso/es/manifesto.html
DataOps https://www.dataopsmanifesto.org/dataops-manifesto.html?lang=es
DGOps
Utilizar una “working” definition (WD)
En lugar de tratar de crear una definición “estándar” para toda la organización, se propone crear una WD, la cual permita
cambios, ya que los cambios son inevitables.
Reconocer que existe un estado continuo de aprendizaje, adaptación, ajuste y evolución.
Continuar con la comunicación
Este es uno de los principios que no deben perderse en una iniciativa de Gobierno de Datos moderna.

17
¡Los problemas con los
datos son algo bueno!
Quiere decir que están
usando los datos y
tenemos la oportunidad
de encontrar la causa raíz.
La diferencia de DGOps
con los métodos
anteriores es que aquí se
incentiva a las personas a
seguir utilizando los datos.
En DGOps, todos son Data
Stewards en algún
momento, ya que todos
utilizan los datos para
diferentes razones.
Encontrar un mecanismo
para evaluar y priorizar los
problemas, utilizar la
figura del Product Owner
para ejecutar el proceso
de triage.
Aún cuando DGOps no
funcione para tu
organización,
probablemente
aprenderás mucho
Capítulo 2
Procesos
DGOps

Capítulo 3. Tecnología
18
Arreglar el Gobierno de Datos no
tiene que ver con Tecnología
La Tecnología no puede resolver un proceso
incorrecto, la falta de personas o su falta de
conocimiento o funciones mal definidas.
La Tecnología solo sirve para resolver
problemas bien definidos
La organización debe saber exactamente cuáles
son esos problemas y por qué son realmente
problemas.
La Tecnología solo es tan buena como el
implementador, el usuario y el propósito.

Capítulo 3. Tecnología
19
AI/ML
Es fácil pensar que el ML puede mejorar la Calidad
de Datos de la organización, pero puede ser un
problema, sin las personas que provean del
contexto necesario para esta tecnología.
Data Catalogs
Son una herramienta para que los usuarios puedan
tener acceso a datos que son “suficientemente
buenos” para sus propósitos.
No se debe subestimar el valor de esta tecnología
para un enfoque moderno de Gobierno de
Datos.
Las herramientas son tan buenas como la persona que las usa

2
Cultura de Datos y Gestión del Cambio
1909 - 2005

21
Un enfoque rígido de
Gobierno de Datos,
conduce a fallas críticas.
Se necesitan estructuras
de Gobierno de Datos que
“se doblen pero no se
rompan”
Puedes tener el mejor
plan, pero sino consideras
la cultura de la
organización, no tendrás
muchas posibilidad de
éxito.
A veces parece que la
cultura anula la lógica.
Una pregunta clave para
hacer a los integrantes de
una organización:
¿Cómo describes la
cultura de tu
organización?
La Cultura de Datos se
crea con un esfuerzo
importante en Gestión del
Cambio
Capítulo 4
Cultura de Datos
y Gestión del
Cambio

22
- ¿Qué se comentan las
personas entre ellas
cuando están escuchando
a los ejecutivos?
- ¿Cómo puedo creer si he
escuchado esto antes y
nada ha cambiado?
Los Empathy Maps
identifican de manera
rápida lo que una persona
involucrada en el cambio:
Piensa, Siente, Hace y
Dice.
ADKAR es un modelo de
Gestión del Cambio que
identifica 5 principios que
las organizaciones deben
tener en cuenta antes de
iniciar los esfuerzos de
Gestión del Cambio.
Las organizaciones con
una buena Gestión del
Cambio tienen 6 veces
más posibilidades de
alcanzar sus objetivos que
aquellas con una
deficiente Gestión del
Cambio.
El enfoque debe ser en
como gestionamos los
grandes problemas y no
como los resolvemos.
Nunca vamos a resolver
el Gobierno de Datos.
Capítulo 4
Cultura de Datos
y Gestión del
Cambio

Capítulo 4. Cultura de Datos y Gestión del Cambio
23
La comunicación es bidireccional
No es suficiente solo enviar correos electrónicos
y pensar que se está comunicando el cambio.
Es recomendable seguir el modelo ADKAR para
mantener una comunicación frecuente y
consistente utilizando todos los canales de
comunicación.
Usar los datos es bueno
Incluso si parece que los datos pueden no ser
“correctos”.
Ver los datos, usar los datos y habilitar canales
abiertos para recibir comentarios, crea un
sistema para resolver los problemas
relacionados con los datos, que siempre van a
existir en las organizaciones.

Capítulo 5. Calidad de Datos
25
No existe Calidad de Datos sin Gobierno de Datos
X = T + E
El dato observado (X) es igual al dato verdadero (T) más un error (E).
En resumen, para cualquier cosa que se haga con los datos se debe considerar la posibilidad de error.
Triada “Bueno, rápido o barato”
En situaciones normales las personas eligen “bueno” porque consideran que es la mejor opción.
Pero en la vida real, cuando el tiempo corto y la presión grande, “rápido” es la elección.
No existe la Calidad de Datos al 100%
Existen muchos datos y muchas formas de usar los datos.

Capítulo 5. Calidad de Datos
26
Dimensiones de la Calidad de Datos según DAMA UK
Completitud
Que todos los datos estén presentes.
• Datos obligatorios, datos
opcionales y datos que no aplican.
Unicidad
Ninguna entidad existe más de una
vez en el conjunto de datos.
Oportunidad
El grado en que los datos
representan la realidad en el punto
de tiempo requerido.
• La latencia de los datos.
Validez
Se refiere a si los valores de un datos
son consistentes dentro de un
dominio de valores.
• CP válido de SEPOMEX
Exactitud
Grado en que los datos representan
correctamente entidades del “mundo
real”.
• ¿Este es el teléfono del cliente?
Consistencia
La ausencia de diferencias cuando se
comparan datos contra su definición.
• TienePasaporte = “SI”
• NumeroPasaporte = “B0912345”

Capítulo 6. Poniendo todo junto
28
La razón por la que batallamos tanto con el Gobierno de Datos es porque es acerca de construir confianza.
Líder de Gobierno de Datos (Data Ambassador)
Su primer tarea es provocar el in-service meeting con el patrocinador para arrancar la iniciativa de Gobierno de
Datos o modificarla.
Combinar lo tradicional con lo ágil
Un enfoque moderno de Gobierno de Datos combina los consejos de Gobierno de Datos tradicionales con los métodos
agiles.
Se propone crear grupos de trabajo que se crean a petición únicamente.
Grupos de trabajo a petición
Estos grupos de trabajo se asignan a los proyectos de la organización y su función es identificar traslapes
relacionados con datos en los diferentes proyectos. Estos grupos de trabajo solo existen cuando hay proyectos
que afectan datos.
P1 P2 P3
Traslape

Capítulo 6. Poniendo todo junto
29
El objetivo es deja tu organización mejor de lo que la encontraste.
Crea un backlog que te permita tener un MPV de tu Gobierno de Datos
El Gobierno de Datos es un viaje no un destino, considera que nunca vas a terminar con el Gobierno de Datos.
Empieza a adoptar y probar el enfoque DGOps.
Comunica, comunica, comunica
A veces puede ser aburrido y monótono, pero no dejes de hacerlo o encuentra alguien que lo disfrute.
Y finalmente la tecnología
Tendría que ser la última pieza del rompecabezas, primero resuelve los retos de personas, procesos y cultura.

¿Qué hacer ahora?
31
El Manifiesto de DataOps
https://www.dataopsmanifesto.org/dataops-
manifesto.html?lang=es

Espero te sirva de inspiración
en tu iniciativa para un
Gobierno de Datos Moderno
Ramón Hernández
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