El Gobierno del Dato será con BPM o no será

Las iniciativas de BPM se componen de proceso, personas e información. En la intersección de estos conjuntos individuales pero relacionados entre sí, tenemos los datos, que adquieren un valor para el negocio, generando información para la toma de decisiones y transformándose a su vez en inteligencia estratégica. Podemos afirmar entonces que los datos no existen en el vacío.

Los datos pueden provenir o ser utilizados por más de un proceso. También se pueden almacenar en diferentes sistemas o repositorios. A menudo los procesos pueden utilizar diferentes mecanismos para la captura y análisis de los mismos, y esto puede influir en la interpretación resultante de su significado, es decir de la información que proporcionan para el negocio.

Ya hemos dicho en anteriores artículos que un proceso de negocio no es una aplicación de software, ni el manuscrito para ningún premio Pulitzer, ni es el dibujo de cajitas con líneas y colorines. Es todo eso y mucho más, un proceso de negocio es una herramienta empresarial de orquestación de recursos, herramientas y personas para conseguir la melodía perfecta.

Volviendo al tema de los datos, es posible que durante el proceso, los datos sean almacenados en diferentes sistemas de información, no necesariamente interconectados. Para el proceso sigue siendo el mismo dato válido para proporcionar un resultado, pero la forma en la que se almacena u obtiene esa información en cada sistema, dispositivo IoT, sensor, etc, puede ser diferente y aun así continuar siendo coherente para la finalidad del proceso. En el proceso están descritas las reglas del negocio, son ellas las que diferencian, por ejemplo, cuando un dato como «260177» es una fecha o un código de error.

Mi madre suele decir, que «cuando un texto se saca de contexto, sirve de pretexto». Y es que hablar del Gobierno del Dato, sin una comprensión clara del contexto en el que se capturan los datos, se manipulan, se procesan, sin hablar de los procesos del negocio, estará, mi querido lector de acuerdo, en que es un error de base que conduce a los típicos problemas de precisión, integridad, accesibilidad, disponibilidad, trazabilidad, volatilidad, redundancia, consistencia, profundidad, y un largo etc. Además fomentan la gestión en silos, y un desperdicio de esfuerzos y derroches de dinero por ende.

Ya que el gobierno de datos comprende el despliegue de políticas, estándares, procesos y métricas para asegurar el uso efectivo y eficiente de la información, debe hacerlo tomando en cuenta el contexto en el que se producen y partiendo de ello, crear la mejor estrategia para su gobernanza.

Para muestra un botón: Un dato y un caso de éxito

Por incluir un dato de actualidad, he leído recientemente en la web de PwC el resultado de un estudio titulado Sizing the Prize (1) en el cual estiman que la IA (Inteligencia Artificial) podría aportar hasta 15,7 billones de US$ a la economía mundial en el 2030. Un dato coherente con el gran impacto que está teniendo la IA en nuestro día a día. Evidentemente todos sabemos que, para la IA, es fundamental disponer de datos de gran calidad, precisos, completos e imparciales, de parvis grandis acervus erit como suele decirse.

Además, el resultado de implantar un Gobierno del Dato no puede ser simplemente una buena gestión del dato per se. El resultado tiene que ser crear un beneficio para el negocio. Eric Hirschhorn, director de datos de The Bank of New York Mellon Corp, en la EDW de Abril dio una ponencia acerca de cómo pusieron en marcha el Gobierno del Dato de forma progresiva en NYMC pensando en los beneficios que querían conseguir a través de mantener el gobierno del dato alineado con los objetivos del negocio.

En conclusión

Los datos del negocio no existen en el vacío. Cuando una organización decide poner en marcha una iniciativa de Gobierno del Dato, debe tener en cuenta los procesos del negocio, ya que es el contexto de los datos que va a ser fundamental para garantizar la coherencia, la integridad, la trazabilidad y la calidad del dato. Esto no quiere decir que sea una tarea fácil. Pero es importante que, en el programa de Gobierno del Dato corporativo, se incluyan todos los procesos de negocio dentro del alcance.

Existen herramientas de BPM que pueden ser muy útiles para facilitar la alineación entre los datos y los procesos que los crean y/o los gestionan. Por ejemplo, puede ser muy valioso modelar el proceso en notación estándar, identificando en cada proceso los metadatos (definiciones, términos comunes, etc.). Además, podría ser muy conveniente nombrar para el ejercicio, al administrador de los datos del proceso, una persona con conocimientos sobre el funcionamiento del proceso del negocio, que entienda el valor del dato en el proceso y que pueda sugerir controles y cambios para mantener la calidad del dato en el proceso.

Aplicar BPM no es una tarea fácil, pero si de algo estoy convencida es que no se puede llegar a crear un impacto en el negocio, sin la alineación del Gobierno del Dato con los procesos y ambos con el negocio.

 

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Madelaine Castro
Team Leader del Grupo de Expertos BPM: ITSM4BPM
Comité de Estándares de la Asociación itSMF España

 

Referencias:

(1) Estudio Sizing the prize. PwC’s Global Artificial Intelligence Study: Exploiting the AI Revolution.