Una estrategia del dato especifica un estado adecuado para los datos organizacionales para dar soporte a la estrategia organizacional. Este “estado adecuado” de los datos puede manifestarse a través del concepto del valor de los datos. Dicho de otro modo, la estrategia del dato especifica un estado óptimo para los distintos tipos de valor del dato. Y es interesante resaltar el uso de la palabra “óptimo” porque, en algunos casos interesará maximizar un determinado tipo de valor (p.ej. valor intrínseco o valor de negocio), y en otros casos minimizarlo (p.ej. valor económico). De forma general, la estrategia del dato debería incluso buscar un equilibrio entre maximizar un determinado tipo de valor del dato y minimizar otro tipo de valor.
Una de las formas de representar una estrategia del dato como una combinación de distintos estados para los distintos tipos de valores es mediante un mapa de estrategia del dato. En un mapa de estrategia se ponen en el eje de abscisas los distintos tipos de valores de los datos que se pretenden considerar. Se podrían utilizar a modo de ejemplo, los seis tipos de valores del dato introducidos en Infonomía, y que se describieron en un post anterior. Así, los tipos de valores que se consideraría serían intrínsecos, coste, rendimiento, negocio, mercado y económico. En el eje de las coordenadas se representan los distintos niveles posibles para cada uno de los tipos de valores. Aunque cada uno de los tipos de valores puede tener diferente número de niveles, por simplicidad, se podría asumir que todos los tipos de valores se han normalizado al mismo número de niveles. Como ejemplo, en la figura 1 se representan 6 niveles, del 0 al 5.
La definición de una estrategia del dato puede representarse como un perfil deseado, es decir una combinación de niveles objetivos para cada uno de los tipos de valores del dato que representan un nuevo estado en el que el tipo de dato está optimizado para una parte del negocio. Desafortunadamente, uno de los problemas que se suelen encontrar las organizaciones es encontrar la forma de definir mecanismos para definir y explicar qué significan los distintos niveles, al menos de forma cuantitativa.
El gobierno del dato es el conjunto de acciones necesarias para conseguir esa optimización del valor del dato, pasando del perfil actual (en azul en la figura 1) al perfil deseado (en verde en dicha figura). Para ello, los responsables del gobierno del dato deben analizar y entender la diferencia entre el perfil actual y el perfil deseado para los distintos tipos de valores de datos propuesto para cada dato relevante para la organización. Con ese entendimiento, se deben proponer una serie de los cambios necesarios en los distintos ámbitos de la organización para conseguir los niveles deseados para los tipos de valores del dato. Los cambios que se necesitan realizar se representan mediante las flechas rojas verticales mostrados en la Figura 1. Estos cambios se abordarán mediante programas de gobierno del dato, que estarán formados por proyectos específicos orientados a cerrar los gaps existentes.
En función de los tipos de valores que pretendan optimizarse, es posible distinguir tres tipos de estrategias de datos:
- Estrategias defensivas, que están más enfocadas en la optimización de los tipos de valor intrínseco, coste o de rendimiento de los datos. Si se representaran en un mapa de estrategia, tendrían una apariencia como la de la Figura 2. Normalmente el tipo de gobierno del dato que se ejecuta en este tipo de estrategia recibe el nombre de Gobierno Técnico. Ejemplos de estrategias defensivas de datos podrían incluir objetivos estratégicos como mejorar la calidad de los datos o incrementar el nivel de madurez organizacional con respecto a las buenas prácticas de gobierno del dato, gestión del dato y gestión de calidad del dato (como una optimización del tipo de valor intrínseco), adoptar una solución en la nube para disminuir el coste total de propiedad de las aplicaciones que dan soporte a los datos (como una optimización del tipo de valor económico) o una reingeniería de los procesos de negocio (como una optimización del tipo de valor de rendimiento), por citar algunos.
- Estrategias ofensivas, en las que se persigue optimizar el valor del mercado, de negocio, o el valor perdido de los datos. Representándolo en un mapa de estrategia, tendrían una apariencia como la de la Figura 3. El tipo de gobierno de datos que se utiliza en estrategias ofensivas suele denominarse Gobierno para Valor. Ejemplos de estrategias ofensivas puede ser optimizar la relevancia de los datos para el negocio (como ejemplo de optimización del tipo de valor de negocio), establecer un valor comercial a determinados conjunto de datos, como los obtenidos a partir de determinados proyectos de analíticas, para venderlos o licenciarlos.
- Estrategias mixtas, que es una combinación de ambas, en las que normalmente se van alternando primero estrategias defensivas, “para poner la casa en orden” y luego estrategias ofensivas, para aprovecharse de que ya está la casa en orden.
Retomando el ejemplo del agua en el desierto de uno de nuestros posts anteriores, una estrategia defensiva podría consistir en “seguir vivos y atravesar el desierto”; un ejemplo de estrategia ofensiva podría ser “vender el agua para comprar un camello y atravesar más rápido el desierto sin necesidad de agua”; una estrategia mixta podría ser “ir guardando una cantidad necesaria y suficiente de agua para poder sobrevivir al atravesar el desierto y vender la sobrante para poder comprar comida”.
Para terminar, dos reflexiones y una conclusión.
La primera reflexión es que la organización no necesitaría tener la misma estrategia de datos para todos los datos: de hecho, sería posible tener e incluso necesario tener distintas estrategias de datos, tantas como estrategias de negocio puedan haber sido definidas.
La segunda reflexión es que las estrategias tienen que evolucionar a lo largo del tiempo para ir, quizás, consiguiendo resultados intermedios que permitan demostrar el éxito de la implantación de dicha estrategia. Por eso muchas veces se dice que la implantación de la estrategia del dato a través de los programas de gobierno del dato debe ser iterativa e incremental.
La conclusión es que, bajo la perspectiva de las dos reflexiones, mantener todos los datos de la organización a las estrategias del negocio y/o de la organización requiere tener una gran visión global, tanto a lo ancho (los datos de la organización) como a lo profundo (la evolución necesaria de las estrategias del dato a lo largo del tiempo). Para mantener esta visión global, las organizaciones necesitan recursos específicos que estructural y funcionalmente den soporte a estos aspectos. Como veremos en un post posterior, estos recursos se estructurarán formando la Oficina del Dato.
