Este encierro forzado por el #Covid19 y la preparación de los cursos de Data Governance para la certificación de DAMA-I me permiten compartir con vosotros algunas buenas prácticas a la hora de diseñar un estrategia de Data Governance
Como ya he escrito en otros artículos y publicaciones sobre la materia, no considero la Data Governance como un proyecto sino más bien como un proceso continuo y sostenido en el tiempo. Es fundamental un acercamiento por fases e incremental para poder organizar los datos de la organización sin traumas y sin fisuras. Hacer las cosas bien nos permite tener que rectificar lo menos posible. Las 4 fases clásicas se acercan mucho al enfoque PMO ya que tenemos una iniciación, una planificación, una ejecución y un cierre que realmente no es como tal sino más bien un proceso continuo de mejora.
Siguiendo el enfoque del marco de DAMA tenemos algunas pautas que nos pueden ayudar:
Evaluar el grado de preparación de la organización
Habrá que considerar las características culturales y ambientales, así como las aspiraciones de la organización y sobre todo será necesario evaluar la madurez de la DM: ¿qué hace la organización con los datos? ¿Qué piensan las empresas y los individuos sobre el uso organizativo de los datos? Será necesario evaluar la capacidad de cambio: dado que la DG requiere un cambio de comportamiento, si antes el acceso a los datos era sencillo y desordenado, un proceso de Gobierno de Datos trae consigo un cambio fundamental, quizás al principio haya cierta resistencia y ganas de saltarse el sistema de control, pero poco a poco la organización se irá adaptando si las cosas se hacen bien desde el principio, más que dotarse de una herramienta desde el minuto uno será más necesario tener claro que el gobierno de los datos es algo que la organización no puede pasar por alto.
¿Tienen un programa o una estructura de gestión del cambio? ¿Han gestionado el cambio anteriormente? Esta fase también ayudará a comprender los posibles puntos de «resistencia» que siempre hay.
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