Lo que no se mide, no se puede mejorar. Una cita célebre de Lord Kevlin que resume de forma magistral una visión enfocada a la mejora continua.
La medición y optimización en el mundo digital es una obligación, especialmente si trabajamos con gobernanza de datos.
La medición de indicadores de rendimiento es lo que nos permite llegar a conclusiones objetivas sobre el rendimiento o efectividad de nuestros planes y procesos. En el data governance, debemos definir los Key Perfomance Indicators o KPI que nos permitan medir el éxito de nuestras estrategias.
Descubre en este artículo cuáles son los principales KPI que debes medir en la estrategia de data governance de tu empresa.
Medir para mejorar
La medición de indicadores, no puede ser vista dentro de un plan de data governance como un simple proceso recopilatorio de resultados. Los KPI y métricas derivados de los procesos de gobernanza de datos forman parte integral del éxito del plan, ya que debemos partir del principio de mejora continua.
Un plan de gobernanza de datos debe ser comprendido como un proceso evolutivo que va tomando en cuenta su propia experiencia, comportamiento de los datos y experiencia de los usuarios. Pasa por un proceso de maduración y crecimiento donde con la medición de indicadores podemos comprender en profundidad qué aspectos están cumpliendo o superenado las expectativas o en su defecto, qué reglas o políticas están perjudicando las actividades de la empresa.
Para lograr una medición adecuada de indicadores sobre el data governance se debe establecer un marco de medición de largo plazo enfocado en elementos relevantes. También, se debe tomar en cuenta a las diferentes partes involucradas en la gestión de datos para poder evaluar de forma adecuada los resultados.
Cómo elegir los KPI indicados para tu estrategia de Data Governance
La elección de los KPI indicados es muy importante para el proceso de mejora. Tomar másindicadores de lo necesario puede nutrir nuestro marco de análisis con variables que desvíen la atención sobre los aspectos realmente importantes. Los KPI deben ser proveedores analíticos de Quick Wins que sean tangibles y fáciles de mostrar y contabilizar.
Así pues, para elegir los indicadores correctos de la estrategia data governance de tu empresa, estos deben contar con las siguientes condiciones:
Los indicadores deben centrarse en hitos críticos de nuestro proceso de gobernanza de datos y deben estar adaptados a cada una de las fases que lo integran.
Los indicadores deben estar alineados a los objetivos estratégicos del plan de gobierno de datos.
Los KPI deben ser relevantes también para los diferentes usuarios de datos de la organización.
Los indicadores deben poder demostrar el progreso de adopción del plan de gobierno de datos y sus efectos sobre las diferentes áreas del negocio.
Ahora que ya sabes las características que deben tener los indicadores de un estrategia de data governance, descubramos los principales KPI recomendados por área de trabajo:
Principales KPI para tu estrategia de data governance
Capacitación de personal ligado a la estrategia de data governance:
Número o porcentaje de usuarios capacitados en data governance por roles y áreas de trabajo. Este indicador nos ayuda a medir en cada una de las áreas de trabajo y roles asignados el total de personas que tienen conocimientos en data governance de la empresa.
Número o porcentaje de personas con conocimientos en la empresa y alfabetización de datos para sensibilizar a la empresa sobre la adopción de un gobierno de datos en la empresa: Este indicador es de especial importancia cuando la estrategia de data governance todavia no se ha implementado. Mientras más elevado sea el porcentaje del indicador, con mayor facilidad se podrá educar al resto del personal de la empresa.
Número o porcentaje de empleados capacitados en la política de datos de la empresa: Este indicador nos ayuda a tener una idea clara de las necesidades de formación en cuanto a política de datos dentro de la empresa.
Número o porcentaje de roles de datos capacitados con las habilidades y competencias requeridas: Este indicador nos ayuda a detectar las necesidades técnicas y formativas que deben cubrirse en el personal que tiene relación directa con los datos.
Propiedad y registro de datos
Número o porcentaje de dominios de datos con data owners definidos: este indicador nos ayuda a detectar si los dominios de datos poseen data owners asignados.
Número o porcentaje de dominios de datos con funciones de datos formalizadas: En este caso, el indicador nos ayuda a comprender si los dominios de datos poseen efectivamente sus funciones de datos ratificadas y formalizadas.
Gestión de Metadatos
Número o porcentaje de elementos de datos con taxonomía definida: Con este KPI puedes determinar las taxonomías pendientes por definición.
Número o porcentaje de dominios de datos y elementos con definiciones de datos aprobadas: Nos permite determinar el porcentaje de elementos con definiciones pendientes de aprobación por parte de los encargados de la implementación de la estrategia de data governance
Número o porcentajes de dominios con metadatos completos: Cómo su nombre indica, nos permite identificar cuántos dominios de datos numéricos poseen completos sus metadatos.
Calidad de datos
Número de problemas de datos registrados que requieren correcciones. Este indicador nos permite detectar errores en datos registrados y número de correcciones necesarias.
Número de problemas de datos corregidos por dominio de datos. En este caso podemos definir cuantos problemas de datos han sido corregidos en cada dominio de datos.
Número de problemas recurrentes. Este es un indicador muy importante, ya que nos permite definir tendencias de áreas específicas que deben ser trabajadas en profundidad.
Número de auditorías de datos con estado aprobado/fallido: gracias a este KPI podemos contabilizar las auditorías aprobadas y fallidas dentro de los conjuntos de datos.
Experiencia de los usuarios de datos
Número o porcentaje de satisfacción de los usuarios de datos sobre la calidad de los datos. Este KPI nos permite tener claridad sobre la satisfacción total de los usuarios de los datos.
Número o porcentaje de satisfacción del usuario sobre la accesibilidad de datos (interna y externa). Con este indicador podemos determinar lo fácil o no es el acceso de los datos para los usuarios.
