Diseño del modelo operativo
Federado, centralizado o híbrido: diseñamos el modelo en torno a sus derechos de decisión, partidas presupuestarias y comités de riesgos existentes, no a partir de una plantilla.
DG · Gobierno de datos
Un gobierno de datos que se aplica en la práctica
Diseñamos modelos operativos de gobierno de datos adaptados a la forma en que su organización toma realmente las decisiones, con responsabilidades claras, controles proporcionados y métricas que muestran avances trimestre a trimestre.
El reto
La mayoría de las organizaciones ya dispone de un marco de gobierno de datos sobre el papel. El problema es que rara vez resiste el contacto con el negocio.
- Se nombran responsables de datos, pero no saben qué datos les corresponden ni de qué deben rendir cuentas.
- Los comités se reúnen, levantan actas y se disuelven porque no tienen decisiones que tomar.
- Los elementos de datos críticos no están definidos, por lo que el esfuerzo se dispersa entre miles de atributos.
- La dirección no puede comprobar si el gobierno mejora algo, y la financiación se vuelve frágil.
Qué ofrecemos
Gobierno de datos
Funciones y matriz RACI
Definición de las funciones de responsables de datos, custodios de datos, administradores técnicos y oficina del CDO, con una matriz RACI aplicada a procesos reales, como la incorporación de una nueva fuente de datos o la modificación de un informe.
Comités y foros
Mandatos, vías de escalado y plantillas de orden del día para un comité de datos que toma decisiones y grupos de trabajo que resuelven incidencias.
Evaluación de madurez DAMA-DMBOK
Una línea de base estructurada en las once áreas de conocimiento de DMBOK, puntuada a partir de evidencias y no de autoevaluaciones, con un análisis de brechas priorizado.
Elementos de datos críticos
Un método para identificar y consensuar los 50–300 elementos de datos que determinan los informes regulatorios, los resultados para los clientes y el riesgo financiero, y gobernarlos en primer lugar.
KPI de gobierno
Un conjunto reducido de indicadores adelantados y retrasados (cobertura de responsables, antigüedad de incidencias, certificación de políticas, tendencias de calidad) que se reportan a la alta dirección.
Resultados medibles
Resultados medibles
90 días
para disponer de un modelo operativo aprobado y responsables designados para cada elemento de datos crítico
+1,5
de mejora habitual en la puntuación de madurez DMBOK en las áreas de conocimiento prioritarias en 12 meses
<30 días
de antigüedad mediana de las incidencias de datos una vez establecidas las vías de escalado
Caso práctico relacionado · Proyecto ilustrativo
Evidencing BCBS 239 through end-to-end lineage
92%
lineage coverage for risk reports
Supervisory findings on risk data aggregation were closed by tracing 240 critical data elements from source to the liquidity and credit risk reports.
Leer el caso prácticoFAQ
Preguntas frecuentes
¿Cuánto se tarda en implantar un modelo operativo de gobierno de datos?
Un modelo operativo viable (funciones, matriz RACI, mandato del comité y un primer conjunto de elementos de datos críticos) suele requerir entre 10 y 14 semanas. Su consolidación en las distintas áreas de negocio suele prolongarse entre 6 y 12 meses más.
¿El gobierno de datos debe depender de TI, de riesgos o del negocio?
La rendición de cuentas debe recaer en el negocio, la coordinación en una oficina del CDO y la ejecución debe compartirse con tecnología. Le ayudamos a decidir de quién depende la oficina del CDO en función de su exposición regulatoria y de su cultura de toma de decisiones.
¿Necesitamos una herramienta antes de empezar con el gobierno de datos?
No. Las herramientas aceleran un modelo que ya funciona, pero no lo crean. Normalmente definimos primero el modelo y los elementos de datos críticos, y después seleccionamos o configuramos las herramientas que los respaldan.
¿Cómo miden la madurez del gobierno de datos?
Utilizamos una evaluación alineada con DAMA-DMBOK y basada en evidencias (políticas, artefactos y controles en funcionamiento), no solo en entrevistas, de modo que las puntuaciones sean comparables año tras año.
¿Qué son los elementos de datos críticos y por qué son importantes?
Son el subconjunto de datos que influye de forma material en los informes regulatorios, los estados financieros o los resultados para los clientes. Gobernarlos primero concentra el escaso tiempo de los custodios de datos allí donde el riesgo es mayor.
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