Uma abordagem Show-não-Trell to Governança de dados

Para muitas empresas, a governança de dados é o equivalente a negócios de uso do fio dental. Eles sabem que é bom para eles, mas preferem fazer alguma coisa - talvez qualquer coisa - else. A maioria das organizações considera a governança de dados como uma "coisa de conformidade" e faz apenas o suficiente para verificar as caixas sobre privacidade e segurança de dados. Outros embarcam em projetos de vários anos, mas delegam o trabalho, criando muitas vezes uma desconexão entre governança e impacto nos negócios. A governança robusta de dados ajuda a garantir que seus dados sejam precisos, consistentes e disponíveis para aqueles que precisam usá -los. Isso significa que os melhores dados alimentam seus algoritmos e tomada de decisão; portanto, suas idéias e escolhas também se tornam melhores.

Either way, companies risk sidelining one of their most potent catalysts for generating value. Robust data governance helps ensure that your data is accurate, consistent, and available to those who need to use it. That means better data fuels your algorithms and decision making, so your insights and choices become better, too.

Mas, uma vez que as empresas vão além da conformidade e procuram criar recursos para gerenciar com sucesso - e de forma sustentável - gerenciar a qualidade dos dados, elas são amplamente por conta própria. Sem regulamentos prescrevendo o que fazer, é fácil ficar atolado. Então, qual é a resposta? Para emprestar a máxima do antigo escritor: mostre, não conte.

A idéia é demonstrar rapidamente o valor da governança de dados e construir a partir daí. Ao fornecer a qualidade dos dados necessários para alguns casos de uso inicial, as empresas podem alcançar resultados rapidamente, construindo a experiência, a responsabilidade e as fundações (técnicas e organizacionais) que os ajudam a escalar.

Essa abordagem requer colaboração entre o lado comercial e TI. Também exige novos papéis e até novas mentalidades. Mas a tarefa não é hercúlea. Seguindo um processo claro, as empresas podem aparar a gordura-e o atraso-de governança de dados e maximizar o retorno.

Um plano de três pontos

O porcas e parafusos de governança de dados - As estruturas de dados, ferramentas, funções e políticas - não são um segredo. No entanto, em uma pesquisa recente de BCG com cerca de 600 empresas, mais de 60% dos entrevistados classificaram seus Capacidades de governança de dados em vários níveis de subdesenvolvimento . Qual é a espera? Três culpados comuns são altas expectativas, recursos limitados e uma falha em reconhecer que os dados são críticos Business asset, not something that’s “owned” by IT. But we’ve also seen some additional roadblocks:

• A governança se concentra na privacidade e segurança de dados, subestimando - ou completamente negligenciando - as outras dimensões da qualidade dos dados, como precisão, integridade, consistência, clareza e acessibilidade. Como resultado, as empresas prejudicam muitos usos geradores de valor de seus dados. Mornar mais do que eles podem-ou deve-serem, as empresas veem frustrações, mas não retornam, montagem. E isso não faz isso em silêncio em segundo plano. A chave é remover visivelmente um ponto de dor significativo ou permitir uma grande oportunidade de negócios. E então, em vez de se aquecer com o sucesso, você alavanca o sucesso, removendo mais pontos problemáticos e permitindo mais oportunidades. Constantemente, você expande a governança de dados - e seu impacto - abronta seu cenário de dados.
• Companies adopt a kitchen sink strategy, implementing practices and policies with no clear link to value creation. Biting off more than they can—or should—chew, businesses see frustrations, but not returns, mount.

A show-don’t-tell approach, driven by carefully selected use cases, creates a direct link between data governance and value. And it doesn’t do so quietly in the background. The key is to visibly remove a significant business pain point or enable a major business opportunity. And then, instead of basking in the success, you leverage the success, removing more pain points and enabling more opportunities. Steadily, you expand data governance—and its impact—across your data landscape.

Então, como essa abordagem realmente é? Enquanto a receita exata varia de uma empresa para outra, um processo trifásico pode orientar o caminho. (Consulte a exposição.)

Start with the Basics

The first step companies should take is to put overall leadership of their governance effort in the hands of a chief data officer, or CDO. Generally, this should be a senior business leader who can comfortably liaise with the business side, the analytics teams, and IT. The ability to straddle these worlds is crucial in linking governance to impact. Through their interactions, CDOs can understand—and communicate—business needs, technical capabilities and limitations, and what initial use cases make the most sense.

Os melhores CDOs desempenham um papel duplo no início. Eles fazem muito trabalho grunhido para iniciar as coisas (como unir forças com o lado dos negócios para classificar dados em domínios de alto nível). Mas, ao mesmo tempo, eles constroem e educam a nascente organização de governança de dados da empresa. Assim, à medida que essa organização amadurece, o CDO pode entregar mais responsabilidades e responsabilidade. Idealmente, o CDO deve se tornar menos executado e mais facilitador, coordenar esforços, garantir as melhores práticas e compartilhar experiências e lições aprendidas em toda a empresa. Esse comitê define a visão: uma visão comum do que a empresa deseja que a governança de dados seja alcançada e como planeja chegar lá. E continua a moldar a visão à medida que as capacidades e os objetivos evoluem. Crucialmente, o Conselho de Dados define mensuráveis ​​- e razoáveis ​​- se alvo e identifica KPIs que permitem monitorar e dirigir a transformação.

Companies should also establish a data council, typically composed of key data stakeholders (primarily data owners, but IT chiefs, data privacy officers, and analytics and security experts often round out the group). This committee sets the vision: a common view of what the company wants data governance to achieve and how it plans to get there. And it continues to shape the vision as capabilities and goals evolve. Crucially, the data council sets measurable—and reasonable—targets and identifies KPIs that allow it to monitor and steer the transformation.

Entregue vitórias rápidas para demonstrar valor

A próxima etapa é identificar e criar governança de dados em torno de alguns casos de uso inicial. (Generally, two to five use cases make for a good start, but you should factor in the size of the company and data team as well as the scope and complexity of the use cases before settling on a number.) Essentially, you want to take a business problem or opportunity and show how better data quality (the fruit of good data governance) brings better results.

Since a key aim is to deliver rapid results, you don’t necessarily need to put in place world-class solutions and recursos. De fato, você deve simplificar as coisas nesta fase inicial e evitar a introdução de processos e ferramentas complexas. À medida que você ganha experiência, você pode aumentar o mostrador.

Quando bem executado, essa abordagem traz vários benefícios. Para iniciantes, ele agrega valor. Também gera adesão de negócios para governança de dados porque ver é acreditar. E permite criar recursos de governança de dados de maneira gradual e priorizada, pois você está construindo apenas os recursos que seus casos de uso exigem. Dessa forma, você não ferve o oceano e, como costuma acontecer com essa abordagem, queima suas pontes. Embora não haja plano fixo para identificar os melhores candidatos, você deve procurar certas coisas em um caso de uso inicial:

Of course, some use cases are better suited than others for your first wave. While there is no fixed blueprint for identifying the best candidates, you should look for certain things in an initial use case:

• It is visible to senior management (leaders are aware that data is hindering a business opportunity or creating a significant pain point or risk).
• It will have a high impact for the business once data quality is improved.
• It doesn’t require overly complex remediation—so the payoff from ensuring high-quality data will come quickly.
• It involves a few data domains within the company (to make sure that the effort isn’t limited to a specific business area or function) and will introduce a few data governance capabilities (so as not to be too simple).

One example might be a targeted email-marketing campaign that, owing to deficiencies in the way contact and demographic information is captured, fails to reach many relevant customers. By implementing the right data governance capabilities, the company can sustainably ensure data quality, improving the campaign’s performance and delivering a business impact—more sales—that gets noticed.

This example highlights an important point: selecting the right use case really just gets the ball rolling. You also need to determine what data the use case requires, define what “good” data looks like (and see how your current data compares), and implement the appropriate governance to fill in the gaps.

Here’s where the organization you created in the “basics” stage—the CDO office, the data stewards, the data owners, and so on—plays a key, but not solo, role. In defining data quality targets, homing in on the root cause of any gap, and identifying appropriate remediation, the data governance organization needs to work closely with the business.

Consider how the process might play out for our email-marketing campaign. Looking to understand why its campaign isn’t reaching customers as expected, the marketing team suspects that many email addresses may be fake or otherwise invalid. The team raises this possibility with the data steward for the “customer” domain as well as the CDO office, who then extract data from a prior campaign and discover that almost 50% of emails bounced back. The marketing team notes that for its campaigns to be effective, no more than 10% of the active customer base should be associated with invalid email addresses.

To meet that goal, the data steward and the CDO office need to look for the root causes of the problem and ways to address them. They discover that customers who don’t create an online account can essentially enter any email address they want: the company has no validation process. And, indeed, these customers account for 80% of the invalid addresses. So the data steward and CDO office implement new validation processes. (Typically, they work with the relevant data custodian to design the solution, and implement it after signoff by the data owner and business sponsor for the marketing campaigns.)

Often, the discussions among stakeholders reveal additional issues to tackle. For example, perhaps the organization has no set definition for an “active customer” throughout the business. So in parallel with deploying the new validation processes, the data governance organization needs to work with relevant data owners to harmonize on a definition. This ensures that everyone is using the term “active customer” consistently across the business.

Através desse tipo de processo colaborativo, as empresas desenvolvem e melhoram seus recursos de governança de dados. Enquanto uma campanha de email é um caso de uso relativamente simples, a abordagem geral-que se dedica aos dados necessários, decidindo como são bons dados e projetando governança para obter esses dados de alta qualidade-podem ser estendidos a casos de uso mais complexos, como os que envolvem a inteligência artificial (digamos, um mecanismo de recomendação que sugere produtos de acordo com o comportamento on-line de um cliente). E, por outro lado, você nunca está fazendo muito pouco - suas atividades de governança estão certas, adaptadas expressamente para o caso de uso em questão. Enquanto isso, sua organização de governança de dados está ganhando experiência e amadurecimento, seu lado comercial está vendo o valor nessas coisas e você está implementando alguns recursos iniciais de governança de dados. Isso significa identificar e priorizar mais casos de uso - e implementar mais recursos de governança. É um processo cíclico em andamento, no qual você está em constante evolução e expansão da governança de dados. E como seus casos de uso estão sempre ligados às necessidades e impactos dos negócios, você também está entregando cada vez mais valor.

And this approach has another upside: you’re never doing too much. And conversely, you’re never doing too little—your governance activities are just right, tailored expressly for the use case at hand. Meanwhile, your data governance organization is gaining experience and maturing, your business side is seeing the value in this stuff, and you’re putting in place some initial data governance capabilities.

Gradually Scale As You Improve

Now it’s time to leverage the momentum from a successful first wave. This means identifying and prioritizing more use cases—and implementing more governance capabilities. It’s an ongoing, cyclical process, in which you’re steadily evolving and expanding data governance. And because your use cases are always linked to business needs and impact, you’re also delivering more and more value.

Como você encontra esses novos casos de uso? É provável que alguns se desenvolvam simplesmente no curso normal dos negócios: problemas para resolver, oportunidades de aproveitar-se você tivesse apenas dados de alta qualidade. Mas outros resultarão de uma maior conscientização sobre o que a governança de dados pode trazer, uma consciência que crescerá constantemente, em toda a empresa, à medida que mais casos de uso ficam on -line e mais pessoas notam os resultados. A idéia de combustível de sucessos: todo mundo começa a pensar em como os dados também podem fazer a diferença para eles.

À medida que o backlog cresce, é importante empurrar os casos de uso mais promissores para o topo. Aqui, o Conselho de Dados entra em jogo, reunindo -se regularmente (talvez a cada poucos meses) para examinar e priorizar idéias. Com uma lista ordenada em mãos, você pode pegar os casos de uso mais bem classificados e aplicar o mesmo processo da primeira onda: determinar os dados necessários, definir boa qualidade e desenvolver apenas os recursos de governança que o ajudarão a alcançar sua meta. E quando terminar, você repita o ciclo.

A cada iteração, os processos se tornam mais familiares e mais simplificados. Os proprietários de dados e os administradores ficam mais experientes e trabalham mais autonomamente em seus papéis. E, constantemente, seus recursos de governança de dados - e a organização ao seu redor - matra. São soluções de terceiros que geralmente são complexas de implementar (e é por isso que você deseja evitá-las na fase inicial), mas que realmente podem intensificar seu jogo. Algumas ferramentas ajudam os administradores de dados a identificar problemas de qualidade de dados, outros automatizam parte da limpeza de dados, ainda mais ajudam a gerenciar glossários de negócios e dicionários de dados. A lista continua. Saber onde você está fica essencial para saber para onde você precisa ir (que tipo de correções de curso podem ser necessárias à medida que você persegue suas metas). O rastreamento de KPIs também é uma boa maneira de garantir a prestação de contas. Também é importante comunicar os resultados. O Conselho de Dados é um ótimo fórum para compartilhar atualizações e alinhar sobre onde - e como - melhorar, acelerar ou articular.

As that maturity sets in, savvy companies often implement advanced data governance tools. These are third-party solutions that are generally complex to implement (which is why you want to avoid them in the early phase) but can really step up your game. Some tools help data stewards identify data quality issues, others automate some of the data cleaning, still others help manage business glossaries and data dictionaries. The list goes on.

Finally, you need to measure—relentlessly—data quality and the maturity of your data governance capabilities. Knowing where you stand is essential for knowing where you need to go (what sort of course corrections may be necessary as you pursue your targets). Tracking KPIs is also a good way to ensure accountability.

Measurements should be taken on a regular basis, whether at the end of each wave of use cases or on a set schedule. It’s also important to communicate the results. The data council is a great forum for sharing updates and aligning on where—and how—to improve, accelerate, or pivot.

Princípios-chave do sucesso

A abordagem trifásica não é teoria; Foi uma batalha testada por diferentes empresas, sob diferentes circunstâncias. Suas experiências no mundo real também demonstraram como vários princípios principais podem facilitar a jornada. Que problemas você deseja resolver? Que oportunidades você quer seguir? Como isso se traduz em necessidades específicas de dados e como são os dados de boa qualidade? Essas são perguntas difíceis de responder quando a governança de dados é liderada por ela ou por alguém que vem de uma perspectiva regulatória. O lado comercial é mais próximo dos dados - e das maneiras pelas quais são criados e são, ou devem ser usados. Consequentemente, a empresa deve impulsionar a transformação da governança de dados (com forte apoio), e os proprietários de dados e os administradores (que desempenham um papel essencial na escala de recursos de governança de dados) geralmente devem vir das classificações de negócios.

Make Sure the Business Side Drives the Transformation

Data governance is a business topic, and the use case approach really underlines this. What problems do you want to solve? What opportunities do you want to pursue? How do these translate into specific data needs and what does good-quality data look like? These are hard questions to answer when data governance is led by IT or by someone coming at it from a regulatory perspective. The business side is closest to the data—and the ways in which it is created and is, or should be, used. Accordingly, the business should drive the data governance transformation (with strong support from IT), and data owners and stewards (who play an essential role in scaling data governance capabilities) should generally come from the business ranks.

também é uma boa prática nomear um patrocinador de negócios claro para a transformação, idealmente um executivo sênior cujo mandato abrange a empresa (eliminando qualquer viés para uma área de negócios específica). Os patrocinadores de negócios podem ajudar o Conselho de Dados a tomar certas decisões com mais rapidez e eficiência. Eles também podem promover e defender o programa de governança de dados com outros líderes seniores.

Concentre -se - e facilitar - gerenciar o gerenciamento

seria ótimo simplesmente conectar as funções, processos e cultura que a governança de dados exige. Mas não é muito provável. Portanto, o gerenciamento de mudanças é essencial. No começo, esse é um esforço bastante localizado, com a equipe do CDO integrando e treinando os membros iniciais da Organização de Governança de Dados (selecionada a partir da força de trabalho existente). Isso significa desenvolver planos de comunicação e iniciativas de treinamento para aumentar a conscientização e adoção da governança de dados em toda a organização. Algumas empresas introduziram o que chamam de “dias de dados” para mostrar iniciativas, compartilhar seu roteiro e despertar emoção sobre um negócio orientado a dados-e idéias para ter sucesso como um. Assim, os papéis e responsabilidades provavelmente mudarão. No começo, o CDO deve assumir grande parte da propriedade e da responsabilidade pela transformação (como tal, o CDO precisa garantir que a equipe suficiente esteja em vigor para que o motor acenda). Mas, à medida que os casos de uso ficam on -line e a organização e os recursos evoluem, os proprietários de dados e administradores assumirão mais responsabilidades. É crucial ficar claro, ao longo desta evolução, sobre objetivos e responsabilidades porque eles mudarão. A quebra geralmente deve se parecer assim:

After the company tackles its initial use cases and builds some early capabilities, it should then widen the focus—and the reach—of change management. This means developing communications plans and training initiatives to raise awareness and adoption of data governance across the organization. Some companies have introduced what they call “Data Days” to showcase initiatives, share their roadmap, and spark excitement about a data-driven business—and ideas for succeeding as one.

Define Clear Accountabilities

Over time, the data governance organization will grow and mature. As it does, roles and responsibilities are likely to shift. In the beginning, the CDO should assume much of the ownership of, and accountability for, the transformation (as such, the CDO needs to ensure that sufficient staffing is in place to get the engine going). But as use cases come online, and the organization and capabilities evolve, data owners and stewards will take on more responsibilities. It’s crucial to be clear, throughout this evolution, about objectives and accountabilities because they will shift.

Aligning the right metrics with the right stakeholders is a great way to create accountabilities while steering the transformation in a data-driven way. The breakdown should generally look like this:

• O CDO é responsável pelos KPIs associados à maturidade dos recursos. REVISTAS. As comunidades são bases de conhecimento, painéis de som e motivadores. E é importante que todos os envolvidos no esforço de governança de dados sintam que fazem parte de uma comunidade. Organize oportunidades para atender, compartilhar relatórios do Conselho de Dados - e compartilhar conquistas também. Em vez disso, eles deveriam vê -lo como parte do tecido de administrar seus negócios. Ao concentrar os esforços nos lugares certos nos momentos certos das maneiras certas, as empresas encontrarão uma ligação muito real - e muito visível - entre a qualidade e o valor dos dados. Eles adotarão uma abordagem pragmática e eficaz para criar as capacidades de que precisam. E eles perceberão o que algumas empresas de visão de futuro já descobriram: a boa governança de dados não é um fardo ou algo apenas para os técnicos-é uma vantagem competitiva. Alexandre aractingi
• Data owners and stewards are accountable for key quality indicators for their respective data domains.

Some companies now incorporate these KPIs, along with data quality targets, into annual objective setting and performance reviews.

Create Communities

Bringing together data stewards, owners, and other members of your governance organization helps spread the word about best practices and pain points (and fosters collaboration and solutions). Communities are knowledge bases, sounding boards, and motivators. And it’s important that everyone involved in the data governance effort feels that they are part of a community. Organize opportunities to meet, share reports from the data council—and share achievements, too.

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Companies often view data governance as a chore. They should see it, instead, as part of the fabric of running their business. By focusing efforts in the right places at the right times in the right ways, companies will find a very real—and very visible—link between data quality and value. They’ll take a pragmatic and effective approach to building the capabilities they need. And they’ll come to realize what some forward-thinking companies have already discovered: good data governance isn’t a burden or something just for the techies—it’s a competitive advantage.