Para embarcarse en el gobierno de datos en una empresa que abarca divisiones y diversas partes interesadas, un modelo operativo bien definido juega un papel vital para lograr los beneficios comerciales esperados. Data mesh es un nuevo concepto que fomenta la democratización de los datos dentro de una organización de forma descentralizada mediante la promoción de productos de datos. A diferencia de la arquitectura antigua, que es centralizada, malla de datos permite a los usuarios de toda la empresa acceder a cualquier dato, lo que da como resultado que más unidades de negocio puedan monetizar los datos e impulsar la transformación empresarial. Para gestionar y gobernar los datos en una organización, independientemente de las opciones arquitectónicas utilizadas, debe existir un modelo operativo y una hoja de ruta de gobierno de datos que considere los siguientes aspectos:

• Gestión del alcance organizacional, alcance de los datos y alcance del dominio
• Identificar partes interesadas y responsabilidades; definir apretones de manos y traspasos para la coordinación
• Ubicación organizacional de la toma de decisiones para decisiones relacionadas con datos.
• Antecedentes, contingencias e impacto en los datos que se gestionan activamente
• Plan de motivación, objetivos y evaluación del desempeño para medir el progreso e informar.
• Descubrir y estandarizar procesos y procedimientos basados ​​en políticas y directrices.
• Control de cambios con una estrategia de comunicación con las partes interesadas bien planificada
• Hoja de ruta de implementación con una estructura de desglose del trabajo
• Gestión de riesgos, valor y beneficios.

Para este artículo, evaluación de la calidad de los datos y el seguimiento se utilizarán a modo de ilustración. El enfoque para definir un modelo operativo debe considerar los aspectos de control, gestión y capacidades existentes en las unidades de negocio. Los aspectos socioculturales de una organización gobiernan la implementación exitosa de un servicio de calidad de datos. Otros aspectos importantes incluyen la responsabilidad empresarial compartida, el patrocinio, la actitud hacia la gobernanza de datos, el conocimiento y la tendencia a aceptar cambios. Lograr el equilibrio adecuado entre los aspectos anteriores define un modelo operativo casi perfecto que ayudará a la empresa a alcanzar sus objetivos de calidad de datos. Para que las empresas progresen y se mantengan por delante de la competencia, es fundamental perfeccionar continuamente sus procesos y aceptar la retroalimentación. Esta mejora gradual garantiza que la empresa siga siendo relevante y conduzca a mejores resultados y a un mayor éxito con el tiempo.

Al decidir el modelo operativo de gobernanza de datos, no se puede simplemente elegir un enfoque sin evaluar los beneficios que ofrece cada uno. Es necesario sopesar los beneficios potenciales de los modelos de gobernanza centralizados y descentralizados antes de tomar una decisión. Si descubre que los beneficios de centralizar sus operaciones de gobierno superan los de un modelo descentralizado en al menos un 20 %, entonces es mejor centralizar. Con un modelo de gobierno centralizado, puede cerrar la brecha de habilidades, disfrutar de resultados consistentes en todas las unidades de negocios, informar fácilmente sobre las operaciones, garantizar la aceptación ejecutiva en el nivel C y planificar la eficacia en la obtención continua de comentarios, mejoras y cambios. gestión. Sin embargo, la desventaja es que a menudo conduce a una rigidez operativa, lo que reduce la motivación entre los gerentes de nivel medio, y la burocracia a menudo supera los beneficios.

Es importante considerar aspectos socioculturales al formular su modelo operativo, ya que pueden influir significativamente en el éxito de su organización. Si desea que su empresa se destaque y se mantenga por delante de la competencia, debe perfeccionar continuamente sus procesos y aceptar la retroalimentación. Esta mejora gradual garantiza que su empresa siga siendo relevante y conduzca a mejores resultados y un mayor éxito con el tiempo.

Tener que definir un modelo operativo que oscile hacia ambos extremos de una gestión centralizada o distribuida no sirve al propósito perseguido. La malla de datos proporciona una mejor alternativa al modelo central, que divide la propiedad y la responsabilidad de los datos en una red de equipos. Este enfoque permite la propiedad y la toma de decisiones descentralizadas y, al mismo tiempo, proporciona la estructura necesaria para garantizar la integridad de los datos. Los aspectos clave que deben considerarse incluyen la integración, la calidad, la seguridad, la colaboración y la privacidad, por nombrar algunos. También garantiza que los datos se compartan de forma segura y que todos los equipos puedan acceder a ellos y utilizarlos. Si bien ambas variantes del modelo operativo se adaptarán a las organizaciones que adoptan la malla de datos, habrá que considerar otros factores socioculturales para llegar a un modelo operativo. Es posible lograr un delicado equilibrio entre control y gestión y exigir capacidades que permitan a las partes interesadas adoptar la iniciativa de calidad de datos con poca recapacitación para el autoservicio.

Un enfoque híbrido que permite una visión holística de la gobernanza de datos con control central sobre las políticas, el marco, los informes y la gestión local de otros aspectos se adapta a las culturas de muchas organizaciones.

Es necesario que haya una distinción clara entre lo siguiente:

1. Gestión de plataformas e infraestructura de datos

2. Gestión del uso de datos, y 

3. Gestión de proyectos de datos

4. Evaluación y seguimiento de datos

Para comprender esto mejor, las contingencias organizacionales determinan la configuración de gobierno de datos de una organización. Para comprender cómo las contingencias afectan el diseño individual del modelo operativo de gobierno de datos de una empresa, se deben considerar dos parámetros de diseño: 

1. Ubicación organizacional de la autoridad para tomar decisiones y 

2. Coordinación de la autoridad para tomar decisiones

Los pares de valores varían entre dos opciones basadas en parámetros de diseño.

1. Centralizado a descentralizado, y 

2. Jerárquicos a modelos cooperativos. 

Un parámetro de diseño influye en la asignación de responsabilidades en una matriz RACI para un modelo de gobernanza de datos.

Ubicación organizacional de la autoridad para tomar decisiones

El primer parámetro de diseño para el modelo operativo de gobernanza de datos es la estructura organizativa de las actividades de gestión de datos. La gobernanza de datos centralizada conduce a un mayor control sobre los estándares de datos y permite una mejor monetización de la información a escala. El gobierno de TI descentralizado permite una excelente capacidad de respuesta y flexibilidad con respecto a las necesidades comerciales y soluciones personalizadas para cada unidad de negocio. 

Sin embargo, un modelo adecuado de gobernanza de datos debe equilibrar las compensaciones entre:

• La estandarización, por un lado, y 
• Por otro lado, la capacidad de respuesta a los acontecimientos. 

Una función digital en una gran empresa de servicios financieros podría resultar más ofensiva en su dirección estratégica. Tendrá que ser ágil para reaccionar a las condiciones del mercado, mientras que otras divisiones aún pueden adoptar una estrategia defensiva debido a las condiciones regulatorias más estrictas.

Un modelo de datos descentralizado implica toda la autoridad para la toma de decisiones asignada a unidades, divisiones o líneas de negocio individuales. La forma centralizada se asocia con empresas más pequeñas, estrategias defensivas y conservadoras, control centralizado y toma de decisiones mecanicista. La forma descentralizada se asocia con grandes empresas, estrategias ofensivas o agresivas, control descentralizado y toma de decisiones orgánica.

Coordinación de la autoridad para tomar decisiones

La coordinación efectiva de la autoridad y la influencia en la toma de decisiones se puede lograr a través de líneas jerárquicas y verticales o capacidades colaborativas y horizontales. Las empresas que han distribuido la gestión de datos utilizan estos mecanismos para coordinar el intercambio de datos y las decisiones. Para maximizar la eficacia del diseño de gobernanza de datos, es importante que refleje y respalde el estilo y la cultura de toma de decisiones de la empresa.

El modelo jerárquico de gobernanza de datos se caracteriza por un enfoque de toma de decisiones de arriba hacia abajo. El responsable de datos o el consejo de datos tienen autoridad para tomar decisiones para una única actividad de gestión de datos. Las tareas se delegan a administradores de datos técnicos y comerciales. Sin embargo, no participarán directamente en la toma de decisiones.

En un modelo cooperativo de gobernanza de datos, se utilizan mecanismos de coordinación formales e informales para tomar decisiones. Un consejo de datos o un oficial de datos se complementa con grupos de trabajo, grupos de trabajo y comités con miembros de múltiples disciplinas. Ningún rol puede tomar una decisión por sí solo. Los nuevos roles de integrador, como propietarios de procesos o arquitectos de datos que reportan a las unidades de negocios, establecen un alto grado de colaboración entre unidades.

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• Fuente: https://www.dataversity.net/why-selecting-the-appropriate-data-governance-operating-model-is-crucial/