Caso de Estudio [Data Governance]: Empresa Financiera chilena rankea #1 en Gobierno de Datos a nivel global.
01. Desafío inicial
Uno de los principales desafíos de la organización era mantener y mejorar la calidad de datos respecto a sus clientes. Una mala calidad de datos impactaba diversas unidades de negocio, por ejemplo en Marketing, el impacto se manifestaba en campañas menos efectivas y con el potencial de generar controversia en redes sociales (tratando a alguien con el sexo o edad equivocados), en Operaciones los errores impedían una correcta cobranza y contactabilidad, en Finanzas afectaba los reportes y modelos de análisis basado en segmentación por edad y sexo, etc. El problema se había abordado en el área de TI desarrollando reglas “correctivas” de calidad de datos, pero estas sólo “parchaban” el problema, sin darle una solución definitiva y que tuviera impacto en toda la organización.
02. Resultados obtenidos
Casa matriz en USA, pidió realizar un ranking de los procesos de Gobierno de Datos en todas sus filiales internacionales, quedando la filial en Chile como #1 global.
03. Que se implementó
Un modelo de Gobierno de Datos, inicialmente enfocado en la Calidad, que considera:
04. Cómo se realizó el proyecto
En primer lugar se capacitó al equipo de Gobierno de Datos (que se creo como parte de la iniciativa) con los conocimientos básicos de Gobierno de Datos. Luego se procedió a definir los roles y responsabilidades necesarios para su implementación. Se evangelizó a los ejecutivos y personas de negocio para mostrar la relevancia y necesidad de implementar un gobierno. Se creo el rol de Ejecutivo de Datos. Se levantaron los procesos que impactaban la calidad de los datos de cliente y se definieron las reglas para su monitoreo/corrección además de reportes diarios de gestión de la calidad orientados a las personas del negocio (dueños de los datos). Se asignaron los roles a las personas necesarias. Se implementaron métricas de medición de la calidad para monitoreo continuo. Se creo un comité de Datos para la priorización y análisis de iniciativas. Se propusieron cambios al esquema de incentivos para incorporar el Gobierno de Datos como una meta adicional dentro de la organización.
05. Aprendizajes
El gobierno de datos no es algo fácil de implementar. Requiere compromiso de los niveles más altos de la organización y un rol evangelizador fuerte y constante. Es un tema relativamente nuevo y que la mayoría de la gente desconoce, lo que dificulta su adopción. Además, se debe considerar la propia cultura de la organización, una buena implementación reconoce que se deben adaptar los conceptos y teorías a la realidad de la organización para asegurar, en lo posible, el éxito y sostenibilidad de la iniciativa en el tiempo. Es necesario incorporar roles y responsabilidades nuevos, y asignar el gobierno de datos a un equipo interno dado que es una capacidad organizacional que se debe desarrollar y explotar de forma interna.
06. Relación a otras industrias
Tratar a los datos como un activo organizacional es algo que se “dice” mucho en las organizaciones pero no se hace. Los modelos de Gobierno suelen surgir por necesidades de Calidad de Datos (como en este caso), temas de Seguridad de los Datos, de Gestión de Datos maestros y/o Compliance (como la ley GDPR en Europa). Aunque comiencen por una u otra necesidad suelen escalar a las demás a medida que madura dentro de la organización. Es el mecanismo más efectivo para resolver estas necesidades y estas se manifiestan en cualquier industria, cada vez de forma más explícita. Iniciativas aisladas líderadas por áreas de TI no suelen tener el impacto esperado, y la única solución es abordar estos problemas de forma corporativa.
Otros Casos de Estudio:
Caso de Estudio [Data Automation]: Rediseño y automatización procesamiento de facturas al 100% en Industria Financiera.
01. Desafío inicial Un desafío relevante de la organización era como mejorar el proceso de pago de proveedores, disminuyendo los tiempos y errores asociados al procesamiento y pago de las facturas. Analizando el proceso existente se detectó que varias actividades...
Caso de Estudio [Finance Automation]: Bajamos 70% el tiempo de consolidación de datos, automatizando el Proceso de Presupuesto en Industria Financiera.
01. Desafío inicial Históricamente la organización desarrollaba su proceso de presupuesto en Excel, lo cual considerando que es un proceso descentralizado se transformaba en cientos de planillas que eran enviadas por correo para ser consolidadas por planificación y...
Caso de Estudio [IA y Modelos]: 15% de aumento en ventas de locales en Retail, creando modelos de asignación de turnos inteligente.
01. Desafío inicial Para una organización de retail que tiene al menos 30 cajeros por local con diferentes perfiles (45, 30 y 20 horas semanales), derechos adquiridos y requisitos legales (por ejemplo fuero materno), construir una planificación mensual que cumpla con...
Escríbenos.
Usa el formulario a continuación para agendar una reunión con nosotros o resolver dudas.

Dataforge Consulting es una consultora boutique de desarrollo de Soluciones Tecnológicas y Analítica Avanzada, enfocada en darle a organizaciones una ventaja competitiva mediante la eficiencia de sistemas innovadores y datos.
Redes Sociales
- Twitter (Próximamente)
- Medium (Próximamente)