Si algunos de estos puntos representan las necesidades o issues a resolver en tu organización, te recomiendo comenzar a implementar un esquema de gobierno de Business Intelligence y Datos:
1 - Necesidad de organizar la demanda, acceso y gestión de los datos: diversidad de fuentes, tipos de datos, áreas de gestión y consumidores.
Cuando la organización va ampliando su arquitectura aplicativa y analítica, es decir, que van creciendo en cantidad de fuentes y tipos de datos (sean sistemas transaccionales, planillas, fuentes de datos externos o fuentes no convencionales como pueden ser las redes sociales y datos no estructurados ....), se van sumando usuarios y consumidores de la información - ya sea tando directamente de las fuentes como de las aplicaciones analíticas (dashboards, Data Warehouses, Data Marts, Data Lakes, otros..) - surge la necesidad de administrar de manera organizada, segura y eficiente el uso, mantenimiento y acceso a los datos y a las aplicaciones que los gestionan.
2 - Optimizar la administración, costos, esfuerzos y mantenimiento de Aplicaciones analíticas, y de los Datos.
A medida que - como veíamos en el punto anterior - crece y se complejiza la arquitectura analítica (datos y aplicaciones), es necesario administrar los esfuerzos para desarrollar, mantener y evolucionar toda la infraestructura y aplicaciones que proveen servicio a los gestores y consumidores de los datos. Optimizar los costos y esfuerzos de las áreas de desarrollo, y de los activos tangibles e intangibles involucrados, de manera tal de dar respuesta en tiempo y forma a las necesidades de los usuarios, pero también de manera tal de evitar duplicidad de esfuerzos, minimizar tiempos y riesgos, priorizar necesidades, reducir costos y hacer un uso eficiente de los recursos.
3 - Gestionar y planificar la evolución y crecimiento de la Arquitectura Aplicativa de Business Intelligence & Data Analytics
A medida que cambia la operatoria de la organizacion y el contexto, la arquitectura de aplicaicones y datos para la toma de decisiones debe estar preparada y ser flexible para dar respuesta, y/o anticipar dichos cambios. La evolución y adopción de nuevas soluciones de análisis de datos debe ser planificada con tiempo considerando lineamientos de negocio, tecnológicos y tendencias de BI/Analytics. Dicha planificación no sólo incluye desarrollo e implementación de proyectos tecnológicos sino también, la adaptación de los procesos y preparación de los skills necesarios.
4 - Garantizar que toda iniciativa de Datos y BI acompañe, y forme parte, de la Estrategia de Negocio.
La inteligencia de negocio (BI) debe ir de la mano de la estrategia de negocio, es decir, toda iniciativa o proyecto para aplicaciones de análisis de información y toma de decisiones debe dar respuesta y garantizar que apalanque el logro de objetivos y estrategia de negocio. Más aún, ya se está hablando que la estrategia analítica debe formar parte de la estrategia de negocio.
5 - Impulsar – o aumentar - el nivel de adopción de la Cultura Orientada a Datos en la organización.
El factor clave consiste en una cultura Orientada a Datos (organizaciones Data Driven): que la organización garantice el acceso a los datos, que sea para todos sus miembros y se promuevan mejores decisiones y conversaciones basadas en datos. Para ello, es importante el concepto de Data Literacy: habilidad para leer, trabajar, analizar, y argumentar decisiones con Datos.
Un esquema de governance consiste principalmente en contar con metodología, políticas y lineamientos relativos a la gestión de Datos y BI, basados en mejores prácticas, considerando e integrando todas las visiones: negocio, IT, Capital Humano, procesos, etc. Y habilitar los procesos, mecanismos y herramientas para aplicar las decisiones y lineamientos del governance en el día a día.