El Data Governance Banking es un proceso importante des gestión de datos adaptado de forma especial a los flujos de trabajo y requerimientos de información del sector bancario. Estros proyectos estan pensados y diseñados para abarcar la gestión sistemática y formal de cualquier servicio o proceso dentro de una estructura de datos perteneciente a una entidad financiera.
Al igual que en otro tipo de proyectos de gobierno de datos, el diseño e implementación de un proyecto de este tipo depende del funcionamiento conjunto de todas las áreas de una organización. Las necesidades de gestión de información de la actualidad es fuerte en las empresas del sector financiero y bancario, el Data Governance Banking representa hoy en día un proceso fundamental para incrementar los retornos de inversión de los proyectos bancarios entre otros.
Es importante destacar que estos procesos de gobiernos de datos no se tratan exclusivamente de instituciones bancarias y financieras, sino que se delimitan por el tipo de información. En otras palabras, existen empresas que han desarrollado modelos de Data Governance Banking para aprovechar los datos que se producen y aplicarlos en ese sector.
Los retos de data governance banking
Calidad
Los servicios financieros y bancarios dependen de múltiples sistemas discretos. La calidad de los datos se ven degradados por la incompatibilidad de las definiciones, la presencia de ciertas inconsistencias, la duplicación de datos y la falta de integridad en los datos. Para desarrollar modelos de Data governance banking, deben tener alto estándares de calidad.
Flexibilidad
La capacidad de respuesta de los modelos de data governance banking puede ser de gran calidad, si la velocidad de reacción es veloz. Es importante estar en capacidad de adaptarse a los acontecimientos del mercado, minimizando las latencias de datos. Las tendencias de mercado impulsadas por las demandas, movimientos de la competencia e inclusive los cambios en los marcos de regulación pueden condicionar la operatividad de los modelos de gobernanza de datos.
Eficiencia
Los resultados de los análisis de los datos de los modelos de data governance banking apoyan los procesos de gestión de riesgo y de toma de decisiones criticas. En un entorno dinámico se deben tomar decisiones rápidas para resolver problemas de compatibilidad entre aplicaciones y los diferentes sistemas. Si no lograr atender de forma eficiente estas necesidades puede traer consecuencias serias o perdidas importantes.
Sobre los datos
Los modelos de data governance banking posee algunas particularidad sobre los datos. Existen tres dimensiones con comportamientos especiales que debemos asimilar y adaptar. La propiedad de los datos se debe dividir entre la función de control y la función de TI, el resultado puede ser la desvinculación de la realidad de las operaciones. Esto puede ocasionar la eliminación total de la responsabilidad sobre la gestión entre las áreas de desarrollo.
También es importante entender que los proyectos de data governance banking deben contar con una estructura clara de gobernanza interna o puede ser casi imposible asegurar la calidad de los datos. Se compromete la eficiencia de los reportes y puede perder la flexibilidad en los procesos y operaciones. Por último, así como los demás proyectos de gobernanza de datos, requieren ser asumidos como un área de negocios por si misma.
Debemos aplicar técnicas adecuadas, se deben diseñar arquitecturas idóneas para garantizar la gestión de los datos de forma total, entendiendo la complejidad de definir, documentar y controlar los procesos.
Procesos para aplicar el Data governance banking
Para aplicar un proyecto de este tipo debe diseñarse e implementar un programa completo de gobernanza que ayude a superar los desafíos que la gestión de datos plantea a las empresas del sector financiero, y que podría plantearse en siete pasos:
- Fijar metas claras: deben planificarse objetivos de gobierno de datos en base a los conductores de negocio definidos.
- Apoyo organizacional: es necesario alinearse con las instancias ejecutivas y de negocio, los representantes de TI y otros grupos de interés internos de la empresa.
- Definición estratégica: la gestión de datos requiere de un plan de puesta en marcha que garantice la alineación con los objetivos de negocio.
- Designación de roles y responsabilidades: Deben ser distribuidos de forma correcta y clara las funciones y las responsabilidades sobre el desarrollo del proyecto.
- Criterio organizacional: Es importante inculcar dentro de la organización de un proyecto de data governance banking para que se compatibilicen en los procesos existentes que vive la organización.
- Fijación de indicadores: Parte del éxito de estos programas se basan en el análisis de datos y resultados de forma dinámica.
- Determinación de las necesidades en materia de reporting: es necesario establecer un proceso de retroalimentación que permita ganar ajuste con cada iteración.
Esperamos que estos datos puedan ayudarte a profundizar en los procesos de data governance banking.
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