¿Cuáles son las métricas más relevantes para evaluar la calidad y gobernanza de los datos en entornos ágiles?
En la actualidad el gran bombardeo de información hace que sea necesario métricas para el control de evaluación de los sistemas de información digitales que han crecido exponencialmente. Para que exista una calidad de los datos se han creado normativas y certificaciones (ISO 25012) que garanticen que los datos cumplen ciertas características acordes a la realidad de la información.
Entre las métricas ocupadas se encuentran la exactitud de los valores de los datos; la integridad la cual, garantiza que una organización tenga valores para todos los atributos esperados; la consistencia, donde describe la coherencia de los datos en su contexto; la credibilidad, es decir, autenticidad de los datos en su contexto ; la actualidad que se refiere a la edad apropiada de los datos para ser apropiadas en su uso; la disponibilidad, que garantiza que los datos solo sean recuperados por usuarios apropiados y autorizados dentro de su contexto de uso. Según las entidades normativas, todas las organizaciones deben garantizar que su flujo de datos se dirija, evalúe y supervise continuamente con el fin de generar una gestión y gobernanza de los datos (B.M.V. Bernardo, 2024). En el caso de entornos agiles los factores más importantes se encuentran: la velocidad que se encarga de medir el trabajo que puede completar un equipo en un período determinado; rendimiento es la cantidad de elementos de trabajo completados en un período específico; plazo de entrega que ayuda a medir el tiempo total necesario para completar un elemento de trabajo desde su inicio hasta su entrega al cliente ().
¿Qué desafíos pueden surgir al aplicar marcos ágiles en la gestión de datos, y cómo se pueden superar?
Los marcos agiles dentro de un sistema de gestión ayudan a automatizar la colaboración entre usriario/cliente donde todos los equipos de operaciones colaboran en el grupo de trabajo, hasta el mismo cliente forma parte de este sistema. Sin embargo, genera problemas dentro del sistema debido a que se olvida a veces la burocratización en la documentación estructurada ya que en la gobernanza de datos es indispensable contar con políticas claras, catálogos de datos, definición de roles y trazabilidad.
Aunque estos sistema s ágiles muchas veces afín a los procesos Scrum donde no existe jerarquizaciones entre trabajadores, o ocupan metodologías para fomentar la autonomía y la flexibilidad, se deja atrás las responsabilidades definidas dentro de una organización, ya que esto puede afectar dentro del sistema de crecimiento tanto económico como burocrático de una empresa. Asimismo, las organizaciones a veces se encuentran cumpliendo normativas o certificaciones que obligan presentar un sistema estructural en su desarrollo, sino se adecuan de manera efectiva las metodologías agiles dentro de su sistema puede generar riesgos legales y perdidas en su confianza de calidad empresarial.
López Soriano, J. 2020. Gestión de proyectos ágiles en entornos de incertidumbre. Universidad Oberta de Cataluña. https://openaccess.uoc.edu/server/api/core/bitstreams/cefee482-15bf-43c5-9a0a-016c5fed7555/content
B.M.V. Bernardo, H.S. Mamede, J.M.P. Barroso et al. 2024. Data governance & quality management—Innovation and breakthroughs across different fields. Journal of Innovation & Knowledge. 155-171. https://doi.org/10.1016/j.jik.2024.100598
Promove. 2024.Métricas Ágeis: cómo medir el rendimiento, la calidad y la planificación.
https://promovesolucoes.com/es/metricas-ageis-medindo-performance-qualidade-e-planejamento/