Head of Data Management

Gestionar la contratación de un Head of Data Management implica, en primer lugar, conocer perfectamente su función. Aquí se resume de forma muy genérica, por lo que deberá adaptarse a su contexto específico.

El Head of Data Management depende directamente del Head of Data Governance. Representa el enlace entre la estrategia de gobernanza de datos y su implementación operativa a través de herramientas tecnológicas de alto rendimiento. Su rol consiste en seleccionar, desplegar, optimizar e industrializar soluciones de gestión de datos (Master Data Management, diccionarios de datos, catálogos, herramientas de calidad, etc.) para estructurar, asegurar y valorizar los activos de datos de la empresa. En estrecha colaboración con los equipos de negocio, técnicos y la dirección, garantiza que los datos sean fiables, accesibles y conformes, al tiempo que apoya la transición hacia una organización verdaderamente data & AI-driven.

Misiones y Responsabilidades

1. Definir y Liderar la Estrategia de Herramientas de Gestión de Datos

Desarrollar y ejecutar una hoja de ruta tecnológica ambiciosa para dotar a la empresa de las mejores herramientas de gestión de datos.
Evaluar, seleccionar e implementar soluciones de MDM, catálogos de datos, calidad y linaje, asegurando su integración en el ecosistema existente.
Colaborar con data stewards, responsables de negocio y equipos de TI para definir prioridades y liderar los proyectos de implementación.

2. Supervisar la Integración e Interoperabilidad de las Soluciones

Garantizar que herramientas como Collibra, Informatica o Alation se integren de manera eficaz con ERP, CRM, data lakes y otros sistemas.
Definir procesos claros para la gestión de metadatos, trazabilidad de datos y reglas de calidad.
Velar porque las soluciones cumplan con los requisitos de rendimiento, seguridad y conformidad, siendo además escalables para apoyar el crecimiento.

3. Apoyar la Adopción y el Desarrollo de Competencias

Diseñar e implementar programas de formación y sensibilización adaptados al nivel de madurez de los equipos.
Medir la adopción a través de indicadores como tasa de uso, satisfacción y reducción de errores.
Superar la resistencia al cambio mediante una comunicación pedagógica y pragmática.

4. Garantizar la Calidad y el Cumplimiento de los Datos

Implementar mecanismos de control y mejora continua para garantizar la precisión, completitud y coherencia de los datos.
Trabajar con data stewards y responsables de negocio en la definición de reglas y la corrección de anomalías.
Colaborar con el DPO y los equipos legales para garantizar el cumplimiento de normativas como RGPD, BCBS 239, y de las políticas internas de seguridad.

5. Fomentar la Comunidad de Data Management y una Cultura Data-Driven

Organizar talleres, revisiones y sesiones de feedback para recopilar aportes y compartir buenas prácticas.
Reunir a los principales actores (negocio, TI, data scientists) en torno a una visión común de los datos como activo estratégico.
Promover una cultura data-driven, mostrando el impacto de una gestión rigurosa de los datos en la creación de valor.

6. Medir el Impacto y Pilotar la Mejora Continua

Definir y monitorear KPIs (calidad de los datos, tiempos de procesamiento, satisfacción de usuarios).
Ajustar la estrategia y los procesos en base a resultados medibles.
Mantenerse actualizado sobre innovaciones tecnológicas (IA, automatización, data mesh) para optimizar las prácticas de gestión de datos.

Ejemplos de Logros Concretos

Implementación de un sistema MDM (ej.: SAP MDG) para unificar datos de clientes y productos, reduciendo errores en un 30% y acelerando procesos.
Establecimiento de un catálogo de datos (ej.: Collibra) con un glosario de negocio, mejorando la accesibilidad y comprensión de los datos para más de 500 usuarios.
Automatización de controles de calidad (ej.: Talend) en pipelines, reduciendo anomalías a la mitad y aumentando la confianza en los datos.
Capacitación de equipos en herramientas y buenas prácticas, garantizando una adopción rápida y eficaz.