¿Qué es el gobierno de datos?
El gobierno de datos se refiere a la recopilación de prácticas, políticas y roles relacionados con la adquisición, administración y utilización efectiva de datos, lo que garantiza que los datos proporcionen el mayor valor posible dentro de una organización. El gobierno de datos confirma la calidad y la seguridad de los datos de una empresa en toda la organización, determinando quién puede usar qué datos y cuándo. A menudo, la gestión de datos y el gobierno de datos se usan indistintamente, pero esto es incorrecto. La gestión de datos se refiere más a la gestión técnica de los datos, mientras que el gobierno de datos se refiere a las políticas de gestión de datos dentro de una organización, como quién puede usar qué datos y cuándo.
El activo más importante de una empresa son los datos. Esta famosa declaración es una clara indicación del valor de los datos. Con el aumento de la digitalización, todas las empresas tienen acceso a grandes volúmenes de datos. El uso racional de estos datos podría ser un factor decisivo en el éxito de una organización. Para ello, las empresas necesitan que sus datos sean limpios y fiables. Eso es precisamente lo que hace el gobierno de datos.
Una estrategia de gobierno de datos es una necesidad para cualquier organización que trabaje con Big Data porque establece cómo su negocio se beneficia de responsabilidades y procesos comunes y consistentes. También destaca los datos que deben controlarse cuidadosamente en su entorno. El gobierno de datos garantizará automáticamente que se cumplan los requisitos de retención (p. ej., historial de quién cambió qué información y cuándo) para garantizar el cumplimiento.
Un marco de gobierno de datos exitoso da como resultado datos de alta calidad que ayudarán a las organizaciones a tomar decisiones comerciales más inteligentes.
En pocas palabras, implementar el gobierno de datos dentro de una organización implica muchas tareas:
- Definición del tipo de datos útiles y sus estándares de calidad.
- Definición de métodos para la adquisición, limpieza, almacenamiento y recuperación de datos.
- Asignación de roles y definición de responsabilidades para la gestión de datos.
- Creación de políticas y flujos de trabajo para el uso de los datos.
- Supervisión continua de las prácticas de datos y recopilación de comentarios.
El gobierno de datos se aplica a una amplia gama de organizaciones. Por ejemplo, una empresa de comercio electrónico puede poseer grandes volúmenes de datos de clientes. Estos datos incluyen el historial de compras, las preferencias de los clientes y las reseñas. Con un sistema de gobierno de datos eficiente, la empresa de comercio electrónico puede estandarizar la recopilación, el almacenamiento y la recuperación de esta valiosa información. Luego, varios departamentos de la organización pueden utilizar estos datos para tomar decisiones más inteligentes. Por ejemplo, el departamento de marketing puede usar estos datos para crear anuncios altamente personalizados y recomendaciones de productos para los clientes. Con el gobierno de datos, la empresa de comercio electrónico puede garantizar la responsabilidad de los datos. Mejora la privacidad de los datos y reduce las filtraciones de datos.

¿Por qué las empresas necesitan gobierno de datos?
Aunque la mayoría de las organizaciones tienen volúmenes de datos almacenados en forma digital o física, la mayoría de los datos están en un formato no estandarizado. Además, las organizaciones no siempre pueden estar seguras de la confiabilidad de los datos debido a la antigüedad, la fuente, etc. Los empleados o los líderes empresariales a menudo dudan en confiar en estos datos para la toma de decisiones debido a preocupaciones sobre la calidad de los datos. El gobierno de datos es un proceso que hace que los datos de una organización sean confiables. También se asegura de que la información de alta calidad esté disponible en toda la organización. Faculta a cada departamento para tomar decisiones basadas en estos datos. El gobierno de datos también impulsa la transformación digital de una empresa.
¿Cómo pueden las organizaciones implementar el gobierno de datos?
Implementar el gobierno de datos para una gran organización puede parecer una tarea complicada. El enorme volumen de datos, los sistemas dispares, numerosas personas involucradas en la creación y el consumo de datos, todo esto hace que el gobierno de datos sea una tarea desafiante. Lo mejor es abordar el gobierno de datos paso a paso.
Fase 1: hacer el trabajo preliminar para el gobierno de datos
Como base para el gobierno de datos, es esencial comenzar desde lo más básico respondiendo las siguientes preguntas:
¿Por qué?
Una organización primero debe definir la visión y la misión de su plan de gobierno de datos. Una organización también debe definir los objetivos del programa de gobierno de datos: aumentar los ingresos, mejorar la toma de decisiones o la transparencia. Además, debe determinar cómo medir el éxito del programa. Una visión clara ayuda a los empleados y otras partes interesadas a ver cómo esta iniciativa de gobierno de datos afectará su vida laboral diaria y cómo los ayudará.
¿Quién?
La asignación de roles y responsabilidades es un paso crucial. Este paso define quién será el principal responsable de las diferentes tareas involucradas en la implementación del marco de gobierno de datos. A menudo, las organizaciones adoptan un enfoque de tres niveles para configurar equipos de gobierno de datos. El comité directivo, la oficina de gobierno de datos y el grupo de trabajo de gobierno de datos son tres componentes principales de este enfoque. Juntos, estos grupos deciden los próximos pasos en la implementación del marco de gobierno de datos.
¿Cómo?
Los equipos de gobierno de datos deben comenzar con un análisis de los activos de datos actuales de la organización. Enormes volúmenes de datos entran y salen de las organizaciones todos los días. Tratar de traer todos estos datos bajo el ámbito del marco de gobierno de datos puede no ser una buena idea. Por lo tanto, los equipos de gobierno de datos deben elegir algunos activos de datos específicos para incluir en el marco. Por ejemplo, una empresa de comercio electrónico puede optar por incluir inicialmente solo el historial de compras en el plan de gobierno de datos. El siguiente paso es definir formatos de datos aceptables y elaborar políticas y flujos de trabajo de datos para toda la organización. Este es un modelo para una implementación de gobierno de datos por etapas.
Fase 2: implementación del Plan de Gobierno de Datos
Paso 1: garantizar la disponibilidad de los datos
Los equipos de gobierno de datos deben garantizar la disponibilidad de los activos de datos específicos que desean estandarizar y controlar. En las grandes organizaciones, los datos se distribuyen en diferentes silos de información, como sistemas de atención al cliente, aplicaciones de gestión empresarial, registros de ventas e incluso sistemas de socios. Todos estos datos deben estar fácilmente disponibles en un solo lugar. Es posible que las organizaciones necesiten diseñar un mecanismo de integración para estos activos de datos distribuidos.
Paso 2: garantizar la integridad de los datos para implementar el gobierno de datos
Los activos de datos limpios, estandarizados y confiables son el componente crucial del marco de gobierno de datos. Para encontrar la definición de datos limpios y confiables, comience preguntando a los equipos que consumen los datos a diario. Pregúnteles qué formato de datos tiene más sentido para ellos. En función de sus aportes, emprenda un flujo de trabajo de mejora de datos de varios pasos como se muestra a continuación.
- Creación de perfiles: solo algunas partes de un activo de datos son útiles para las decisiones comerciales. Por ejemplo, la ubicación de un cliente puede ser relevante, mientras que el género no lo es. Comience con la definición de los componentes cruciales en un activo de datos. Luego elimine todos los que no son importantes.
- Analizar y estandarizar datos: uno de los mayores desafíos para el gobierno de datos es la diversidad en los formatos de datos. Desde las convenciones de nomenclatura hasta los atributos de los datos, puede haber varias disparidades. El marco de gobierno de datos debe incluir tecnología para analizar y estandarizar los datos. Puede consistir en agregar etiquetas de datos, normalizar atributos y estandarizar las convenciones de nomenclatura.
- Enriquecer los datos: los equipos de gobierno de datos deben trabajar para enriquecer los activos de datos. Esto puede implicar la combinación de dos o más partes de los datos en un solo lugar. También implica aumentar los datos con información y metadatos complementarios.
Paso 3: hacer cumplir las políticas de rendición de cuentas y cumplimiento de datos
Los esfuerzos de gobierno de datos no se limitan solo a los miembros de los equipos de gobierno de datos. Para el éxito de un plan de gobierno de datos, toda la organización debe contribuir a él. Cada activo de datos específico debe tener un propietario que sea responsable de la integridad de esos datos en particular. Estos propietarios, con la ayuda de políticas y flujos de trabajo, deben asegurarse de que sus activos de datos mantengan una alta calidad en todo momento. Este paso también exige un cambio en la cultura de datos de la organización para adoptar el gobierno de datos. El gobierno de datos no es solo un proyecto de una sola vez. Es un proceso continuo.
Paso 4: retroalimentación y monitoreo continuos
Los sistemas y flujos de trabajo para el gobierno de datos necesitan monitoreo y retroalimentación continuos. Esto es crucial ya que el marco de gobierno de datos es un sistema híbrido que involucra personas y tecnología. Si bien la tecnología necesita actualizaciones y correcciones de errores, las personas necesitan motivación y recordatorios constantes. El sistema de retroalimentación es vital para evaluar si los esfuerzos de gobierno de datos cumplen con los criterios y objetivos de éxito. Si no, indica que son necesarios ciertos ajustes en el marco de gobierno de datos.
La implementación de un marco de gobierno de datos es un proceso iterativo. Solo se puede mejorar a través de un monitoreo y retroalimentación continuos.
Equipos y roles de gobierno de datos
El gobierno de datos es un concepto muy centrado en las personas. Múltiples equipos en toda la organización son esenciales para la implementación de un marco de gobierno de datos. Los equipos incluyen:
- Comité directivo: este es un equipo de alto nivel que impulsa y supervisa los esfuerzos de gobierno de datos. El comité directivo a menudo se compone de altos ejecutivos de finanzas, marketing, ventas o producción. El comité debe incluir al menos una parte interesada de todas las organizaciones de alto nivel dentro de una empresa. El comité involucra a líderes que tienen la autoridad para asignar presupuesto, hacer políticas y hacer que los proyectos suban en la lista de prioridades.
- Oficina de gobierno de datos: este comité de gestión intermedia brinda orientación para los esfuerzos de gobierno de datos. Los roles principales dentro de este equipo son el líder de gobernanza digital, un coordinador y expertos en tecnología. Este equipo trabaja en conjunto para redactar las políticas de estandarización de datos, el flujo de trabajo de gobierno de datos y los procesos. También trabajan con TI para abordar los desafíos tecnológicos relacionados con la implementación del gobierno de datos.
- Grupo de trabajo de gobierno de datos: este grupo trabaja según las recomendaciones de la oficina de gobierno de datos. Este grupo generalmente incluye propietarios de datos, un líder de calidad de datos, administradores de datos, arquitectos de datos y analistas. El gobierno de datos es, de hecho, una tarea enorme que exige la cooperación entre varios equipos e individuos.
¿Cuáles son los beneficios de implementar un sistema de gobierno de datos?
Existen muchos beneficios al implementar un sistema de gobierno de datos:
- Mejores decisiones comerciales: el gobierno de datos brinda a los tomadores de decisiones acceso a datos limpios y confiables. Les permite tomar decisiones consistentes y seguras.
- Aumente la eficiencia de la fuerza laboral: con datos estandarizados disponibles en toda la organización, los equipos pueden evitar la duplicación de esfuerzos. Todos se benefician del marco de datos y aumenta la eficiencia general.
- Seguridad de datos: el gobierno de datos crea un mayor nivel de responsabilidad en torno a los datos. Cada activo de datos tendrá un propietario y un ciclo de vida definido. Esto reduce las posibilidades de una violación de datos o un uso indebido de datos.
- Monetización de datos: con el gobierno de datos, las empresas pueden liberar el poder de los datos valiosos que recopilan y generan. Los datos confiables, estandarizados y clasificados se pueden usar para nuevas fuentes de ingresos.
- Evite las infracciones relacionadas con los datos: con las estrictas normas de protección de datos, a muchas organizaciones les resulta difícil controlar su flujo de datos y, a menudo, acaban infringiendo las normas de protección de datos. Con un marco de gobierno de datos altamente maduro, cada activo de datos se contabiliza, administra y posee.

¿Cuáles son los desafíos del gobierno de datos y cómo deben abordarse?
Reto 1: personas y Perspectivas
A menudo, en las organizaciones, se subestima el verdadero potencial de los datos de alta calidad. Los empleados a menudo están ocupados con las actividades operativas y pasan por alto los beneficios del plan de gobierno de datos a largo plazo.
Solución: tener una visión y una misión claras para el gobierno de datos.
Para que las personas aprecien la necesidad y los beneficios de un plan de gobierno de datos, deben tener una comprensión profunda de por qué se hace. La misión y los objetivos del gobierno de datos deben ser prácticos y simples, en lugar de basarse en términos abstractos.
Desafío 2: dependencia excesiva de los equipos de tecnología
A menudo, las organizaciones impulsan los esfuerzos de gobierno de datos hacia los equipos centrados en la tecnología como TI. Si bien es cierto que el equipo de TI puede estar involucrado en los esfuerzos de gobierno de datos, no son las únicas partes interesadas en una estrategia de gobierno de datos.
Solución: combine los esfuerzos comerciales y de TI hacia el gobierno de datos.
Elimine la carga de implementar y mantener el plan de gobierno de datos de TI e involucre a los equipos comerciales. Si bien la TI proporciona la infraestructura tecnológica, la empresa necesita definir y aplicar procesos y flujos de trabajo para obtener los máximos beneficios comerciales de los datos.
Desafío 3: silos de datos e implementaciones inconsistentes
Los silos de datos son un gran desafío para el gobierno de datos. En muchas organizaciones, los datos pueden ser propiedad de diferentes equipos y almacenarse en varios formatos. Incluso con un marco de gobierno de datos en acción, algunos equipos pueden quedarse atrás y no cumplir con el estándar.
Solución: descentralización de datos y cambio cultural.
El paso crucial para lograr el gobierno de datos es mover los datos de los silos y colocarlos en un marco de gobierno de datos centralizado. Además, el gobierno de datos no es solo un proyecto, sino una actividad continua. Por lo tanto, debe haber un cambio cultural en la organización que favorezca los datos de alta calidad.
Desafío 4: prácticas de gobierno de datos y privacidad de datos
Uno de los beneficios del marco de gobierno de datos es que, en todos los equipos, hay datos de alta calidad disponibles. Sin embargo, si no se gestiona adecuadamente, este acceso universal a la información podría generar problemas de privacidad de datos.
Solución: estricta propiedad y responsabilidad de los datos.
Los sistemas de gobierno de datos deben segregar diferentes niveles de datos con derechos de acceso apropiados. Por ejemplo, los registros médicos de los clientes en el cuidado de la salud deben considerarse datos confidenciales. Una organización que utiliza los datos de los clientes a través de un sistema de gobierno de datos debe revelar adecuadamente a sus clientes qué tipo de datos están almacenando y utilizando. No debería haber ningún uso secundario de datos. Los datos que se recopilan para un propósito no deben usarse para un propósito completamente diferente.