El gobierno de datos se ha convertido en un elemento crucial para las organizaciones que buscan aprovechar al máximo el valor de sus activos de información. En un entorno empresarial cada vez más digitalizado, la capacidad de gestionar los datos de manera eficiente, segura y ética es fundamental para el éxito. Este informe analiza los patrones y prácticas comunes en el diseño e implementación de modelos de gobierno de datos, las mejores prácticas en el campo y las tendencias emergentes que están dando forma al futuro de la disciplina.

La transformación tecnológica de las empresas ha traído consigo la necesidad de implementar estrategias de gobierno de datos para garantizar que la información se gestione de forma adecuada y se utilice para la toma de decisiones estratégicas 1. Un gobierno de datos sólido no solo mejora la calidad de los datos y garantiza su seguridad, sino que también puede conducir a una reducción de costes y una mayor eficiencia al centralizar la dinámica de datos y permitir la reutilización de la información 2.

Patrones y prácticas en el diseño e implementación de Modelos de Gobierno de Datos

A medida que las empresas buscan optimizar la gestión de sus datos, la implementación de un marco de gobierno de datos se vuelve esencial. Sin embargo, este proceso presenta desafíos importantes. Los tres desafíos clave para cualquier programa de gestión de datos son el esfuerzo manual, la complejidad y los esfuerzos aislados 3. Escalar la gestión de datos es difícil debido al volumen y al hecho de que muchos trabajadores son reacios a participar. La complejidad de la gestión de datos aumenta a medida que se rigen más tipos de datos y se utilizan para producir resultados empresariales. El desafío más significativo es que los esfuerzos de gestión de datos están aislados del éxito de la organización en su conjunto. Para abordar estos desafíos, es fundamental comprender los patrones y prácticas comunes en el diseño e implementación de modelos de gobierno de datos.

Un enfoque tradicional para el gobierno de datos consiste en aplicar un modelo abierto para documentar los tipos de activos y sus interrelaciones. Si bien esto puede parecer una buena idea en teoría, la experiencia ha demostrado que este enfoque puede generar una complejidad inmanejable 3. En cambio, es crucial establecer una misión y una visión claras para el programa de gobierno de datos, alineándolas con los objetivos de la organización 4.

Para implementar un modelo de gobierno de datos de manera efectiva, se deben considerar las siguientes dimensiones 5:

Dimensión

Descripción

Estrategia

Definir los objetivos, el alcance y las prioridades del gobierno de datos, asegurando su alineación con la estrategia general de la organización. Esto implica identificar las áreas clave donde el gobierno de datos tendrá mayor impacto y establecer metas medibles para el éxito.

Procesos

Establecer procesos claros y bien definidos para la gestión de datos a lo largo de todo su ciclo de vida, incluyendo la recopilación, almacenamiento, acceso, uso, transformación y eliminación. Estos procesos deben ser documentados y comunicados a todas las partes interesadas.

Organización

Definir roles y responsabilidades claros para la gestión de datos, incluyendo la creación de un equipo de gobierno de datos con las habilidades y la autoridad necesarias para liderar e implementar la estrategia de datos. Esto puede incluir la designación de roles como el propietario de los datos, el administrador de datos y el comité de gobierno de datos.

Personas

Fomentar una cultura de datos en la organización, donde todos los empleados comprendan la importancia de la gestión de datos y su papel en el cumplimiento de los objetivos empresariales. Esto implica promover la conciencia sobre la importancia de la calidad de los datos, la seguridad y el cumplimiento normativo.

Gestión de datos

Implementar políticas, estándares y procedimientos para garantizar la calidad, la consistencia y la seguridad de los datos. Esto incluye la definición de reglas para la validación de datos, la gestión de metadatos y la protección de datos sensibles.

Arquitectura

Diseñar una arquitectura de datos que soporte los objetivos de la organización y permita la gestión eficiente de los datos. Esto implica la selección de las tecnologías adecuadas para el almacenamiento, procesamiento y análisis de datos, así como la integración de diferentes sistemas de datos.

Información

Asegurar que la información sobre los datos esté disponible y sea accesible para aquellos que la necesitan, de forma oportuna y en un formato comprensible. Esto implica la creación de un catálogo de datos, la documentación de los procesos de gestión de datos y la implementación de herramientas de búsqueda y descubrimiento de datos.

Además, es fundamental comunicar los objetivos, procesos y métricas de éxito del programa de gobierno de datos a toda la organización 6. Esto ayudará a garantizar que todos los empleados estén alineados con la estrategia de datos y comprendan su papel en el éxito del programa. Fomentar una cultura basada en datos, donde se valore la importancia de la información y se incentive el cumplimiento de las políticas de gobierno de datos, es esencial para el éxito a largo plazo. Esto puede lograrse a través de programas de capacitación, comunicación efectiva y el establecimiento de incentivos para el cumplimiento.

Mejores prácticas en Gobierno de Datos

Las mejores prácticas en gobierno de datos evolucionan constantemente para adaptarse a los cambios en el panorama tecnológico y empresarial. Si bien los principios básicos y la estructura de los programas de gobierno de datos se mantienen, la forma en que se ejecutan y ponen en práctica los procesos se ve afectada por la automatización y la inteligencia artificial 3.

Algunas de las mejores prácticas en gobierno de datos incluyen:

  • Definir roles y responsabilidades: Es fundamental establecer roles claros para las personas involucradas en el gobierno de datos, como el propietario de los datos, el director de datos (CDO), el comité de gobierno de datos, la oficina de gobierno de datos, el administrador de datos y el equipo de gestión de datos 2. Cada rol debe tener responsabilidades y autoridad claramente definidas para garantizar una gestión de datos eficaz.
  • Establecer políticas y estándares: Se deben definir políticas y estándares claros para la gestión de datos, incluyendo la calidad de los datos, la seguridad de los datos, el acceso a los datos y el uso de los datos. Estas políticas deben ser comunicadas y aplicadas de manera consistente en toda la organización.
  • Implementar controles de calidad: Es importante implementar controles de calidad para garantizar que los datos sean precisos, completos y consistentes. Esto puede incluir la validación de datos, la limpieza de datos y la reconciliación de datos.
  • Mantener los metadatos actualizados y accesibles: La documentación detallada de los datos, incluyendo su origen, significado y uso, es fundamental para una gestión de datos eficaz 7. Los metadatos bien mantenidos mejoran la capacidad de descubrimiento de los datos, la comprensión y la confianza en la información.
  • Utilizar herramientas de gobierno de datos: Existen diversas herramientas de gobierno de datos disponibles que pueden ayudar a automatizar y simplificar la gestión de datos. Estas herramientas pueden ayudar a controlar la calidad de los datos, gestionar el acceso a los datos, rastrear el linaje de los datos y garantizar el cumplimiento de las políticas de gobierno de datos 8. Algunas herramientas populares incluyen Cloudera Data Governance Suite, que ofrece funciones para la gestión de metadatos, la calidad de datos y la seguridad de los datos 1.
  • Fomentar la colaboración: El gobierno de datos requiere la colaboración entre diferentes departamentos y partes interesadas. Es importante fomentar una cultura de colaboración y comunicación para garantizar que todos estén alineados con los objetivos de gobierno de datos.
  • Medir el éxito: Es importante medir el éxito del programa de gobierno de datos para identificar áreas de mejora. Algunas métricas de seguimiento incluyen el número de usuarios capacitados, las fuentes de datos gobernadas y la calidad general de los datos 6.

Tendencias emergentes en Gobierno de Datos

El gobierno de datos está en constante evolución, impulsado por las nuevas tecnologías y las cambiantes necesidades empresariales. Algunas de las tendencias emergentes en gobierno de datos incluyen:

  • El uso de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML): La IA y el ML se están utilizando cada vez más para automatizar tareas de gobierno de datos, como la detección de anomalías en los datos, la clasificación de datos y la gestión de metadatos 9. La IA también puede ayudar a mejorar la calidad de los datos al identificar y corregir errores en los datos. Un ejemplo de esto es la capacidad de la IA para automatizar el aprovisionamiento de acceso a los datos, lo que libera recursos técnicos y mejora la eficiencia 3.
  • El auge de la nube: La nube está cambiando la forma en que las organizaciones almacenan y gestionan los datos. El gobierno de datos en la nube requiere un enfoque diferente al gobierno de datos en las instalaciones, ya que los datos pueden estar distribuidos en múltiples ubicaciones y plataformas.
  • El aumento de la importancia de la privacidad de los datos: Con la creciente preocupación por la privacidad de los datos, el gobierno de datos está desempeñando un papel cada vez más importante en el cumplimiento de las regulaciones de privacidad de datos, como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR).
  • La necesidad de una mayor agilidad: Las organizaciones necesitan ser más ágiles en su enfoque de gobierno de datos para responder a los cambios en el entorno empresarial. Esto requiere un enfoque más flexible y adaptable al gobierno de datos.
  • Análisis de datos en tiempo real: La necesidad de recopilar, indexar y analizar datos en tiempo real está en aumento 10. El análisis de datos en tiempo real permite a las organizaciones tomar decisiones más rápidas e informadas, lo que es crucial en un entorno empresarial dinámico.
  • Consideraciones éticas en el uso de la IA: La OCDE ha establecido un vínculo claro entre el gobierno de datos y el desarrollo responsable de la IA 11. Es crucial considerar las implicaciones éticas del uso de la IA y el ML en el gobierno de datos, especialmente en lo que respecta al sesgo, la equidad y la responsabilidad.

Conclusiones

El gobierno de datos es esencial para las organizaciones que buscan aprovechar al máximo el valor de sus datos. Al implementar un modelo de gobierno de datos sólido y seguir las mejores prácticas, las organizaciones pueden mejorar la calidad de sus datos, garantizar la seguridad de sus datos, cumplir con las regulaciones de privacidad de datos y tomar mejores decisiones empresariales. Las tendencias emergentes en gobierno de datos, como el uso de la IA y el ML, el auge de la nube y la creciente importancia de la privacidad de los datos, están dando forma al futuro de la disciplina. Las organizaciones deben estar al tanto de estas tendencias y adaptar sus estrategias de gobierno de datos para seguir siendo competitivas en el panorama empresarial actual.

Ignorar el gobierno de datos puede tener consecuencias significativas en el mundo actual impulsado por los datos. Las organizaciones que no priorizan el gobierno de datos pueden enfrentar problemas de calidad de datos, riesgos de seguridad, incumplimiento normativo y pérdida de confianza por parte de los clientes. Por lo tanto, es fundamental que las organizaciones adopten un enfoque proactivo hacia el gobierno de datos y aprovechen las nuevas tecnologías y las mejores prácticas para desbloquear el valor total de sus activos de datos.

Works cited

  1. 5 herramientas de data governance ideales para empresas – Blog de Bismart, accessed January 7, 2025, https://blog.bismart.com/5-herramientas-de-data-governance-ideales-para-empresas
  2. www.icao.int, accessed January 7, 2025, https://www.icao.int/SAM/Documents/2022-SMSATS/Mod%204%20-%20Data-Governance-Vector-ITC.pdf
  3. www.informatica.com, accessed January 7, 2025, https://www.informatica.com/content/dam/informatica-com/es/collateral/white-paper/best-practices-for-intelligent-data-governance_white-paper_3993es.pdf
  4. modelo de gobierno de datos para proyectos de bi en empresas de servicios públicos, accessed January 7, 2025, https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/10153/1/1042422220.pdf
  5. Pasos para implementar un modelo de gobierno del dato de manera efectiva – Keyrus, accessed January 7, 2025, https://keyrus.com/sp/es/insights/pasos-para-implementar-un-modelo-de-gobierno-del-dato-de-manera-efectiva
  6. 7 mejores prácticas cruciales de gobernanza de datos para …, accessed January 7, 2025, https://www.astera.com/es/type/blog/data-governance-best-practices/
  7. ¿Cómo Crear una Estrategia de Gobierno de Datos Exitosa? – Smart Data, accessed January 7, 2025, https://smartdata.com.pe/como-crear-una-estrategia-de-gobierno-de-datos-exitosa/
  8. Principales herramientas de gobernanza de datos para 2024 – Astera Software, accessed January 7, 2025, https://www.astera.com/es/type/blog/data-governance-tools/
  9. Data Governance e Inteligencia Artificial para la Gestión Empresarial – Blog de Bismart, accessed January 7, 2025, https://blog.bismart.com/data-governance-inteligencia-artificial
  10. ¿Cuáles son las tendencias emergentes en la gestión de datos? – Subex, accessed January 7, 2025, https://www.subex.com/es/blog/tendencias-emergentes-en-la-gestion-de-datos/

11. I.A. y gobernanza de datos: experiencias y mejores prácticas – Audio en español – YouTube, accessed January 7, 2025, https://www.youtube.com/watch?v=47DUZMX0ml0