En el dinámico panorama tecnológico actual, las organizaciones se encuentran inmersas en una constante evolución, impulsada por iniciativas de inteligencia artificial, análisis de datos y modernización de infraestructuras. Sin embargo, en medio de esta transformación digital, surge una pregunta fundamental: ¿cómo asegurar que los datos, el activo más valioso de cualquier empresa, se gestionen de manera eficaz y segura? La respuesta reside en la implementación estratégica del gobierno de datos.

La Perspectiva de la Audiencia: Entendiendo el Gobierno de Datos

Una encuesta reciente, diseñada para comprender la percepción de la audiencia sobre la gobernabilidad de datos, reveló tendencias claras. La mayoría de los encuestados asocia el gobierno de datos principalmente con el control de la información, una capa de seguridad y la garantía de la calidad. Estos resultados resaltan la importancia de abordar la calidad y la seguridad de los datos como pilares fundamentales de cualquier iniciativa de gobierno. Además, emergen como factores relevantes el contexto de negocio y el acceso a la información, subrayando la necesidad de democratizar el conocimiento sobre los datos dentro de la organización.

Disparadores Clave para la Implementación de un Gobierno de Datos

La decisión de implementar un programa de gobierno de datos suele estar motivada por varios factores críticos que buscan optimizar la gestión y el aprovechamiento de la información:

Calidad de Datos como Impulsor Principal

La calidad de datos es, sin duda, uno de los principales catalizadores. Las organizaciones buscan comprender el estado actual de su información y establecer un marco que abarque la conceptualización, medición y mejora continua de la calidad de los datos.

Seguridad de la Información: Un Imperativo

En un mundo donde las amenazas cibernéticas son una constante, la seguridad de la información se posiciona como un pilar ineludible. El gobierno de datos fortalece los mecanismos de protección, asegurando la integridad, confidencialidad y disponibilidad de los activos de información.

Control en la Capa de Visualización

La necesidad de controlar los insumos que alimentan la capa analítica, los modelos de Inteligencia Artificial y otras herramientas de visualización es otro disparador crucial. Se busca garantizar que los outputs generados por estas plataformas se basen en datos fiables y correctamente gestionados.

El Retorno de Inversión (ROI) del Gobierno de Datos

Para que una iniciativa de gobierno de datos tenga éxito, es fundamental que demuestre un claro retorno de inversión (ROI). Este valor puede medirse en diferentes rangos:

• Mejora de la calidad de los componentes físicos: Bases de datos, tablas y otros componentes mejoran su calidad, resultando en reportes más precisos y cruces de información coherentes.
• Fortalecimiento de las capacidades en gestión de datos: La gobernanza abarca todo el ciclo de vida de la gestión de datos, desde la construcción de arquitecturas robustas hasta la alineación de soluciones tecnológicas con la estrategia de negocio.
• Optimización de las operaciones diarias: Se busca mejorar la eficiencia en la operación de la gestión de datos, eliminando redundancias y optimizando procesos.
• Cambio cultural: Se fomenta una cultura organizacional que valora la gestión de datos, evitando inversiones en tecnologías inadecuadas o el uso ineficiente de recursos.
• Especialización de recursos: Se reduce la dependencia excesiva de áreas técnicas al democratizar el conocimiento y la responsabilidad sobre los datos, permitiendo una mayor autonomía en los roles.

Las Preguntas Clave que Resuelve el Gobierno de Datos

El gobierno de datos busca responder a una serie de interrogantes críticas para cualquier organización:

• ¿Qué significan los datos? Se aborda tanto el contexto técnico (qué son las bases de datos relacionales, los datos no estructurados) como el contexto de negocio, otorgando una visibilidad estratégica al activo físico. Esto se logra, en gran medida, a través de la creación de un glosario de negocios que conceptualiza los términos y los vincula con los activos informáticos, creando un mapa holístico.
• ¿De dónde proviene la información? Se busca identificar fuentes confiables y asegurar que los datos se originen de estrategias implementadas. Esto se logra mediante la observabilidad y la implementación de un linaje de datos, que describe de principio a fin el recorrido de la información a través de los diferentes componentes físicos.
• ¿Quiénes son los responsables? El gobierno de datos define matrices de responsabilidad para asignar dueños a los términos y conceptos de negocio, así como a sus homólogos técnicos. Es aquí donde el rol del Data Steward o custodio de datos se vuelve fundamental, aunque a menudo ya existe en las organizaciones sin una denominación formal.

Formalizando y Estandarizando lo Existente

Uno de los mayores desafíos del gobierno de datos es superar la resistencia interna. Muchos colaboradores perciben la iniciativa como una medida de control o una carga de trabajo adicional. Sin embargo, el objetivo es precisamente lo contrario: controlar lo que ya se tiene y escalarlo progresivamente en la organización. La clave radica en "vender" internamente la cultura organizacional, destacando cómo el gobierno de datos aumentará la visibilidad, optimizará procesos y automatizará tareas, gracias a la tecnología que lo acompaña.

La cultura colaborativa es un objetivo primordial. Al romper los silos departamentales, donde cada área gestiona su información de forma aislada, el gobierno de datos busca una visión holística que fomente la colaboración para un beneficio común: el valor para el negocio.

El Proceso de Autoevaluación y la Estrategia de Datos

La implementación exitosa del gobierno de datos comienza con una evaluación interna exhaustiva. Este assessment permite a la organización conocer su nivel de madurez en la gestión de datos, sirviendo como un punto de partida para la formulación de una estrategia de negocio alineada con las buenas prácticas. Referencias como el DAMA Data Management Body of Knowledge (DMBOK), específicamente el Data Capability Maturity Model (DCMM), son cruciales para esta autoevaluación. Es fundamental ser autocrítico para identificar las verdaderas áreas de oportunidad.

Este proceso de evaluación se adapta a las necesidades específicas de cada cliente. Por ejemplo, en un proyecto enfocado en la implementación de una arquitectura Big Data, el assessment incluyó rubros como:

• Seguridad de la información: Para proteger los datos dentro del nuevo ecosistema.
• Control y confiabilidad de los datos: Asegurando que los usuarios finales confíen en la información certificada.
• Diseño y arquitectura de datos: Documentando la arquitectura existente, sus componentes y su distribución en la organización.
• Operación analítica: Integrando las operaciones diarias con las necesidades analíticas.

De la Evaluación al Roadmap y la Estrategia Tecnológica

El resultado de este assessment es un roadmap claro que aborda las necesidades identificadas, los puntos de alto riesgo y los problemas latentes. Este plan de acción prioriza las iniciativas y establece cómo el gobierno de datos, junto con otras capas como la seguridad y la arquitectura, sostendrá las demás iniciativas tecnológicas.

La declaración de valor empresarial se convierte en una herramienta poderosa para generar hipótesis sobre el impacto de las mejoras. Por ejemplo: "Las organizaciones que implementan un catálogo de datos tienen la capacidad de tener una visibilidad mayor de la información que actualmente tienen en sus componentes físicos".

Finalmente, esta estrategia permite hablar de tecnología de manera mucho más efectiva. Las herramientas seleccionadas deben ser integrales y cubrir todos los dominios de la gestión de datos, ofreciendo capacidades de gobernabilidad, calidad (con scores y mapas de limpieza), y garantizando la entrega de información a los diferentes perfiles dentro de la organización (ejecutivos, directivos, gerentes, analistas, operadores, desarrolladores) en una sola plataforma.

En síntesis, el éxito de cualquier iniciativa tecnológica en la era digital depende de un sólido gobierno de datos. Es un viaje de autoconocimiento organizacional que, aunque exigente, promete un retorno significativo en valor, eficiencia y confianza en la información.

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