¿Qué es la gobernanza de datos y cómo implementarla?

"Los datos son el nuevo aceite". 

Las organizaciones se han visto impulsadas a implementar políticas de gobernanza de datos debido a las iniciativas de transformación digital y al aumento del big data. El volumen de datos que se genera a medida que las organizaciones aprovechan las tecnologías del Internet de las Cosas es asombroso.

Según Cisco, la producción diaria de datos asciende a unos 402.74 millones de terabytes. Las organizaciones se han visto obligadas a replantearse su enfoque de gestión de datos, ya que corren el riesgo de perder valor al no poder extraerlo de este torrente ni escalar su negocio. 

Por ello, los enfoques tradicionales ya no son suficientes y las empresas deben adoptar la gobernanza de datos. Las políticas de gobernanza de datos son esenciales para que las empresas gestionen de forma formal y proactiva sus activos de datos a lo largo de todo el ciclo de vida empresarial. 

¿Qué es la gobernanza de datos? 

La gobernanza de datos es un enfoque estratégico para gestionar los activos de datos a lo largo de su ciclo de vida. El software de automatización del cumplimiento normativo ayuda a integrar las políticas de gobernanza en las operaciones diarias mediante la automatización de las comprobaciones de calidad de los datos, los controles de acceso y el seguimiento del cumplimiento normativo. Incluye comprobaciones de calidad, integridad y disponibilidad de los datos, respetando al mismo tiempo la normativa y los requisitos empresariales.

En esencia, se trata de establecer estándares internos —políticas de datos— que rigen la forma en que se recopilan, almacenan, procesan y eliminan los datos. Regula quién puede acceder a qué tipos de datos y qué tipos de datos están sujetos a dicha regulación. 

Dado el volumen de datos cada vez mayor, no se puede enfatizar lo suficiente la importancia de contar con una arquitectura de gobernanza. 

Importancia y beneficios de la gobernanza de datos

 La gobernanza de datos es importante porque ayuda a eliminar los silos de datos. Se necesita una arquitectura de gobernanza eficaz para coordinar entre departamentos y unidades.

Otros beneficios incluyen, 

1. Calidad de los datos: La mala calidad de los datos conduce a informes inexactos e ineficiencias operativas. Alinear las prácticas de gobernanza con las aplicables normas de seguridad de datos Garantiza que los problemas de calidad de los datos no se conviertan en infracciones de cumplimiento normativo. Si estas imprecisiones no se corrigen, podrían afectar al análisis de datos. Según un informe de Gartner, se estima que el impacto económico de la mala calidad de los datos en las organizaciones ronda los 12.9 millones de dólares anuales.
2. Cumplimiento normativo: Las organizaciones deben cumplir con varias regulaciones relacionadas con los datos, como HIPAA, GDPR y PCI-DSS. Estos marcos definen políticas y procedimientos para manejar, almacenar y conservar estos datos. datos al tiempo que se garantiza el cumplimientoSprinto admite más de 30 marcos de cumplimiento, ayudando a las organizaciones a alinear sus prácticas de gobernanza de datos con los requisitos específicos de cada normativa.
3. Monetización de datos: Los datos son invaluables. La gobernanza de datos permite identificar y aprovechar las oportunidades de monetización de datos. Según un estudio de Forrester, las organizaciones que utilizan eficazmente sus activos de datos pueden aumentar sus ingresos hasta en un 20 %.
4. Analítica de datos: La gobernanza de datos constituye la base de un análisis de datos eficaz. Proporciona datos limpios, minimiza los riesgos de incumplimiento normativo y agiliza el acceso.

Toda empresa necesita una estrategia de gobernanza personalizada. Una plataforma de gestión de políticas ayuda a las organizaciones a crear políticas de gobernanza de datos específicas para cada rol, distribuirlas entre los departamentos y realizar un seguimiento del cumplimiento mediante documentación con control de versiones.

¿Cómo implementar la gobernanza de datos? 

Una estrategia de gobernanza de datos clara, concisa y precisa es fundamental para que las organizaciones gestionen eficazmente sus activos de datos y obtengan valor de ellos.

1. Define tus metas y objetivos

Sea cual sea su objetivo, ya sea mejorar la calidad de los datos o aprovecharlos para su monetización, definirlo sienta las bases de su marco de gobernanza . Establezca su alcance identificando los dominios, sistemas y procesos críticos que serán gobernados.

2. Haz un balance de tu situación actual.

¿Ya tiene un sistema implementado? Si es así, evalúe su sistema actual y el linaje de datos para eliminar las deficiencias. 

Responda las siguientes preguntas para evaluar su situación actual. 

1. ¿Cómo es su infraestructura actual? ¿Utiliza algún procedimiento o herramienta de gobernanza que le ayude?
2. Documentar todos los procesos comerciales actuales que impliquen la recopilación, el procesamiento, el almacenamiento y el análisis de datos. 
3. Cree un inventario de las fuentes de datos, los sistemas y los repositorios de su organización. 
4. Revise su cumplimiento actual con las leyes, reglamentos y estándares de la industria pertinentes en materia de protección de datos. 
5. Consolide todos los resultados de su evaluación. 
6. Si detecta deficiencias, priorícelas en función de su impacto, riesgo y alineación con sus objetivos comerciales.
7. Desarrolle una hoja de ruta para abordar estas deficiencias en función de su prioridad. 

3. Involucre a los ejecutivos.

La gobernanza de datos requiere un fuerte compromiso por parte de la dirección. Pero, ¿cómo se la presentas?
 
1. Cuantifique los beneficios: Resalte casos de uso específicos donde la mala calidad de los datos ha generado pérdidas financieras. Por ejemplo, según un estudio de Gartner, la mala calidad de los datos cuesta a las organizaciones un promedio de $ 12.09 millones por año.  
2. Ventaja competitiva: Empresas como Walmart y Target han aprovechado la ventaja competitiva a través de la gestión de la cadena de suministro y el análisis de clientes, todo gracias a la gobernanza de datos. 
3. Puntos de referencia: Utilice puntos de referencia específicos del sector para demostrar la importancia de la gobernanza de datos. 

4. Establecer una estructura de gobernanza

Una vez que consigas el apoyo de la dirección, crea una estructura. 

1. Designar un CDO o un Director de Datos para liderar el equipo de gobernanza.
2. Identificar a los responsables y propietarios de los datos para cada área funcional. 
3. Identifique a todas las personas que tendrán acceso a los datos o los utilizarán.  
4. Asigne funciones y responsabilidades claras a las personas designadas.

5. Definir políticas, estándares y procesos.

1. Una vez que haya completado su inventario de datos, clasifique los datos según su sensibilidad (por ejemplo, información de identificación personal (PII), datos financieros) y su importancia.
2. Definir claramente las funciones y responsabilidades de los responsables de la gestión de datos. Estos responsables actúan como enlace entre los propietarios de los datos y los usuarios finales. Se aseguran de que los datos se gestionen y se clasifiquen según los estándares de calidad. 
3. Implementa un sistema de acceso basado en roles. El principio de que "la responsabilidad conlleva rendición de cuentas" garantiza la creación de una cultura de transparencia. 
Establezca métricas y estándares de calidad que desee cumplir. Por ejemplo, tasas de error, comprobaciones de validación de datos, porcentaje de datos faltantes, antigüedad de los datos, etc.

6. Aproveche las herramientas de automatización 

Automatice el registro y la clasificación de los activos de datos dentro del catálogo de datos. Utilice rastreadores para encontrar nuevas fuentes de datos. Lo ideal es usar una herramienta que se integre con su infraestructura de datos existente. 

7. Formación y comunicación 

Su estrategia solo será tan buena como su adopción, y una estrategia de datos exitosa depende de ello. 

1. Comience con una capacitación básica que involucre a todos los empleados de su organización. Presénteles la gobernanza de datos, los aspectos esenciales y las normas de privacidad que rigen su organización. Puede realizar una sesión de capacitación en línea o enviar una presentación a los empleados. 
2. Pase a la capacitación específica para cada rol. Capacite a los responsables y administradores de datos con habilidades de gestión. Infórmeles sobre los procedimientos de acceso a los datos, el linaje de datos, la gestión del ciclo de vida y las herramientas de gobernanza de datos que utilizarán. Familiarícelos con todo el proceso. 3. Puede lograr esto mediante sesiones de capacitación o tutoría en el trabajo. Comunique periódicamente las mejores prácticas, los procedimientos o cualquier actualización de las políticas a todo su personal.

8. Monitorear y mejorar 

Utilice la información sobre el progreso para obtener una visión general de sus iniciativas de gobernanza. Optimice este proceso para impulsar la mejora continua. 

La gobernanza de datos es un proceso continuo que requiere aportaciones periódicas para su optimización. Los desafíos que surgen con el tiempo, desde los silos de datos hasta la evolución de los requisitos normativos, determinan qué áreas del programa necesitan mayor inversión estructural, así como los sistemas o fuentes de datos emergentes. Este marco es solo un punto de partida. Adapte el marco según el tamaño de su organización, su sector y el marco normativo. 

Si bien cada negocio es único, existen algunos principios probados que pueden servir de guía.

Principios de gobernanza de datos: ¿Cómo se asegura de que su empresa los cumpla? 

Transparencia

Cuando tus empleados adoptan una mentalidad abierta desde el principio, la transparencia en cuanto a la gestión y el uso de datos se arraiga en la estructura organizativa y elimina cualquier posible obstáculo. A continuación, te presentamos algunas recomendaciones sobre qué hacer y qué no hacer para fomentar la transparencia en tu organización:

1. Disponer de un catálogo de datos que indique explícitamente los controles de permisos y la propiedad.
2. Realice evaluaciones de impacto en la privacidad de los datos (DIPA, por sus siglas en inglés) antes de implementar nuevas iniciativas de datos.
3. Debe existir una política clara para los denunciantes, de modo que no exista el temor a las represalias. 
4. Negarse a compartimentar la información restringe el conocimiento sobre el uso de datos.
5. Evite limitar el acceso a los recursos de gobernanza de datos.

Integridad 

La integridad de los datos es fundamental para una buena toma de decisiones. Se trata de una combinación de controles técnicos, políticas y prácticas culturales. 

Para garantizar la integridad, considere seguir estos pasos:

1. Implementar controles que confirmen la exactitud de los datos introducidos.
2. Reduzca el acceso no autorizado aplicando el principio de mínimo privilegio al utilizar los datos.
3. Establezca expectativas claras para los procedimientos que impliquen el uso de datos.
4. Mantenimiento pistas de auditoría para fines de trazabilidad y rendición de cuentas.
5. Crear un ambiente donde se discutan abiertamente los temas relacionados con la calidad de la información.

Responsabilidad

Todos, desde los altos ejecutivos hasta los empleados de menor nivel, deben comprender sus responsabilidades, así como las consecuencias del incumplimiento.

La propiedad y la gestión de los datos se ven facilitadas por la rendición de cuentas. Esto permite una supervisión y un control claros de los procesos de datos. Se puede generar confianza con las partes interesadas y garantizar el cumplimiento de los estándares relevantes del sector . Esto puede mejorar la reputación de su organización e impulsar el éxito de sus operaciones comerciales.

Colaboración 

Aquí hay tres maneras de aumentar la colaboración: 

1. Disponer de un lugar centralizado donde se almacenen los datos, de manera que se puedan eliminar las barreras departamentales en cuanto a la propiedad.
2. Reducir la brecha entre los propietarios de los datos y los usuarios mediante canales de comunicación abiertos.
3. Proporcionar herramientas fáciles de usar para la exploración y el análisis de datos, al tiempo que se anima a los miembros del equipo a colaborar en la obtención de información valiosa.

Existen diversos modelos de gobernanza de datos que traducen estos principios en marcos de trabajo prácticos. El tipo de modelo de gobernanza que elija determinará su nivel de autonomía.

¿Qué es un modelo de gobernanza de datos? 

Un modelo de gobernanza de datos es un sistema estructurado que define el trabajo y las responsabilidades. Aborda el linaje de los datos mediante el seguimiento y la documentación del flujo de datos a través de diversos sistemas. Proporciona información valiosa sobre la madurez de los datos, los problemas de calidad, los riesgos de cumplimiento y su procedencia.

También contempla la integración e interoperabilidad de datos, al permitir el intercambio y la integración de datos entre diversos sistemas y plataformas. 

Tipos de modelos de gobernanza de datos

Existen tres tipos de modelos de gobernanza de datos.

El modelo centralizado

Este enfoque implica un equipo central que supervisa y aplica las políticas, estándares y procedimientos de datos en toda la organización. Se basa en un equipo experimentado y cualificado, generalmente elegido por la dirección de la plantilla. 

Si bien esto garantiza la coherencia, las unidades de negocio pueden mostrarse reacias a ceder el control de sus activos de datos, por temor a perder poder o autonomía en la toma de decisiones. Es importante destacar que la gobernanza de datos no priva a las unidades de negocio de la propiedad de sus datos, sino que establece un marco para la gestión responsable de los datos y la toma de decisiones.

Para que este modelo funcione correctamente, se recomienda colaborar con expertos en la materia para establecer un glosario empresarial estandarizado que incluya todos los elementos de datos críticos. Esto mitigará cualquier obstáculo derivado de inconsistencias en las definiciones y los estándares de datos. 

El modelo descentralizado

En un modelo descentralizado, cada unidad establece sus propios procesos, políticas y funciones de gestión, adaptados a sus necesidades y requisitos específicos. Las unidades de negocio pueden adaptar rápidamente las prácticas de gobernanza de datos a las cambiantes necesidades empresariales. Para un sector dinámico y de ritmo acelerado, un modelo de datos descentralizado funciona muy bien. 

Si bien un modelo descentralizado puede generar entornos de datos fragmentados, dificultando la obtención de una visión integral de los activos de datos y su procedencia en la organización, para mitigar este problema, se recomienda establecer un catálogo de datos centralizado que integre la información de todas las unidades de negocio. 

Y para gestionar los metadatos, puede crear estándares para toda la empresa.  

El modelo híbrido 

El modelo híbrido ofrece lo mejor de ambos mundos: una organización establece un comité de gobernanza que diseña las estrategias y políticas generales, y la implementación la llevan a cabo las unidades de negocio. 

Este modelo puede generar falta de rendición de cuentas debido a la definición poco clara de responsabilidades. Para evitar que esto represente un obstáculo, es necesario establecer un marco adecuado con funciones y responsabilidades bien definidas, así como mecanismos de rendición de cuentas tanto para el comité central como para los departamentos. 

Este modelo también puede generar cuellos de botella burocráticos debido a la necesidad de comunicarse con el comité central. Por ello, se recomienda implementar prácticas ágiles y otorgar a las unidades de negocio la autoridad necesaria para la toma de decisiones. 

Independientemente del modelo que elija, un modelo de gobernanza de datos debe contar con ciertos elementos. Estos ayudan a las organizaciones a establecer un marco eficaz. 

Características de un buen modelo de gobernanza de datos

Un buen modelo de gobernanza de datos debería tener lo siguiente:

Analítica precisa

Un buen modelo incorpora capacidades de seguimiento del linaje, lo que permite mapear el flujo de datos desde su origen. Comprender el linaje de los datos es crucial para un análisis preciso. Al identificar dónde se manipularon los datos, se pueden detectar posibles problemas que podrían distorsionar los resultados. 

Glosario/Nomenclatura empresarial 

Un glosario empresarial bien definido dentro del modelo garantiza que todos utilicen la misma terminología al referirse a los elementos de datos. El glosario empresarial también debe integrarse sin problemas con el catálogo de datos, el repositorio central de información de activos. 

Software de gobernanza 

Un software de gobernanza puede ayudar con la automatización, especialmente en tareas repetitivas relacionadas con la gestión de datos. El software también puede ofrecer funcionalidades como la limpieza y el análisis de datos. 

Es fundamental contar con las características adecuadas para que el programa de gobernanza de datos funcione eficazmente, pero incluso con estas características esenciales, las organizaciones pueden enfrentarse a desafíos. 

Desafíos en la gobernanza de datos (y soluciones) 

A continuación, se presentan algunos desafíos comunes en la gobernanza de datos y cómo abordarlos. 

Calidad de datos 

Según IBM, las empresas pierden alrededor de 3.1 billones de dólares debido a la mala calidad de los datos, solo en Estados Unidos. Esta cifra es lo suficientemente alarmante como para que las organizaciones se aseguren de tener datos de la más alta calidad. 

Para garantizar una alta calidad de los datos, puede implementar reglas, métricas y procesos para la limpieza, el análisis y la monitorización de los datos, con el fin de abordar los problemas de calidad de los mismos. 

Desafíos de escalabilidad 

Los datos crecen a un ritmo exponencial. El 90% de los datos mundiales se crearon solo en los últimos dos años. Por eso necesitas herramientas para escalar de forma eficaz. Puedes usar soluciones de gobernanza de datos basadas en la nube, ya que ofrecen escalabilidad y aprovisionamiento de recursos bajo demanda para abordar este problema.

Para mejorar aún más la eficiencia a gran escala, puede automatizar los flujos de trabajo. 

Los requisitos reglamentarios

Para mantener el cumplimiento de normativas como HIPAA , GDPR y CCPA, es necesario implementar medidas de seguridad como el enmascaramiento de datos, el cifrado y los controles de acceso.

Mantener el cumplimiento de estas normativas puede resultar difícil, por lo que se necesita documentación clara y completa, así como registros de auditoría, para demostrar dicho cumplimiento. 

Resistência à mudança 

Es posible que encuentres resistencia por parte de los empleados, ya que los procesos de gobernanza exigen un cambio cultural y modificaciones en los procesos ya establecidos. Comunica el valor de la solución y anima a los empleados a participar en el proceso para obtener su opinión.

La formación, el apoyo y el mantenimiento de la transparencia pueden ayudar a los empleados a superar la barrera mental de la aceptación. 

Recursos limitados 

Es posible que su organización no cuente con los recursos necesarios. Para complementar las habilidades y herramientas requeridas, puede asociarse con consultores o proveedores de servicios. 

Las organizaciones pueden implementar con éxito el programa abordando de forma proactiva estos desafíos mediante una solución de gobernanza de datos integral y bien planificada.  

Conclusión 

Estamos generando, almacenando y procesando datos a un ritmo inimaginable. Esto nos expone a amenazas, estafas y otros problemas relacionados con los datos. Por ello, las soluciones de gobernanza de datos ya no son una opción. Además de garantizar la seguridad, los programas de gobernanza de datos permiten el éxito a largo plazo. 

La gobernanza de datos es un compromiso constante, un proceso continuo. No es fácil, pero la comunicación abierta y el compromiso pueden mejorar significativamente el éxito de su programa. Adopte un enfoque integral para la gobernanza de datos.

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