¿Qué es el gobierno de datos?

El objetivo del gobierno de datos es mantener datos seguros y de alta calidad a los que se pueda acceder fácilmente para las iniciativas de detección de datos e inteligencia empresarial. Al actuar más bien como un centro de control de tráfico aéreo, la función del gobierno de datos ayuda a garantizar que los datos verificados fluyan a través de canales seguros hasta endpoints y usuarios de confianza.

La inteligencia artificial (IA), el big data y los esfuerzos de transformación digital son los principales impulsores de los programas de gobierno de datos. A medida que aumenta el volumen de datos de nuevas fuentes de datos, como las tecnologías de Internet de las cosas (IoT), las organizaciones deben reconsiderar sus prácticas de gestión de datos para escalar sus esfuerzos de inteligencia empresarial (BI).

Los programas de gobierno de datos pueden ayudar a las organizaciones a proteger y gestionar grandes cantidades de datos al mejorar la calidad de los datos, reducir los silos, hacer cumplir las políticas de cumplimiento y seguridad y distribuir el acceso a datos de manera adecuada.

El gobierno de datos es un subconjunto de la gestión de datos, que es la práctica general de recopilar, procesar y utilizar datos de forma segura y eficiente para apoyar la toma de decisiones estratégicas y mejorar los resultados empresariales.

Aunque la gestión de datos incluye el gobierno de datos, también abarca otras áreas del ciclo de vida de dichos datos, como el proceso de datos, el almacenamiento de datos y la seguridad de datos. Además, los distintos aspectos del proceso de gestión de datos se influyen mutuamente.

Dado que estas otras áreas de la gestión de datos pueden afectar al gobierno de datos, varios equipos deben trabajar juntos para diseñar y seguir una estrategia de gobierno de datos.

Por ejemplo, un equipo de gobierno de datos puede identificar puntos en común en conjuntos de datos dispares. Si desea integrar esos datos, por lo general trabajará con un equipo de gestión de datos para definir el modelo de datos y la arquitectura de datos para facilitar esos vínculos.

Otro ejemplo es el acceso a datos, donde un equipo de gobierno de datos podría establecer las políticas relativas al acceso a tipos específicos de datos, como la información de identificación personal (PII). A continuación, un equipo de gestión de datos proporcionará ese acceso directamente o creará el mecanismo para proporcionar dicho acceso, a menudo a través del control de acceso basado en roles (RBAC).

Un marco de gobierno de datos detalla las estructuras y procesos de una organización para gestionar activos críticos. Define la propiedad y las responsabilidades de los datos y especifica cómo deben gestionarse para mantener la calidad de los datos, la seguridad y el cumplimiento.

No existe un marco único para todos, ya que los marcos suelen ser hojas de ruta adaptadas a los sistemas y fuentes de datos, protocolos de sectores y normativas del gobierno únicos de una organización en particular.

Los marcos de gobierno de datos suelen abordar elementos como:

• Metas, roles y deberes del programa
• Estándares, políticas y procesos de datos
• Procedimientos de auditoría
  
• Herramientas de gobierno de datos

Los programas de gobierno de datos suelen definir un objetivo o conjunto de objetivos específicos, como mejorar la calidad de los datos, respaldar el cumplimiento o permitir la toma de decisiones basada en datos. También seleccionan métricas para medir el progreso hacia estos objetivos. Las métricas clave de gobierno pueden incluir:

• Reducción de errores de datos y redundancia.

• Reducción de costes gracias a una mayor eficiencia y un tiempo de comercialización más rápido.

• Coherencia e integridad de los datos.

• El nivel de alfabetización en datos y el cumplimiento de los procesos por parte de los empleados.

Los programas de gobierno también definen las funciones y responsabilidades de todos los involucrados: comité directivo, propietarios de datos, administradores de datos y partes interesadas.

• Los miembros del comité directivo, o consejo de gobierno, supervisan la estrategia del gobierno de datos y la dirección general del marco. Este comité suele incluir ejecutivos de alto nivel, como altos directivos o vicepresidentes, que supervisan varios departamentos.
  
  
• Los propietarios de los datos supervisan los dominios de datos específicos en todas las unidades de negocio. Estas personas son responsables de mantener la precisión, calidad y coherencia de los datos, y ofrecen información sobre soluciones de gobierno de datos, políticas de datos y requisitos normativos.
  
  
• Los administradores de datos se encargan de la gestión diaria de dominios de datos específicos.
  
  
• Las partes interesadas y los equipos empresariales son los consumidores de los datos empresariales.

Los marcos de gobierno establecen parámetros en torno a los datos que deben gobernarse y los resultados deseados. Esto incluye el establecimiento de directrices para formatos de datos, modelos de datos, gestión de datos maestros (MDM), metadatos, convenciones de nomenclatura y mucho más. 

Los marcos de gobierno suelen trazar los flujos de datos y definir cómo se recopilarán, almacenarán, moverán y archivarán los datos. También pueden identificar el hardware, el software y los servicios que respaldarán los esfuerzos de gobierno y la arquitectura de datos más amplia de la organización.

Algunos marcos de gobierno podrían definir alcances de datos, que son parámetros de acceso para activos de datos específicos, como datos maestros, metadatos y datos históricos. Un alcance de datos puede ayudar a garantizar que los usuarios y las aplicaciones solo tengan acceso a los datos que necesitan y que nadie tenga acceso a datos que no debería.

Los marcos de gobierno describen los procedimientos de prueba, auditoría y mantenimiento de registros para mantener la transparencia y la explicabilidad del programa de gobierno.

Las auditorías periódicas pueden ayudar a verificar que los usuarios cumplen con el marco de gobierno de datos. También pueden ayudar a identificar las formas en que el programa de gobierno debe evolucionar para dar cuenta de nuevos datos, procesos o tecnologías.

Por último, las auditorías también pueden ayudar a las organizaciones a lograr y demostrar el cumplimiento normativo.

La tecnología desempeña un papel importante en la eficacia del gobierno de datos. Las herramientas de gobierno de datos empresariales pueden variar desde plataformas integrales hasta soluciones puntuales especializadas. Las organizaciones eligen diferentes herramientas según sus arquitecturas de datos y marcos de gobierno únicos.

Las capacidades comunes de las soluciones de gobierno de datos incluyen:

• Descubrir y clasificar automáticamente los datos.

• Aplicar reglas de protección de datos y controles de acceso basados en roles.

• Afrontar los requisitos de privacidad y cumplimiento.

• Automatización de la gestión de metadatos, la catalogación de datos y el seguimiento del linaje de datos.

• Soporte para un glosario empresarial.

Las soluciones de gobierno de datos pueden manejar varios formatos de datos. Algunos ofrecen capacidades de visualización para mejorar la comprensión de conjuntos de datos y relaciones complejos, lo que facilita la identificación de tendencias, valores atípicos y áreas que requieren atención.

La implementación de un marco sólido de gobierno de datos puede ayudar a las organizaciones a obtener una amplia variedad de beneficios:

• Obtener más valor de los datos empresariales
• Promover la innovación y la eficiencia
• Proporcionar una única fuente fiable (SSOT)
• Ayudar a garantizar la protección de datos, la seguridad y el cumplimiento
• Utilizar los datos de forma segura para iniciativas de IA
• Permitir análisis de datos más precisos

Las organizaciones no pueden tomar decisiones empresariales eficaces si esas decisiones se basan en datos defectuosos. El gobierno de datos puede ayudar a garantizar la integridad, exactitud, exhaustividad y coherencia de los datos mediante la creación de un marco que apoye una sólida administración de datos y un sólido proceso de gestión de datos de extremo a extremo.

Los datos fiables ayudan a las organizaciones a descubrir nuevas oportunidades, comprender mejor a sus clientes y flujos de trabajo y optimizar el rendimiento empresarial general.

La falta de gobierno de datos puede dar lugar a errores en las métricas de rendimiento que lleven a una organización en la dirección equivocada, mientras que las herramientas de gobierno de datos pueden ayudar a abordar las imprecisiones antes de que influyan en la estrategia.

Por ejemplo, las herramientas de linaje de datos pueden ayudar a los propietarios de los datos a rastrearlos a lo largo de su ciclo de vida, incluyendo las transformaciones que experimentan los datos durante los procesos de extracción, transformación, carga (ETL) o extracción, carga, transformación (ELT). Esto permite a las organizaciones identificar y remediar las causas raíz de los errores de datos.

Cuando el acceso a datos está restringido en una organización, puede limitar la innovación, crear dependencias de los expertos y ralentizar los procesos empresariales.

Los programas de gobierno de datos distribuyen acceso a datos adecuadamente, dando a cada departamento o individuo acceso solo a los datos que necesita. Esto permite que los equipos multifuncionales trabajen juntos de manera más estrecha y eficiente, al tiempo que mantienen los datos seguros. 

Un sistema de datos controlados puede proporcionar una única fuente fiable en toda la organización. La toma de decisiones puede mejorarse cuando todas las partes trabajan con los mismos conjuntos de datos.

Centralizar las definiciones de datos y los metadatos en un único catálogo de datos puede ayudar a reducir la confusión y las ineficiencias. Esta documentación, a su vez, se convierte en la base de las soluciones de autoservicio que permiten la coherencia de los datos y el acceso a los mismos en toda la organización.

El gobierno de datos incluye operaciones para cumplir más fácilmente las normas del gobierno relativas a los datos confidenciales y la privacidad, como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) de la UE, la Ley de Portabilidad y Responsabilidad del Seguro Médico de los Estados Unidos y los requisitos del sector, como los estándares de seguridad de datos (PCI DSS) de la industria de tarjetas de pago. El incumplimiento de estos requisitos normativos podría acarrear costosas multas del gobierno y una reacción negativa de la opinión pública.

Las herramientas de gobierno de datos ayudan a las organizaciones a establecer barreras de seguridad que pueden evitar vulneraciones de datos, fugas y usos indebidos. Los marcos de gobierno ayudan a crear sistemas de datos claros, explicables, justos e inclusivos. A su vez, estos sistemas de datos protegen la privacidad y la seguridad y mantienen la lealtad y la confianza de los clientes.

En una encuesta de IDC, solo el 45,3 % de los encuestados dijo que tenían "reglas, políticas y procesos para hacer cumplir sus principios de IA responsable" para protegerse contra violaciones de seguridad, problemas de responsabilidad, datos de clientes expuestos y riesgo normativo¹.

El gobierno de datos implica comprender el origen, la sensibilidad y el ciclo de vida de todos los datos que utiliza una organización. Esta es la base de cualquier práctica de gobierno de la IA y es crucial para mitigar diversos riesgos empresariales.

El gobierno de datos ayuda a las organizaciones a aportar datos de alta calidad a las iniciativas de IA y ML (aprendizaje automático), al mismo tiempo que protege esos datos y cumple las normas y reglamentos pertinentes. Por ejemplo, las herramientas de gobierno pueden ayudar a garantizar que los datos personales sensibles no se transmitan a una IA cuando no debería ser así.

Disponer de los datos adecuados es la base de las iniciativas avanzadas de análisis de datos y ciencia de datos. Los datos cuidadosamente controlados permiten iniciativas valiosas, como informes de inteligencia empresarial o proyectos de machine learning (ML) predictivos más complejos.

Por ejemplo, la elaboración adecuada de perfiles de datos (revisión y limpieza de datos para comprender mejor cómo están estructurados) puede ayudar a comprender mejor la relación entre diferentes conjuntos de datos y fuentes.

Las iniciativas de gobierno de datos pueden enfrentarse a muchos obstáculos en la implementación, como por ejemplo:

• Falta de patrocinio adecuado
• Arquitectura de datos incoherente
• Visibilidad y control de datos
• Aumento de la demanda de acceso
• Requisitos de datos de IA

Los programas eficaces de gobierno de datos generalmente requieren patrocinio a dos niveles: ejecutivos y contribuyentes individuales. Los directores de datos (CDO) y los administradores de datos son críticos en la comunicación y priorización del gobierno de datos dentro de una organización.

Los CDO pueden supervisar y responsabilizar a los equipos de datos para ayudar a garantizar que se adopten las políticas de gobierno de datos. Los administradores de datos pueden ayudar a difundir la conciencia sobre estas políticas entre los productores y consumidores de datos para fomentar el cumplimiento en toda la organización. 

Sin el patrocinio adecuado, los usuarios de datos podrían desconocer las políticas de gobierno o no preocuparse por ellas. Esto puede dar lugar a incumplimientos, una integridad deficiente de los datos y una seguridad de datos comprometida.

Sin las herramientas y la arquitectura de datos correctas, las organizaciones podrían tener dificultades para implementar un programa de gobierno de datos eficaz.

Por ejemplo, los equipos podrían descubrir datos redundantes en diferentes funciones. Para hacer posible un gobierno eficaz, los arquitectos de datos deben desarrollar modelos de datos y arquitecturas de datos adecuados para fusionar e integrar datos en todos los sistemas de almacenamiento.

Los equipos también podrían necesitar adoptar un catálogo de datos para crear un inventario de los activos de datos en toda la organización. O si ya tienen uno, puede que necesiten crear un proceso para la gestión de metadatos, que ayude a garantizar que los datos subyacentes son relevantes y están actualizados.

El gobierno de datos, especialmente en entornos híbridos y multinube, a menudo implica datos almacenados en múltiples formatos a través de múltiples proveedores y ubicaciones. Además, los datos podrían residir en diferentes tipos de almacenes de datos, como data lakes, lakehouses de datos y almacenes de datos.

La TI invisible puede suponer un obstáculo adicional para el proceso. En un estudio de TechTarget, el segundo desafío de seguridad de datos más común informado fue que los empleados se registraban en aplicaciones y servicios en la nube sin la aprobación de TI²

Esta distribución de datos puede dificultar el seguimiento y la monitorización de los flujos de datos y su uso. El gobierno de datos requiere una comprensión clara de las fuentes de datos, los destinos, las transformaciones, las dependencias, la propiedad, los derechos de acceso y las responsabilidades.

La aplicación de políticas de gobierno de datos en múltiples entornos puede requerir la coordinación entre las diferentes partes interesadas, como los propietarios de datos, los administradores de datos, los consumidores de datos y los reguladores de datos.

El auge del análisis de autoservicio y la inteligencia empresarial presenta nuevos desafíos para el gobierno de datos.

Las solicitudes de acceso de más usuarios llegan más rápido que antes, pero los equipos de gobierno necesitan equilibrar la velocidad y la accesibilidad con los problemas de privacidad y seguridad. Además, los sistemas y procedimientos de transmisión de datos deben ajustarse con precisión para evitar la fuga de datos.

A la hora de proporcionar los datos que impulsan el entrenamiento y operaciones de la IA, muchas herramientas de almacenamiento de datos se quedan cortas.

Después de todo, laIA es intrínsecamente más compleja que los procesos y capacidades estándar impulsados por TI, lo que aumenta la importancia de un gobierno de datos activo e informado. Un informe de KPMG destaca la brecha de gobierno de la IA como uno de los principales riesgos que amenazan actualmente a las empresas.³ Por ejemplo, sin las barreras de seguridad adecuadas, la IA podría exponer inadvertidamente PII sensible o secretos corporativos.

Para reducir los riesgos y las complejidades de la IA, las organizaciones pueden combinar capacidades de almacenamiento de datos optimizadas para la IA con programas de gobierno de datos diseñados teniendo en cuenta la IA.

La planificación y creación de un marco de gobierno del dato requiere tiempo y esfuerzo entre múltiples partes interesadas y equipos. Las prácticas comunes que utilizan las organizaciones al implementar programas de gobierno incluyen:

• Automatizar para una mayor eficiencia
• Equilibrar la comodidad y la seguridad de los datos
• Crear un catálogo de datos
• Utilizar modelos de madurez
• Monitorizar y mejorar continuamente

Automatizar ciertas partes del proceso de gobierno de datos puede ayudar a mejorar la eficiencia y reducir errores. Las herramientas de gobierno de datos y gestión pueden ayudar a automatizar tareas rutinarias como:

• Construir linajes de datos para ayudar a visualizar el flujo de datos a través de los sistemas sin necesidad de soluciones complejas codificadas a mano.
  
  
• Propagar políticas para asignar etiquetas de metadatos a elementos de datos específicos, como columnas o tablas, para identificarlos como información confidencial.
  
  
• Generar registros de auditoría para registrar las interacciones de datos y comprender cómo los empleados utilizan los datos.
  
  
• La clasificación de los datos se basa en categorías predefinidas, como la PII, los datos financieros, la propiedad intelectual o la información confidencial.

La seguridad de datos y los controles de acceso sólidos son fundamentales para cualquier marco de gobierno de datos. Al mismo tiempo, las organizaciones quieren que el acceso a datos sea lo más fluido posible para aquellos con autorización para ver y utilizar conjuntos de datos específicos. Sin este fácil acceso a la información de autoservicio, la colaboración y los nuevos conocimientos se ven obstaculizados.

Muchas organizaciones tienen dificultades para gestionar sus datos debido a la falta de visibilidad. Un catálogo de datos central puede funcionar como única fuente fiable, lo que posibilita iniciativas de integración y gobierno de datos.

Según un informe de Gartner, la demanda de catálogos de datos aumenta a medida que las organizaciones luchan por encontrar, hacer inventario y analizar activos de datos distribuidos y diversos. Con un catálogo de datos sólido, las organizaciones pueden localizar y clasificar la información a escala más fácilmente, lo que permite una mejor aplicación de las políticas de gobierno de datos.

A muchas organizaciones les resulta útil crear una hoja de ruta clara de gobierno. Los modelos de madurez pueden proporcionar esta hoja de ruta.

Un modelo de madurez de gobierno de datos es una herramienta que ayuda a las organizaciones a evaluar el estado actual de su programa de gobierno de datos, establecer objetivos y realizar un seguimiento del progreso a lo largo del tiempo.

Las organizaciones pueden establecer mecanismos regulares de evaluación e información para monitorizar los datos y las métricas de gobernanza a lo largo del tiempo. Estas evaluaciones pueden ayudar a la organización a identificar problemas y realizar mejoras en los procesos de gobierno.

Revisar periódicamente el marco y ajustarlo en función de los comentarios, las nuevas normativas o los cambios en la estrategia empresarial ayuda a que el marco siga siendo pertinente y eficaz.

Además, las evaluaciones pueden fomentar una cultura que valore los datos como un activo estratégico y fomentar la inteligencia empresarial y el uso de los datos en toda la organización.