El gobierno de datos fomenta la disponibilidad, la calidad y la seguridad de los datos de una organización mediante diferentes políticas y estándares. Estos procesos determinan los propietarios de los datos, las medidas seguridad de los datos y los usos previstos para los datos. En general, el objetivo del gobierno de datos es mantener datos de alta calidad que sean seguros y fácilmente accesibles para extraer información de negocio más detallada.

Las iniciativas de big data y transformación digital son los principales motores de los programas de gobierno de datos. A medida que aumenta el volumen de datos procedente de nuevas fuentes de datos, como las tecnologías de Internet de las cosas (IoT), las organizaciones tienen que replantearse las prácticas de gestión de datos para escalar su business intelligence. En los programas eficaces de gobierno de datos, se busca mejorar la calidad de datos, reducir los silos de datos, garantizar la conformidad y la seguridad y distribuir el acceso a los datos adecuadamente.

La gestión de datos engloba un contexto más amplio que el gobierno de datos. Se puede definir como la práctica de ingerir, procesar, proteger y almacenar los datos de una organización, para luego utilizarlos para tomar decisiones estratégicas que permitan mejorar los resultados de negocio. Si bien esto incluye el gobierno de datos, también incluye otras áreas del ciclo de vida de gestión de datos, como el proceso de datos, el almacenamiento de datos y la seguridad de los datos. Dado que estas otras áreas de la gestión de datos también pueden influir en el gobierno de datos, es preciso que dichos equipos cooperen de acuerdo con una estrategia de gobierno de datos. Por ejemplo, un equipo gobierno de datos puede identificar puntos en común entre distintos conjuntos de datos, pero si quiere integrarlos, deberá colaborar con un equipo de gestión de datos para definir el modelo de datos y la arquitectura de datos para facilitar las conexiones. Otro ejemplo podría ser el acceso a los datos, en el que un equipo de gobierno de datos puede definir las políticas en relación con el acceso a los datos para tipos de datos específicos (p. ej.: información de identificación personal [PII]), pero un equipo de gestión de datos proporcionará dicho acceso directamente o definirá el mecanismo establecido para proporcionar el acceso (p. ej.: utilizar los roles de usuario definidos internamente para aprobar el acceso).  

Implementar una infraestructura de gobierno de datos puede aumentar el valor de los datos dentro de su organización. Dado que el gobierno de datos ayuda a mejorar la precisión general de los datos, también influye en los resultados basados en dichos datos, que pueden abarcar desde las decisiones cotidianas de negocio más sencillas hasta las iniciativas de automatización más complejas. Entre otras de las ventajas principales, se incluyen:

• Impulsar los conocimientos sobre datos y escala: el acceso limitado a los datos en toda una organización puede limitar la innovación y generar dependencia hacia los expertos en la materia (SME) dentro de los procesos de negocio. Las prácticas de gobierno de datos crean una vía de unión entre los equipos multidisciplinares para generar una visión común de los datos en todos los sistemas (p. ej.: conciliación de las diferencias entre datos independientes del dominio). Esta visión común puede luego manifestarse en forma de estándares de datos, donde las definiciones de datos y los metadatos se documenten en un lugar centralizado, como un catálogo de datos. Esta documentación, a su vez, se convierte en la base de las soluciones de autoservicio, como las API, que permiten disponer de datos coherentes y federar el acceso a ellos en toda una organización.   
• Garantizar la seguridad, la privacidad de los datos y la conformidad: las políticas de gobierno de datos facilitan un modo de cumplir con las exigencias normativas gubernamentales con respecto a datos confidenciales y privacidad, como el Reglamento general de protección de datos (GDPR) de la UE y la Health Insurance Portability and Accountability Act de EE. UU., y a requisitos del sector, como los Payment Card Industry Data Security Standards (PCI DSS). Infringir estos requisitos normativos puede acarrear multas elevadas por parte de la administración y derivar en una reacción negativa a nivel público. Para evitarlo, las empresas adoptan herramientas de gobierno de datos para levantar barreras de contención que impidan las brechas de datos y el uso indebido de datos.
• Datos de alta calidad: el gobierno de datos garantiza la integridad de los datos, la precisión de los datos, su exhaustividad y su coherencia. Los buenos datos permiten a las empresas conocer mejor sus flujos de trabajo y a sus clientes, además de optimizar su rendimiento empresarial general. Sin embargo, los errores en las métricas de rendimiento pueden llevar a una organización a tomar un mal camino, pero las herramientas gobierno de datos pueden resolver las posibles imprecisiones. Por ejemplo, las herramientas de linaje de datos pueden ser útiles para que los propietarios rastreen los datos a lo largo de su ciclo de vida; esto incluye cualquier información de origen o transformaciones de datos que se hayan aplicado durante cualquier proceso de ETL o ELT. De este modo, se puede inspeccionar con detalle la causa raíz de cualquier error de datos.
• Fomentar los análisis de datos: unos datos de calidad constituyen la base de iniciativas más avanzadas de análisis de datos y ciencia de datos, entre las que se incluyen la elaboración de informes de business intelligence o proyectos predictivos más complejos de machine learning. Estos solo se pueden priorizar cuando los principales implicados confían en los datos subyacentes; de lo contrario, no se podrán adoptar.

Aunque las ventajas del gobierno de datos están claras, las iniciativas de gobierno de datos presentan una serie de obstáculos que se deben superar para lograr la eficacia. Estas son algunas de las dificultades:

• Convergencia organizativa: al inicio de un programa de gobierno de datos, uno de los mayores desafíos será la convergencia de todas las partes interesadas de la organización en torno a cuáles son los activos de datos clave y cuáles deberían ser sus respectivas definiciones y formatos. Las políticas normativas pueden estructurar en cierto modo las conversaciones sobre los datos del cliente, pero puede ser más difícil llegar a un acuerdo sobre otros conjuntos de datos que se incluyen en la gestión de datos maestros (MDM), como los datos de producto más específicos.
• Falta del respaldo apropiado: los buenos programas de gobierno de datos generalmente requieren dos niveles de respaldo: el nivel ejecutivo y el nivel de los colaboradores individuales. Los directores de datos (CDO) y los administradores de datos son fundamentales en la comunicación y la priorización del gobierno de datos dentro de una organización. El director de datos puede proporcionar supervisión e imponer responsabilidades en los diferentes equipos de datos para garantizar que se adopten las políticas de gobierno de datos. Los administradores de datos pueden ayudar a aumentar el conocimiento de estas políticas por parte de los productores y los consumidores de datos para fomentar la conformidad en toda la organización.
• Procesos y arquitectura de datos relevantes: sin la arquitectura de datos y las herramientas apropiadas, las empresas tendrán dificultades para desplegar un programa gobierno de datos efectivo. Por ejemplo, los equipos pueden descubrir datos redundantes en diferentes funciones, pero los arquitectos de datos deberán desarrollar modelos de datos y arquitecturas de datos apropiados para fusionar e integrar los datos en los sistemas de almacenamiento. Es posible que los equipos también necesiten adoptar un catálogo de datos para crear un inventario de activos de datos en una organización, o si ya tienen uno, es posible que necesiten configurar un proceso para la gestión de metadatos, lo que garantiza que los datos subyacentes sean relevantes y estén actualizados.