El alcance de la gestión de datos es más amplio que el gobierno de datos. Se puede definir como la práctica de ingerir, procesar, proteger y almacenar los datos de una organización, donde luego se utilizan para la toma de decisiones estratégicas para mejorar los resultados comerciales. Si bien esto incluye el gobierno de datos, también abarca otras áreas del ciclo de vida de la gestión de datos, como el procesamiento de datos, el almacenamiento de datos y la seguridad de los datos. Dado que estas otras áreas de la gestión de datos también pueden afectar al gobierno de datos, estos equipos deben trabajar juntos para ejecutar una estrategia de gobierno de datos. Por ejemplo, un equipo de gobierno de datos puede identificar puntos en común en conjuntos de datos dispares, pero si desea integrarlos, deberá asociarse con un equipo de gestión de datos para definir el modelo de datos y la arquitectura de datos para facilitar esos vínculos. Otro ejemplo puede ser el acceso a los datos, en el que un equipo de gobierno de datos puede establecer las políticas en torno al acceso a los datos a tipos específicos de datos (p. ej. información de identificación personal (PII)), pero un equipo de gestión de datos proporcionará ese acceso directamente o establecerá el mecanismo para proporcionar ese acceso (p. ej. Aproveche los roles de usuario definidos internamente para aprobar el acceso).  

La implementación de un marco 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 afecta a los resultados basados en esos datos, que pueden ir desde decisiones empresariales cotidianas más sencillas hasta iniciativas de automatización más complejas. Otros beneficios clave incluyen:

• Impulse la escala y la alfabetización de datos : el acceso limitado a los datos en una organización puede limitar la innovación y crear dependencias de expertos en la materia (SME) dentro de los procesos empresariales. Las prácticas de gobierno de datos crean una vía para que los equipos multifuncionales se reúnan para crear una comprensión compartida de los datos en todos los sistemas (p. ej. conciliar diferencias con datos independientes del dominio). Esta comprensión compartida puede manifestarse a través de estándares de datos, donde las definiciones de datos y los metadatos se documentan 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 datos coherentes y un acceso federado a ellos en toda la organización.   
• Garantice la seguridad, la privacidad de los datos y el cumplimiento: las políticas de gobierno de datos proporcionan una forma de satisfacer las demandas de las regulaciones gubernamentales con respecto a los datos confidenciales y la privacidad, como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de la UE, la Ley de Portabilidad y Responsabilidad de Seguros Médicos de EE. UU. (HIPAA) y los requisitos de la industria, como los Estándares de Seguridad de Datos de la Industria de Tarjetas de Pago (PCI DSS). Las violaciones de estos requisitos regulatorios pueden resultar en costosas multas gubernamentales y reacciones negativas del público. Para evitar esto, las empresas adoptan herramientas de gobierno de datos para establecer barreras de seguridad que prevengan las filtraciones de datos y el uso indebido de los mismos.
• Datos de alta calidad : el gobierno de datos garantiza la integridad, la precisión, la integridad y la coherencia de los datos. Los buenos datos permiten a las empresas comprender mejor sus flujos de trabajo y clientes, así como la forma de optimizar el rendimiento general de su negocio. Sin embargo, los errores en las métricas de rendimiento pueden dirigir a una organización en la dirección equivocada, pero las herramientas de gobierno de datos pueden abordar posibles imprecisiones. Por ejemplo, las herramientas de linaje de datos pueden ayudar a los propietarios de datos a rastrear datos a través de su ciclo de vida; esto incluye cualquier información de origen o transformación de datos que se haya aplicado durante cualquier proceso ETL o ELT. Esto permite una inspección minuciosa de la causa raíz de cualquier error de datos.
• Promover el análisis de datos : los datos de calidad sientan las bases para iniciativas de análisis de datos y ciencia de datos más avanzadas. Esto puede incluir informes de inteligencia empresarial o proyectos de machine learning predictivo más complejos. Solo se pueden priorizar cuando sus principales partes interesadas confían en los datos subyacentes; de lo contrario, es posible que no se adopten.

Aunque los beneficios del gobierno de datos son claros, las iniciativas de gobernanza de datos tienen una serie de obstáculos que superar para lograr el éxito. Algunos de esos desafíos incluyen:

• Alineación organizacional: al inicio de un programa de gobierno de datos, uno de los mayores desafíos será alinear a 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 regulatorias pueden estructurar las conversaciones en torno a los datos de los clientes, pero puede ser más difícil ponerse de acuerdo sobre otros conjuntos de datos que se incluyen en la gestión de datos maestros (MDM), como los datos más específicos del producto.
• Falta de patrocinio adecuado: los buenos programas de gobierno de datos suelen requerir el patrocinio a dos niveles: a nivel ejecutivo y a nivel de colaborador individual. Los Directores de datos (CDO) y los administradores de datos son fundamentales en la comunicación y priorización del gobierno de datos dentro de una organización. El Director de datos puede supervisar y responsabilizar a los equipos de datos para garantizar que se adoptan las políticas de gobierno de datos. Los administradores de datos pueden ayudar a dar a conocer estas políticas a los productores y consumidores de datos para fomentar el cumplimiento en toda la organización.
• Arquitectura y procesos de datos relevantes: sin las herramientas y la arquitectura de datos adecuadas, las empresas tendrán dificultades para implementar un programa de gobierno de datos eficaz. Por ejemplo, los equipos pueden descubrir datos redundantes en diferentes funciones, pero los arquitectos de datos necesitarán desarrollar modelos y arquitecturas de datos apropiados para fusionar e integrar datos en todos 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 toda la organización o, si ya tienen uno, pueden necesitar configurar un proceso para la gestión de metadatos, que garantice que los datos subyacentes sean relevantes y estén actualizados. hasta la fecha.