Colaboradores: Gregg Lindemulder, Matthew Kosinski
Un director ejecutivo de datos (CDO) es un ejecutivo responsable de obtener el máximo valor empresarial de los datos empresariales. Un CDO suele establecer la estrategia de datos de una organización y supervisa las funciones de gestión de datos gobernanza de datos, la calidad de los datos, analytics de datos y seguridad de los datos.
Cuando se estableció formalmente por primera vez a principios del siglo XXI, la función del CDO se centró en la gobernanza de datos y el cumplimiento de los mandatos regulatorios emergentes, como la Ley Sarbanes-Oxley.
Hoy en día, la función de CDO es más estratégica, ya que busca utilizar insights basados en datos para impulsar los resultados comerciales.
Los CDO trabajan directamente con los altos ejecutivos para impulsar la transformación digital y lanzar iniciativas basadas en datos que mejoren la rentabilidad. Según el estudio sobre directores de datos de IBM, la mayoría de los directores de datos con mejores resultados dependen directamente del director ejecutivo (CEO).
En algunas organizaciones, un CDO puede depender del director de operaciones (COO), el director financiero (CFO), el director de sistemas de información (CIO) u otro ejecutivo de alto nivel.
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Los CDO son importantes porque ayudan a las organizaciones a proteger, compartir y optimizar sus conjuntos de datos para mejorar la toma de decisiones.
La guía IBM Data Differentiator informa que el 82 % de las empresas se ven inhibidas por los silos de datos, y hasta el 68 % de los datos organizacionales nunca se analizan. Los CDO pueden establecer estrategias, políticas y capacidades para ayudar a las organizaciones a superar estos desafíos.
Por ejemplo, para ayudar a construir una cultura basada en datos en toda una organización, los CDO a menudo comienzan promoviendo la alfabetización de datos. Este esfuerzo implica brindar conocimientos a los stakeholders sobre la importancia de los analytics y las decisiones basadas en datos.
Los CDO pueden poner en práctica políticas para analizar, compartir y actuar con base en insights basados en datos para ayudar a las empresas a:
El conjunto de habilidades de un CDO también es importante para las organizaciones que utilizan inteligencia artificial (IA). Pueden ayudar a obtener y preparar las enormes cantidades de datos confiables y de calidad que se requieren para entrenar el machine learning (ML) y los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM).
Los CDO también aportan valor al implementar controles que protegen los datos de una organización de las amenazas de ciberseguridad y ayudan a garantizar el cumplimiento de las normas de privacidad de datos, como la Norma de seguridad de datos de la industria de tarjetas de pago (PCI DSS) y el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD).
Las responsabilidades de un director ejecutivo de datos abarcan las disciplinas tanto de la gestión de datos como del crecimiento del negocio, que incluyen:
La gobernanza de datos se centra en la calidad, la seguridad y la disponibilidad de los datos de una organización. El objetivo de la gobernanza de datos es mantener datos seguros y de alta calidad a los que se pueda acceder con facilidad para los fines de iniciativas de descubrimiento de datos y business intelligence.
Un director ejecutivo de datos es responsable de establecer, monitorear y actualizar la infraestructura de gobernanza de datos de una organización. Un CDO implementa políticas y procesos de gobernanza que mejoran la calidad de los datos, reducen los silos de datos, ayudan a garantizar el cumplimiento y la seguridad y distribuyen el acceso a los datos de manera adecuada.
Los CDO a menudo colaboran con ejecutivos del departamento jurídico y de TI para ayudar a garantizar que los estándares de gobernanza de datos cumplan con las últimas regulaciones del gobierno para proteger datos confidenciales. También trabajan con los directores de las unidades de negocio para ayudar a garantizar que las políticas de gobernanza de datos se apliquen de manera coherente en toda la organización.
Proteger la información digital contra el acceso no autorizado, la corrupción o el robo a lo largo de su ciclo de vida es una prioridad para los CDO. Según el estudio de los CDO de IBM, el 52 % de los CDO afirman que la seguridad de los datos es su responsabilidad más crítica.
Los CDO pueden implementar diversas medidas para proteger los datos, como cifrado, copias de seguridad de datos, cortafuegos, autenticación y autorización, gestión de identidad y acceso (IAM), herramientas antivirus y antimalware, herramientas de prevención de pérdida de datos (DLP) y sistemas de detección de intrusiones (IDS).
Los CDO suelen trabajar en estrecha colaboración con los directores de seguridad de la información (CISO) para evaluar las amenazas a la ciberseguridad y ayudan a garantizar que las políticas de seguridad de datos se apliquen en toda la organización.
La gestión del ciclo de vida de los datos (DLM) es un enfoque para gestionar los datos en cada etapa de su ciclo de vida, desde la recopilación, el procesamiento, el almacenamiento, el uso compartido y el uso hasta el archivado y la eliminación de datos.
Los CDO son responsables de crear políticas específicas que maximicen el valor y el uso de los datos en cada etapa de su ciclo de vida. Por ejemplo, antes de que los datos se compartan y usen, deben preparar y validar adecuadamente para ayudar a garantizar la calidad y la precisión.
Las políticas también determinan si los datos se eliminan y cuándo, de acuerdo con los requisitos legales y las necesidades del negocio.
Estas políticas se vuelven cada vez más importantes a medida que crece el volumen de datos que se incorporan a los flujos de trabajo empresariales. Los CDO a menudo buscan reducir costos, mejorar la accesibilidad de los datos y optimizar el almacenamiento de datos como parte de la gestión del ciclo de vida de los datos.
Los analytics de datos utiliza la ciencia de datos para extraer información aplicable en la práctica de los datos de una organización. Los CDO son responsables de ayudar a los científicos de datos a descubrir estos insights y de compartirlos con los usuarios empresariales para que puedan tomar decisiones basadas en datos.
Los CDO proporcionan a los científicos de datos las herramientas y la orientación que necesitan para comprender los conjuntos de datos, desarrollar algoritmos y crear modelos que generen insights. Luego, los CDO trabajan con los equipos de negocios para integrar los insights de datos en sus flujos de trabajo, planificación y procesos de toma de decisiones.
En última instancia, el objetivo de un CDO es alinear las capacidades de analytics de datos de una organización con sus objetivos comerciales. Cuando eso tiene éxito, los analytics de datos pueden proporcionar beneficios revolucionarios en ventas, marketing, desarrollo de productos, operaciones, experiencia del cliente y otras funciones comerciales.
En algunas organizaciones, un director ejecutivo de analytics (CAO) podría supervisar los analytics de datos en lugar de un CDO. También hay casos en los que una persona tiene ambos títulos y se conoce como director de datos y analytics (CDAO).
Si bien muchos CDO tienen una maestría en ciencia de datos o tecnología de la información, también deben poseer un conocimiento sofisticado de los negocios. Los CDO son responsables de crear y guiar la estrategia de datos de una organización, que es una hoja de ruta para emplear los activos de datos para crear valor comercial.
La estrategia de datos de un CDO describe cómo las políticas de datos impulsan el crecimiento del negocio. El plan a menudo incluye la promoción de la alfabetización de datos, para que los equipos empresariales sepan cómo utilizar los datos para tomar mejores decisiones. El plan también podría comunicar cómo se utilizan los datos como un activo estratégico para mejorar los productos y servicios, identificar oportunidades de mercado y superar a la competencia.
Para ayudar a evaluar el rendimiento de sus iniciativas de datos, los CDO suelen incluir indicadores clave de rendimiento (KPI) como parte de sus estrategias de datos. Algunos KPI comunes para los CDO son el crecimiento de los ingresos, la retención del cliente, la satisfacción del cliente, el tráfico del sitio web y las tasas de conversión.
El estudio del CDO de IBM identifica cuatro cosas que diferencian las estrategias de datos de los CDO de mejor rendimiento de las demás:
La diferencia CIO y un CDO es que un CIO es responsable de la infraestructura de tecnología que procesa los datos, y un CDO es responsable de cómo se utilizarán esos datos para generar valor empresarial.
Los CIO y CDO trabajan en estrecha colaboración para ayudar a garantizar que las estrategias de software, hardware y datos trabajen juntas para lograr los objetivos comerciales.
A medida que las tecnologías avanzadas, como la IA generativa y el machine learning, se convierten en la norma, los CDO podrán desempeñar una nueva función en las organizaciones en las que trabajan.
El entrenamiento de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) que potencian la IA generativa requiere volúmenes masivos de datos confiables y de alta calidad. A medida que los insights impulsados por IA transforman el lugar de trabajo, será necesario recopilar y gestionar adecuadamente más datos que nunca.
Los CDO deberán equilibrar las demandas cambiantes de la IA basada en datos con las medidas de protección tradicionales, como la privacidad de datos, la protección de datos y el cumplimiento normativo. En un futuro en el que los datos y la IA se conviertan en los principales impulsores de la automatización y los negocios, algunos creen que el papel del CDO acabará convertir en el de un director de datos, analytics e IA (CDAIO).
Ponga en funcionamiento una IA confiable monitoreando modelos, gestionando riesgos y aplicando la gobernanza a lo largo de su ciclo de vida de IA.
Obtenga el control de sus datos con herramientas de gobernanza que mejoran la calidad, garantizan el cumplimiento y permiten analytics e IA confiables.
Establezca prácticas de IA responsables con orientación de expertos para gestionar el riesgo, cumplir con las regulaciones y poner en funcionamiento una IA confiable a escala.
