5 dificultades de la Gobernanza de Datos que nadie te ha contado

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5 dificultades de la Gobernanza de Datos que nadie te ha contado

El Data Governance Institute define la gobernanza de datos como “un sistema de derechos de decisión y responsabilidades para los procesos relacionados con la información, ejecutado según modelos acordados que describen quién es el encargado de tomar las decisiones que devengan del análisis de los datos».

Como se puede notar, la gobernanza de datos requiere mucha planificación y supervisión. Las organizaciones deben documentar claramente los procesos sobre cómo se usan los datos, en función de los objetivos estratégicos que se deseen alcanzar. 

El desarrollo de procesos de gobernanza son complejos, pero si no se avanza en ellos, las consecuencias pueden ser graves. 

Cuando las empresas no controlan los datos correctamente, la seguridad y el cumplimiento se ponen en riesgo; asimismo, el análisis de la información puede presentar errores y, con ello, los proyectos pierden su base, su norte y su sentido. 

Es decir, sin gobernanza de datos, las soluciones analíticas pueden quedar en nada. 

Con base en esta realidad, te explicamos cinco desafíos fundamentales que enfrentan las empresas para lograr desarrollar procesos de gobernanza de datos eficientes: 

Recursos limitados

Mitigar los riesgos de la gobernanza de datos demanda recursos. 

No obstante, calcular el presupuesto necesario y detectar los talentos fundamentales para el desarrollo de un programa de gobernanza de datos son tareas muy complejas. 

Por otra parte, la acreditación de recursos para la gobernanza de datos debe competir con otros proyectos y prioridades de las empresas (a esta batalla se le suman las resistencias en la percepción de algunos equipos). 

Muchos gerentes aún creen que los datos pertenecen a TI.

Quienes creen en esta realidad (muy mal enfocada) esperan que TI sea el departamento que destine recursos para la gobernanza de datos. 

La experiencia indica que TI no puede asumir esa responsabilidad de forma independiente. Es demasiada presión. El daño es doble, cuando se procede de esta forma: TI no solo fallará en la gobernanza de datos, sino que se convertirá en un cuello de botella para las iniciativas analíticas. 

Contexto de datos

Para desarrollar procesos de gobernanza de datos es fundamental entender el contexto de la organización.

Los equipos deben estar capacitados para responder preguntas como: 

  • ¿Qué objetivos tiene el negocio? 
  • ¿Qué regulaciones de la industria están en juego? 

Las prioridades de gobernanza surgirán de estas realidades. 

Si la gobernanza de datos pasa por alto el contexto, es muy probable que surjan problemas en el corto plazo. 

Por ejemplo, si las empresas incurren en problemas de cumplimiento, tendrán que lidiar con multas reglamentarias. A su vez, los riesgos de seguridad podrían venir de una violación de datos. Finalmente, el uso inadecuado de los datos deviene en malas decisiones, pérdidas de inversiones y desperdicio de recursos.

Calidad de los datos

Actualmente, la calidad de los datos es un factor decisivo para las organizaciones. 

Las empresas ya no solo se preguntan si sus datos son de calidad, sino que se cuestionan el nivel de calidad de los datos. 

¿Y cómo se mide la calidad de un dato?

Algunos problemas comunes de la gobernanza de datos surgen de una percepción relativa de la calidad de los datos. 

Esto es lo que hace que los catálogos (y la elaboración de perfiles) sean tan importantes para la gobernanza de datos. 

Un catálogo de datos perfila la calidad, las características, el uso, el acceso, las ubicaciones y el almacenamiento de los datos. 

Una imagen completa de la calidad y la transformación de los datos potencia la gobernanza inteligente. 

Falta de control

El control de los datos se ha convertido en un desafío común en la gobernanza de datos. 

Cuando los usuarios procesan los datos, sin conocer las legislaciones locales, es probable que incurran en incumplimientos. 

Pero esta no es la única causa: 

La gestión de macrodatos complica los riesgos de gobernanza. Debido a la falta de control sobre los datos, es común ver cómo las empresas se ahogan en su propia información.  

Actualmente, las tres V del Big Data (Variedad, Veracidad y Volumen) están presentando desafíos serios a la gobernanza de datos: 

La variedad confunde el linaje y hace que la transformación sea difícil de rastrear. La veracidad dificulta la verificación de los datos. El gran volumen dificulta la búsqueda de los datos correctos. 

Dada esta realidad, se refuerza el valor de los catálogos de datos. 

Un catálogo de datos atraviesa las dificultades. Apoya el cumplimiento al permitir que los trabajadores encuentren, evalúen y comprendan los datos de forma rápida y segura.

Liderazgo de los datos

El desarrollo de liderazgo sobre los datos es un desafío importante al que se enfrentan muchas organizaciones.

Cada día se entiende más que las empresas y los equipos necesitan responsables para la gestión de los datos, más allá de las tecnologías necesarias para aprovecharlos y protegerlos. 

De esta necesidad, precisamente, se ha fortalecido la posición del director de datos (CDO), la cual cada vez se hace más relevante dentro de las organizaciones.

“El desafío del liderazgo en datos va más allá de trabajar con datos de manera adecuada. Debemos orquestar las numerosas actividades para maximizar el impacto en el negocio. En organizaciones en las que «la empresa» y la TI están constantemente enfrentados, esto no es una hazaña sencilla»,  Anthony Algmin, experto en Liderazgo de Datos y Transformación Digital.

El valor comercial de la gobernanza de datos (plus)

Cada vez más empresas entienden la gobernanza de datos como un activo valioso.

Si las inversiones solo se centran en tecnología, las iniciativas analíticas se quedarán cortas a la hora de mejorar la calidad y aumentar el valor de los datos. 

Los datos no se rigen por sí mismos. 

La confianza de la organización se mide según la capacidad para operar de manera eficiente y efectiva, con base los datos que se utilizan (el tiempo lleva acceder a ellos, cómo se clasifican y cómo deben manejarse).