La gobernanza de datos define funciones, responsabilidades y procesos para garantizar la responsabilidad y la propiedad de los activos de datos en toda la empresa.
Definición de gobernanza de datos
La gobernanza de datos es un sistema para definir quién, dentro de una organización, tiene autoridad y control sobre los activos de datos y cómo pueden utilizarse dichos activos. Abarca a las personas, los procesos y las tecnologías necesarias para gestionar y proteger los activos de datos.
El Data Governance Institute lo define como "un sistema de derechos de decisión y responsabilidades para los procesos relacionados con la información, ejecutados según modelos acordados que describen quién puede tomar qué acciones con qué información, y cuándo, en qué circunstancias, utilizando qué métodos".
La Asociación Internacional de Gestión de Datos (DAMA) lo define como la "planificación, supervisión y control de la gestión de datos y el uso de datos y fuentes relacionadas con los datos".
Marco de gobierno de datos
La gobernanza de datos puede considerarse como una función de apoyo a la estrategia global de gestión de datos de una organización. Un marco de este tipo proporciona a la organización un enfoque holístico para recopilar, gestionar, proteger y almacenar datos. Para ayudar a comprender lo que debe abarcar un marco, DAMA concibe la gestión de datos como una rueda, con el gobierno de datos como eje del que irradian las siguientes 10 áreas de conocimiento de gestión de datos:
Arquitectura de datos: La estructura general de los datos y los recursos relacionados con los datos como parte integrante de la arquitectura de la empresa.
Modelado y diseño de datos: Análisis, diseño, construcción, pruebas y mantenimiento.
Almacenamiento y operaciones de datos: Despliegue y gestión del almacenamiento de activos de datos físicos estructurados.
Seguridad de los datos: Garantía de privacidad, confidencialidad y acceso adecuado.
Integración e interoperabilidad de datos: Adquisición, extracción, transformación, movimiento, entrega, replicación, federación, virtualización y soporte operativo
Documentos y contenidos: Almacenamiento, protección, indexación y habilitación del acceso a los datos que se encuentran en fuentes no estructuradas y puesta a disposición de estos datos para su integración e interoperabilidad con datos estructurados.
Datos maestros y de referencia: Gestión de datos compartidos para reducir la redundancia y garantizar una mejor calidad de los datos mediante la definición y el uso normalizados de los valores de los datos.
Almacenamiento de datos e inteligencia empresarial (BI): Gestionar el procesamiento analítico de datos y permitir el acceso a datos de apoyo a la toma de decisiones para la elaboración de informes y análisis.
Metadatos: Recopilación, categorización, mantenimiento, integración, control, gestión y entrega de metadatos
Calidad de los datos: Definir, supervisar, mantener la integridad de los datos y mejorar su calidad.
A la hora de establecer una estrategia, hay que tener en cuenta cada una de las facetas anteriores de la recopilación, gestión, archivo y uso de los datos.
El Centro de Investigación de Aplicaciones Empresariales (BARC) advierte de que la gobernanza de datos es un programa continuo de gran complejidad, no una "iniciativa big bang", y corre el riesgo de que los participantes pierdan la confianza y el interés con el tiempo. Para contrarrestarlo, BARC recomienda empezar con un proyecto prototipo manejable o específico de una aplicación y luego ampliarlo a toda la empresa basándose en las lecciones aprendidas.
BARC recomienda los siguientes pasos para la implantación:
Definir los objetivos y comprender las ventajas
Analizar el estado actual y el análisis delta
Elaborar una hoja de ruta
Convencer a las partes interesadas y presupuestar el proyecto
Desarrollar y planificar el programa de gobernanza de datos
Implantar el programa de gobierno de datos
Supervisar y controlar
Gobernanza de datos frente a gestión de datos
La gobernanza de datos es sólo una parte de la disciplina general de la gestión de datos, aunque una parte importante. Mientras que la gobernanza de datos se refiere a las funciones, responsabilidades y procesos para garantizar la rendición de cuentas y la propiedad de los activos de datos, DAMA define la gestión de datos como "un término global que describe los procesos utilizados para planificar, especificar, habilitar, crear, adquirir, mantener, utilizar, archivar, recuperar, controlar y purgar datos".
Aunque la gestión de datos se ha convertido en un término común para esta disciplina, a veces se denomina gestión de recursos de datos o gestión de la información empresarial (EIM). Gartner describe EIM como "una disciplina integradora para estructurar, describir y gobernar los activos de información a través de los límites organizativos y técnicos para mejorar la eficiencia, promover la transparencia y permitir la visión empresarial".
Importancia de la gobernanza de datos
La mayoría de las empresas ya cuentan con algún tipo de gobernanza para aplicaciones, unidades de negocio o funciones individuales, aunque los procesos y responsabilidades sean informales. Como práctica, se trata de establecer un control sistemático y formal sobre estos procesos y responsabilidades. Hacerlo puede ayudar a las empresas a mantener su capacidad de respuesta, sobre todo cuando crecen hasta un tamaño en el que ya no es eficiente que los individuos realicen tareas interfuncionales. Varios de los beneficios generales de la gestión de datos sólo pueden obtenerse después de que la empresa haya establecido un gobierno sistemático de los datos. Algunas de estas ventajas son
Un apoyo a la toma de decisiones mejor y más completo derivado de datos coherentes y uniformes en toda la organización.
Reglas claras para cambiar procesos y datos que ayuden a la empresa y a TI a ser más ágiles y escalables.
Reducción de costes en otras áreas de la gestión de datos mediante la provisión de mecanismos de control centralizados.
Mayor eficiencia gracias a la capacidad de reutilizar procesos y datos.
Mayor confianza en la calidad de los datos y la documentación de los procesos de datos.
Mejora del cumplimiento de la normativa sobre datos.
Objetivos de la gobernanza de datos
El objetivo es establecer los métodos, el conjunto de responsabilidades y los procesos para normalizar, integrar, proteger y almacenar los datos corporativos. Según BARC, los objetivos clave de una organización deben ser:
Minimizar los riesgos
Establecer normas internas para el uso de los datos
Aplicar los requisitos de conformidad
Mejorar la comunicación interna y externa
Aumentar el valor de los datos
Facilitar la administración de los mismos
Reducir costes
Ayudar a garantizar la continuidad de la empresa mediante la gestión y optimización de riesgos
BARC señala que estos programas siempre abarcan los niveles estratégico, táctico y operativo de las empresas, y deben tratarse como procesos continuos e iterativos.
Principios de gobernanza de datos
Según el Data Governance Institute, ocho principios son el centro de todos los programas de gobierno y administración de datos que tienen éxito:
Todos los participantes deben ser íntegros en sus relaciones mutuas. Deben ser sinceros y francos a la hora de debatir los motivos, las limitaciones, las opciones y las repercusiones de las decisiones relacionadas con los datos.
Los procesos de gobierno y gestión de datos requieren transparencia. Debe quedar claro para todos los participantes y auditores cómo y cuándo se introdujeron en los procesos las decisiones y controles relacionados con los datos.
Las decisiones, procesos y controles relacionados con los datos sujetos a la gobernanza de datos deben ser auditables. Deben ir acompañados de documentación que respalde los requisitos de auditoría operativos y basados en el cumplimiento.
Deben definir quién es responsable de las decisiones, procesos y controles interfuncionales relacionados con los datos.
Deben definir quién es responsable de las actividades de custodia que incumben a colaboradores individuales y a grupos de administradores de datos.
Los programas deben definir las responsabilidades de forma que se introduzcan controles y equilibrios entre los equipos empresariales y tecnológicos, y entre los que crean/recopilan la información, los que la gestionan, los que la utilizan y los que introducen normas y requisitos de conformidad.
El programa debe introducir y apoyar la normalización de los datos empresariales.
Los programas deben apoyar actividades proactivas y reactivas de gestión del cambio para los valores de los datos de referencia y la estructura/uso de datos maestros y metadatos.
Buenas prácticas de gobernanza de datos
Las estrategias de gobierno de datos deben adaptarse a los procesos, necesidades y objetivos de cada organización. Aun así, hay seis buenas prácticas básicas que merece la pena seguir:
Identificar los elementos críticos de los datos y tratarlos como un recurso estratégico.
Establecer políticas y procedimientos para todo el ciclo de vida de los datos.
Implicar a los usuarios de la empresa en el proceso de gobernanza.
No descuidar la gestión de datos maestros.
Comprender el valor de la información.
No restrinja en exceso el uso de los datos.
Retos de la gobernanza de datos
Una buena gobernanza de los datos no es una tarea sencilla. Requiere trabajo en equipo, inversión y recursos, así como planificación y supervisión. Algunos de los principales retos de un programa de gobierno de datos son:
Falta de liderazgo en materia de datos: Al igual que otras funciones empresariales, la gobernanza de datos requiere un fuerte liderazgo ejecutivo. El líder debe dirigir al equipo de gobierno, desarrollar políticas que todos los miembros de la organización puedan seguir y comunicarse con otros líderes de la empresa.
Falta de recursos: Las iniciativas de gobernanza de datos pueden fracasar por falta de inversión en presupuesto o personal. La gobernanza de datos debe pertenecer a alguien y alguien debe pagar por ella, pero rara vez genera ingresos por sí sola. Sin embargo, el gobierno de datos y la gestión de datos en general son esenciales para aprovechar los datos para generar ingresos.
Datos aislados: Con el tiempo, los datos se convierten en silos y se segmentan, sobre todo a medida que las líneas de negocio u otras funciones desarrollan nuevas fuentes de datos, aplican nuevas tecnologías y similares. Su programa de gobierno de datos debe romper continuamente los nuevos silos.
Fuente: CIO