Cómo implementar estrategias de gobernanza de datos: dolores y desafíos a resolver

La falta de alineación entre las iniciativas de datos y los objetivos estratégicos del negocio, junto a la resistencia al cambio cultural y la existencia de silos de datos que generan inconsistencias, forman parte de las principales problemáticas vinculadas a la gobernanza de datos o data governance.

También podemos identificar como desafíos la falta de roles y responsabilidades claras, que pueden generar conflictos. Y la baja calidad de los datos, que impacta negativamente en la toma de decisiones. 

Otra complejidad asociada a la gobernanza de datos reside en las dificultades que tienen algunas organizaciones para otorgar acceso eficiente a los datos por parte de sus equipos. Sin dejar de mencionar la integración de nuevas tecnologías, la falta de métricas claras y los riesgos de incumplimiento normativo. 

Otra problemática clave a resolver es la escalabilidad, a partir del crecimiento exponencial del volumen de datos que incrementa los costos y dificulta su control. 

Superar estos desafíos requiere una combinación de estrategias que contemplen la calidad, seguridad, acceso ágil y cambio cultural, apoyadas en una arquitectura flexible y alineada con los objetivos organizacionales.

Teniendo en cuenta el contexto actual, en este artículo analizamos los principales dolores que tienen las organizaciones en relación a la gestión efectiva de los datos y la creación de una cultura data-driven.

También explicamos cómo implementar una estrategia de gobernanza de datos y cuáles son los desafíos a resolver de cara al futuro.

Gobernanza de datos y cultura data-driven

Los dos conceptos que mencionamos en este subtítulo son esenciales para que las organizaciones se mantengan competitivas en un entorno dinámico y orientado al uso inteligente de datos.

La gobernanza de datos es el conjunto de políticas, procesos, estándares y roles que aseguran la gestión eficiente y segura de los datos dentro de una organización. 

Como explica Roberto Álvarez Romero, Manager Data Architect de Deloitte Consulting, para una compañía, es fundamental saber los datos que tiene, donde están y como se utilizan. Por ello, es necesario un sistema de gestión de datos como el gobierno de datos (data governance).

Desde IBM señalan que el objetivo de data governance es mantener datos de alta calidad que sean seguros y de fácil acceso para obtener información empresarial más profunda.

Es decir, garantizar la calidad, disponibilidad, integridad y seguridad de los datos a lo largo de su ciclo de vida, desde la recolección hasta su uso, almacenamiento y eliminación.

Sus componentes clave son las políticas y disposiciones legales que deben cumplirse, los estándares de calidad y los roles vinculados a la gestión de data governance.

De igual modo, el control de acceso y protección de datos sensibles para evitar fugas o usos no autorizados; junto con el monitoreo y auditoría de normativas y control de cambios en los sistemas de datos.

Mientras que sus beneficios residen en asegurar la calidad de los datos para decisiones más precisas, y minimizar riesgos relacionados con la ciberseguridad y las regulaciones. Asimismo, alinear el uso de datos con los objetivos estratégicos del negocio.

La gobernanza de datos proporciona la base para desarrollar una cultura data-driven, ya que asegura que los datos sean confiables, seguros y accesibles para toda la organización. 

Sin una gobernanza sólida, las decisiones basadas en datos pueden ser erróneas debido a problemas de calidad, inconsistencias o incumplimientos normativos.

Una cultura data-driven refiere a un entorno organizacional donde las decisiones y estrategias se basan principalmente en el análisis de datos, en lugar de la intuición o la experiencia subjetiva. 

En este tipo de cultura, los datos se convierten en un recurso fundamental para la innovación y el crecimiento. Sus características son las siguientes:

• Acceso democrático a los datos.
• Tomadores de decisión capacitados en cómo interpretar datos y aplicar analítica avanzada.
• Uso de herramientas analíticas como BI (Business Intelligence), Big Data y Machine Learning para extraer insights.
• Monitoreo basado en indicadores.
• Mejora continua.

Los beneficios que aporta son:

• agilidad para responder rápidamente a cambios en el mercado;
• eficiencia operativa para mejorar procesos;
• permite detectar oportunidades emergentes y fomentar la experimentación con menor riesgo;
• aumenta la precisión en la toma de decisiones, al basarse en datos objetivos y verificables.

Una cultura data-driven impulsa la adopción de prácticas de gobernanza, ya que exige datos de alta calidad y el acceso eficiente a la información. 

Un mercado millonario de alto impacto

Además de considerar las implicancias negativas que conlleva no contar con una estrategia de gobernanza de datos adecuada, o no contar con las capacidades y compromiso para gestionarla adecuadamente, es importante tener en claro cuál es el volumen de mercado que involucra esta práctica.

Como informamos en nuestro artículo Data Governance: objetivos, principios y buenas prácticas para la gestión de datos, el tamaño del mercado mundial de la gobernanza de datos se valoró en 3,66 mil millones de dólares en 2023. 

Para 2024 se proyecta un crecimiento de 4,44 mil millones de dólares, y una progresión hasta los 19,86 mil millones de dólares en 2032. La información surge del informe de mercado de Fortune Business Insights, que estima una tasa compuesta anual del 20,6% para el período 2024-2032. 

Según el reporte, se espera que el volumen de datos alcance los 180 zettabytes para 2025, tres veces más que el generado en 2020. 

También se destaca que las organizaciones están impulsando proyectos para extraer el máximo valor de los datos que recopilan, para tomar mejores decisiones. 

En este sentido, el principal beneficio que reciben las empresas que desarrollan programas de gobernanza de datos es la mejora en la calidad y confianza de los datos. 

Principales dolores en la gestión efectiva de datos y la creación de una cultura data-driven

Las empresas generalmente se enfrentan a silos de datos, a falta de conocimiento en relación a dónde están y de quién dependen, a la carencia de calidad, a no disponer de procesos de gestión y a dificultades en la accesibilidad de información relevante. 

Así lo analiza nuestro partner, Pablo Mlynkiewicz, Head of Data Governance de Data Governance Latam, CDO & co-fundador de Kosmic Voice y Coordinador Académico de la Diplomatura Data Governance de la Universidad del CEMA.

Para el experto, crear una cultura data-driven es un reto, principalmente cuando los equipos de negocio, producto o marketing, no confían en los datos o no cuentan con la alfabetización necesaria para aprovecharlos en la toma de decisiones estratégicas.

En efecto, las organizaciones enfrentan varios desafíos al gestionar los datos de manera efectiva y en el proceso de crear una cultura data-driven. Entre los principales dolores se destacan:

Calidad y fiabilidad de los datos

Cuando se cuenta con datos incompletos, duplicados o incorrectos, o frente a la falta de procesos claros para la limpieza y validación. 

Silos de información

Refiere a organizaciones cuyos departamentos operan de forma aislada, y esto dificulta el acceso y el intercambio de datos. También a la ausencia de visibilidad centralizada de los datos para la toma de decisiones globales.

Falta de herramientas adecuadas y accesibles

En los casos de empresas que posean infraestructuras tecnológicas insuficientes o que no cuenten con las actualizaciones necesarias.

Resistencia al cambio cultural

Reticencia del personal a adoptar prácticas basadas en datos, debido a la inercia hacia decisiones intuitivas o tradicionales. 

Una situación a la cual se puede sumar la ausencia de incentivos para que los equipos adopten un enfoque basado en datos.

Carencia de habilidades analíticas

En algunas organizaciones puede existir un déficit de talento capacitado en ciencia de datos, análisis y visualización. Esto podría derivar en brechas para la comprensión de métricas clave y su impacto en el negocio.

Seguridad y privacidad

El dolor puntual podría estar relacionado con preocupaciones por el manejo seguro de datos sensibles, o en la dificultad para cumplir con normativas y regulaciones.

Definición y alineación de métricas

Falta de claridad sobre cuáles son los indicadores más relevantes para cada nivel de la organización. O en el caso que se tengan metas y KPIs no alineados entre diferentes áreas.

Gobernanza de datos insuficiente

Falta de políticas claras para la gestión, propiedad y control de los datos, y dificultad para definir roles y responsabilidades claras en torno a la gestión de datos.

Escalabilidad y mantenimiento

El volumen de datos crece rápidamente, lo que genera problemas de escalabilidad y rendimiento. Además de producir costos elevados de almacenamiento y procesamiento.

Dificultad para conectar los datos con la estrategia del negocio

Esta problemática se expresa en la falta de alineación entre las iniciativas de datos y los objetivos estratégicos de la empresa. También en la frustración que se genera cuando los insights generados no se traducen en acciones concretas.

Cómo gobernar datos 

Pablo Mlynkiewicz destaca que lo esencial es definir una estrategia de datos alineada con los objetivos de la organización. 

Esto incluye establecer una gobernanza sólida, identificar los datos críticos, implementar procesos de calidad y capacitar a los equipos para que puedan utilizar los datos de manera efectiva.

“Comenzar con pequeñas victorias y construir credibilidad, ayuda a expandir la cultura de datos. Le solemos decir “comer el elefante de a pedacitos”, destaca nuestro partner.

Desde Microsoft Azure señalan que los cinco primeros procedimientos recomendados para la gobernanza de datos son:

• Pensar a lo grande, pero empezar por lo pequeño.
• Nombrar una persona que defienda internamente la estrategia de gobernanza de datos de la empresa.
• Desarrollar el caso empresarial que justifique por qué se necesita implantar cuanto antes un plan de gobernanza de datos eficaz.
• Desarrollar las métricas adecuadas.
• Comunicarse con todos los niveles de la organización en relación a este proceso, especialmente en relación a quienes se resisten al cambio.

Enfoque integral para gestionar los datos de forma efectiva

Sin duda, crear una cultura data-driven y gestionar los datos de forma efectiva requiere un enfoque 360, que aborde tanto los aspectos tecnológicos como culturales y de gobernanza.

Para implementar uno pueden considerarse los siguientes pasos:

1. Alinear las iniciativas de datos con los objetivos del negocio para asegurar relevancia y retorno.

2. Determinar casos de uso prioritarios. Se puede empezar por proyectos con alto impacto, como optimización operativa o mejora de la experiencia del cliente. Por ejemplo, implementar modelos predictivos para optimizar inventarios, si el negocio busca eficiencia operativa.

3. Designar una persona responsable de datos que impulse la estrategia y coordine iniciativas interdepartamentales. El rol de Chief Data Officer (CDO) debe garantizar la alineación entre tecnología, procesos y cultura organizacional. En paralelo, conformar un equipo multidisciplinario con analistas y especialistas en ingeniería de datos. 

4. Diseñar un modelo de gobernanza de datos, con políticas y roles claros para la gestión de los datos, que especifique quién los genera, quién los utiliza y  quién los controla. También debe establecer normas de calidad, integridad y seguridad de los datos.

5. Implementar tecnología y herramientas apropiadas. Desde nuestra área de Data Innovation nos enfocamos en desarrollar soluciones maximizan el valor de los datos y garantizan su seguridad y cumplimiento normativo.

6. Fomentar la cultura Data-Driven con capacitaciones en el análisis de datos, interpretación de dashboards y toma de decisiones basada en métricas. De igual modo, promover el uso cotidiano de KPIs y datos en reuniones y reportes.

7. Gestionar la calidad de los datos desde el inicio, con procesos de limpieza y validación automatizados, y reglas que eviten duplicidades e inconsistencias entre sistemas. Además de monitorizar con auditorías periódicas.

8. Garantizar la seguridad y cumplimiento regulatorio.

9. Monitorear y ajustar los resultados con métricas clave, e implementar un sistema de retroalimentación continua para ajustar la estrategia en función de resultados.

10. Realizar revisiones trimestrales del progreso hacia la adopción data-driven.

11. Una vez implementadas soluciones iniciales, ampliar las iniciativas hacia más áreas o funciones, y compartir los éxitos que se van produciendo para fomentar la adopción en toda la organización.

12. Promover el cambio cultural desde la alta dirección, para asegurar que los líderes sean modelos a seguir en la toma de decisiones basada en datos.

El camino hacia una organización data-driven es progresivo y requiere un compromiso constante entre tecnología, procesos y cultura. 

Iniciar con una visión estratégica clara, acompañada de una gobernanza de datos sólida y capacitación, es fundamental para garantizar una adopción efectiva y sostenible.

Desafíos para la gestión efectiva de datos y la creación de una cultura data-driven

“El mayor reto es gestionar el crecimiento exponencial de los datos, garantizando su calidad y seguridad, y alineándolos con normativas cada vez más estrictas”, asegura Pablo. 

“También es clave fomentar una cultura que evolucione con las nuevas tecnologías, como la inteligencia artificial generativa, y adaptar los equipos a un entorno más automatizado y ágil”, agrega.

Entre los principales desafíos que las organizaciones deberán abordar se destacan los siguientes:

I. El aumento exponencial del volumen de datos complica su almacenamiento, procesamiento y análisis. Como solución surge la implementación de soluciones escalables y arquitecturas que optimicen costos y rendimiento.

II. Las expectativas de personalización por parte de clientes y usuarios aumentan, pero deben equilibrarse con el cumplimiento de regulaciones de privacidad. Para responder a este reto y proteger la privacidad, se pueden implementar enfoques de privacy by design, como el uso de datos anonimizados o técnicas de federated learning.

III. La integración de IA y Machine Learning puede ser compleja y generar resistencias internas, además de requerir datos de alta calidad y bien estructurados. En este sentido, se puede mejorar la infraestructura de datos y formar equipos interdisciplinarios para desarrollar modelos confiables.

IV. La falta de alineación entre las áreas de negocio y los equipos de datos puede generar fricciones y frenar la adopción de prácticas data-driven. Involucrar a los líderes desde el inicio y establecer incentivos que promuevan el uso de datos en todos los niveles organizacionales.

V. Gran parte de los datos proviene de fuentes no estructuradas (imágenes, videos, texto), lo que dificulta su análisis en tiempo real. Ante el crecimiento de este tipo de datos se pueden implementar tecnologías de procesamiento avanzado como NLP (Natural Language Processing) y herramientas de análisis de video para extraer valor.

VI. La demanda de científicos de datos, analistas y expertos en IA supera la oferta, lo que limita la capacidad de las empresas para gestionar sus datos. Invertir en programas de capacitación interna, desarrollar alianzas con instituciones educativas e impulsar estrategias de staff augmentation, permite reducir la brecha.

VII. Las regulaciones de protección de datos evolucionan rápidamente, generando riesgos de incumplimiento para las organizaciones. Crear un área especializada en compliance de datos y adoptar frameworks flexibles que permitan adaptarse rápidamente a nuevas normativas, favorece el cumplimiento de las disposiciones legales vigentes.

VIII. Facilitar el acceso a los datos sin comprometer la seguridad es un reto clave para que más empleados puedan tomar decisiones basadas en ellos.

Conclusión 

Los desafíos futuros en la gestión de datos y la creación de una cultura data-driven no se limitan a la adopción tecnológica, sino que incluyen aspectos estratégicos, normativos y culturales. 

La clave reside en combinar una estrategia de datos robusta, con formación continua y una gobernanza sólida, que asegure que los datos no solo se gestionen eficazmente, sino que se conviertan en el motor de la toma de decisiones en toda la organización.

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