Teniendo en cuenta el contexto actual, en este art\u00edculo analizamos los principales dolores que tienen las organizaciones en relaci\u00f3n a la gesti\u00f3n efectiva de los datos y la creaci\u00f3n de una cultura data-driven.<\/p>\n\n\n\n
Tambi\u00e9n explicamos c\u00f3mo implementar una estrategia de gobernanza de datos y cu\u00e1les son los desaf\u00edos a resolver de cara al futuro.<\/p>\n\n\n\n
Gobernanza de datos y cultura data-driven<\/strong><\/h2>\n\n\n\nLos dos conceptos que mencionamos en este subt\u00edtulo son esenciales para que las organizaciones se mantengan competitivas<\/strong> en un entorno din\u00e1mico y orientado al uso inteligente de datos.<\/p>\n\n\n\nLa gobernanza de datos<\/strong> es el conjunto de pol\u00edticas, procesos, est\u00e1ndares y roles que aseguran la gesti\u00f3n eficiente y segura de los datos dentro de una organizaci\u00f3n. <\/p>\n\n\n\nComo explica Roberto \u00c1lvarez Romero, Manager Data Architect de Deloitte Consulting, para una compa\u00f1\u00eda es fundamental saber los datos que tiene, donde est\u00e1n y c\u00f3mo se utilizan<\/a>. Por ello, es necesario un sistema de gesti\u00f3n de datos como el gobierno de datos (data governance).<\/p>\n\n\n\nDesde IBM se\u00f1alan que el objetivo de data governance es mantener datos de alta calidad que sean seguros y de f\u00e1cil acceso<\/a> para obtener informaci\u00f3n empresarial m\u00e1s profunda.<\/p>\n\n\n\nEs decir, garantizar la calidad, disponibilidad, integridad y seguridad de los datos a lo largo de su ciclo de vida<\/strong>, desde la recolecci\u00f3n hasta su uso, almacenamiento y eliminaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\nSus componentes clave son las pol\u00edticas y disposiciones legales que deben cumplirse, los est\u00e1ndares de calidad y los roles vinculados a la gesti\u00f3n de data governance. <\/p>\n\n\n\n
De igual modo, el control de acceso y protecci\u00f3n de datos sensibles para evitar fugas o usos no autorizados; junto con el monitoreo y auditor\u00eda de normativas y control de cambios en los sistemas de datos.<\/p>\n\n\n\n
Mientras que sus beneficios residen en asegurar la calidad de los datos para decisiones m\u00e1s precisas, y minimizar riesgos relacionados con la ciberseguridad y las regulaciones. Asimismo, alinear el uso de datos con los objetivos estrat\u00e9gicos del negocio.<\/p>\n\n\n\n
La gobernanza de datos proporciona la base para desarrollar una cultura data-driven<\/strong>, ya que asegura que los datos sean confiables, seguros y accesibles para toda la organizaci\u00f3n. <\/p>\n\n\n\nSin una gobernanza s\u00f3lida, las decisiones basadas en datos pueden ser err\u00f3neas debido a problemas de calidad, inconsistencias o incumplimientos normativos.<\/p>\n\n\n\n![\"Gobernanza](\"https:\/\/itpatagonia.com\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/Gobernancia-de-datos_imagen1-copia-1024x389.png\")
<\/figure>\n\n\n\n<\/div>\n\n\n\nUna cultura data-driven<\/strong> refiere a un entorno organizacional donde las decisiones y estrategias se basan principalmente en el an\u00e1lisis de datos<\/a>, en lugar de la intuici\u00f3n o la experiencia subjetiva. <\/p>\n\n\n\nEn este tipo de cultura, los datos se convierten en un recurso fundamental para la innovaci\u00f3n y el crecimiento. Sus caracter\u00edsticas son las siguientes:<\/p>\n\n\n\n
\n- Acceso democr\u00e1tico a los datos.<\/li>\n\n\n\n
- Tomadores de decisi\u00f3n capacitados en c\u00f3mo interpretar datos y aplicar anal\u00edtica avanzada.<\/li>\n\n\n\n
- Uso de herramientas anal\u00edticas como BI (Business Intelligence), Big Data y Machine Learning para extraer insights.<\/li>\n\n\n\n
- Monitoreo basado en indicadores.<\/li>\n\n\n\n
- Mejora continua.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Los beneficios que aporta son:<\/p>\n\n\n\n
\n- agilidad para responder r\u00e1pidamente a cambios en el mercado;<\/li>\n\n\n\n
- eficiencia operativa para mejorar procesos;<\/li>\n\n\n\n
- permite detectar oportunidades emergentes y fomentar la experimentaci\u00f3n con menor riesgo;<\/li>\n\n\n\n
- aumenta la precisi\u00f3n en la toma de decisiones, al basarse en datos objetivos y verificables.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Una cultura data-driven impulsa la adopci\u00f3n de pr\u00e1cticas de gobernanza, ya que exige datos de alta calidad y el acceso eficiente a la informaci\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n
Un mercado millonario de alto impacto<\/strong><\/h2>\n\n\n\nAdem\u00e1s 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 cu\u00e1l es el volumen de mercado que involucra esta pr\u00e1ctica<\/strong>.<\/p>\n\n\n\nComo informamos en nuestro art\u00edculo Data Governance: objetivos, principios y buenas pr\u00e1cticas para la gesti\u00f3n de datos<\/a>, el tama\u00f1o del mercado mundial de la gobernanza de datos se valor\u00f3 en 3,66 mil millones de d\u00f3lares en 2023. <\/p>\n\n\n\nPara 2024 se proyecta un crecimiento de 4,44 mil millones de d\u00f3lares, y una progresi\u00f3n hasta los 19,86 mil millones de d\u00f3lares en 2032. La informaci\u00f3n surge del informe de mercado de Fortune Business Insights<\/a>, que estima una tasa compuesta anual del 20,6% para el per\u00edodo 2024-2032. <\/p>\n\n\n\nSeg\u00fan el reporte, se espera que el volumen de datos alcance los 180 zettabytes para 2025, tres veces m\u00e1s que el generado en 2020<\/strong>. <\/p>\n\n\n\nTambi\u00e9n se destaca que las organizaciones est\u00e1n impulsando proyectos para extraer el m\u00e1ximo valor de los datos que recopilan, para tomar mejores decisiones. <\/p>\n\n\n\n
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. <\/p>\n\n\n\n
Principales dolores en la gesti\u00f3n efectiva de datos y la creaci\u00f3n de una cultura data-driven<\/strong><\/h2>\n\n\n\nLas empresas generalmente se enfrentan a silos de datos, a falta de conocimiento en relaci\u00f3n a d\u00f3nde est\u00e1n y de qui\u00e9n dependen, a la carencia de calidad, a no disponer de procesos de gesti\u00f3n y a dificultades en la accesibilidad de informaci\u00f3n relevante. <\/p>\n\n\n\n
As\u00ed lo analiza nuestro partner, Pablo Mlynkiewicz<\/a>, Head of Data Governance de Data Governance Latam<\/a>, CDO & co-fundador de Kosmic Voice y Coordinador Acad\u00e9mico de la Diplomatura Data Governance de la Universidad del CEMA<\/a>.<\/p>\n\n\n\nPara el experto, crear una cultura data-driven es un reto, principalmente cuando los equipos de negocio, producto o marketing, no conf\u00edan en los datos o no cuentan con la alfabetizaci\u00f3n necesaria para aprovecharlos en la toma de decisiones estrat\u00e9gicas.<\/p>\n\n\n\n
En efecto, las organizaciones enfrentan varios desaf\u00edos al gestionar los datos de manera efectiva y en el proceso de crear una cultura data-driven. Entre los principales dolores se destacan:<\/p>\n\n\n\n
Calidad y fiabilidad de los datos<\/strong><\/p>\n\n\n\nCuando se cuenta con datos incompletos, duplicados o incorrectos, o frente a la falta de procesos claros para la limpieza y validaci\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n
Silos de informaci\u00f3n<\/strong><\/p>\n\n\n\nRefiere a organizaciones cuyos departamentos operan de forma aislada, y esto dificulta el acceso y el intercambio de datos. Tambi\u00e9n a la ausencia de visibilidad centralizada de los datos para la toma de decisiones globales.<\/p>\n\n\n\n
Falta de herramientas adecuadas y accesibles<\/strong><\/p>\n\n\n\nEn los casos de empresas que posean infraestructuras tecnol\u00f3gicas insuficientes o que no cuenten con las actualizaciones necesarias.<\/p>\n\n\n\n
Resistencia al cambio cultural<\/strong><\/p>\n\n\n\nReticencia del personal a adoptar pr\u00e1cticas basadas en datos, debido a la inercia hacia decisiones intuitivas o tradicionales. <\/p>\n\n\n\n
Una situaci\u00f3n a la cual se puede sumar la ausencia de incentivos para que los equipos adopten un enfoque basado en datos.<\/p>\n\n\n\n
Carencia de habilidades anal\u00edticas<\/strong><\/p>\n\n\n\nEn algunas organizaciones puede existir un d\u00e9ficit de talento capacitado en ciencia de datos, an\u00e1lisis y visualizaci\u00f3n. Esto podr\u00eda derivar en brechas para la comprensi\u00f3n de m\u00e9tricas clave y su impacto en el negocio.<\/p>\n\n\n\n
Seguridad y privacidad<\/strong><\/p>\n\n\n\nEl dolor puntual podr\u00eda estar relacionado con preocupaciones por el manejo seguro de datos sensibles, o en la dificultad para cumplir con normativas y regulaciones.<\/p>\n\n\n\n
Definici\u00f3n y alineaci\u00f3n de m\u00e9tricas<\/strong><\/p>\n\n\n\nFalta de claridad sobre cu\u00e1les son los indicadores m\u00e1s relevantes para cada nivel de la organizaci\u00f3n. O en el caso que se tengan metas y KPIs no alineados entre diferentes \u00e1reas.<\/p>\n\n\n\n
Gobernanza de datos insuficiente<\/strong><\/p>\n\n\n\nFalta de pol\u00edticas claras para la gesti\u00f3n, propiedad y control de los datos, y dificultad para definir roles y responsabilidades claras en torno a la gesti\u00f3n de datos.<\/p>\n\n\n\n
Escalabilidad y mantenimiento<\/strong><\/p>\n\n\n\nEl volumen de datos crece r\u00e1pidamente, lo que genera problemas de escalabilidad y rendimiento. Adem\u00e1s de producir costos elevados de almacenamiento y procesamiento.<\/p>\n\n\n\n
Dificultad para conectar los datos con la estrategia del negocio<\/strong><\/p>\n\n\n\nEsta problem\u00e1tica se expresa en la falta de alineaci\u00f3n entre las iniciativas de datos y los objetivos estrat\u00e9gicos de la empresa. Tambi\u00e9n en la frustraci\u00f3n que se genera cuando los insights generados no se traducen en acciones concretas.<\/p>\n\n\n\n
C\u00f3mo gobernar datos <\/strong><\/p>\n\n\n\nPablo Mlynkiewicz destaca que lo esencial es definir una estrategia de datos alineada con los objetivos de la organizaci\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n
Esto incluye establecer una gobernanza s\u00f3lida, identificar los datos cr\u00edticos, implementar procesos de calidad y capacitar a los equipos para que puedan utilizar los datos de manera efectiva.<\/p>\n\n\n\n
“Comenzar con peque\u00f1as victorias y construir credibilidad, ayuda a expandir la cultura de datos. Le solemos decir “comer el elefante de a pedacitos”, destaca nuestro partner.<\/p>\n\n\n\n
Desde Microsoft Azure<\/a> se\u00f1alan que los cinco primeros procedimientos recomendados para la gobernanza de datos son:<\/p>\n\n\n\n\n- Pensar a lo grande, pero empezar por lo peque\u00f1o.<\/li>\n\n\n\n
- Nombrar una persona que defienda internamente la estrategia de gobernanza de datos de la empresa.<\/li>\n\n\n\n
- Desarrollar el caso empresarial que justifique por qu\u00e9 se necesita implantar cuanto antes un plan de gobernanza de datos eficaz.<\/li>\n\n\n\n
- Desarrollar las m\u00e9tricas adecuadas.<\/li>\n\n\n\n
- Comunicarse con todos los niveles de la organizaci\u00f3n en relaci\u00f3n a este proceso, especialmente en relaci\u00f3n a quienes se resisten al cambio.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
![\"Para](\"https:\/\/itpatagonia.com\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/Gobernancia-de-datos_imagen-2-1024x389.png\")
Para establecer una gobernanza s\u00f3lida hay que capacitar a los equipos para que puedan utilizar los datos de manera efectiva.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<\/div>\n\n\n\nEnfoque integral para gestionar los datos de forma efectiva<\/h2>\n\n\n\n
Sin duda, crear una cultura data-driven y gestionar los datos de forma efectiva requiere un enfoque 360, que aborde tanto los aspectos tecnol\u00f3gicos como culturales y de gobernanza. <\/p>\n\n\n\n
Para implementar uno pueden considerarse los siguientes pasos:<\/p>\n\n\n\n
1. Alinear las iniciativas de datos con los objetivos del negocio<\/strong> para asegurar relevancia y retorno.<\/p>\n\n\n\n2. Determinar casos de uso prioritarios<\/strong>. Se puede empezar por proyectos con alto impacto, como optimizaci\u00f3n operativa o mejora de la experiencia del cliente. Por ejemplo, implementar modelos predictivos para optimizar inventarios, si el negocio busca eficiencia operativa.<\/p>\n\n\n\n3. Designar una persona responsable de datos que impulse la estrategia y coordine iniciativas interdepartamentales<\/strong>. El rol de Chief Data Officer (CDO) debe garantizar la alineaci\u00f3n entre tecnolog\u00eda, procesos y cultura organizacional. En paralelo, conformar un equipo multidisciplinario con analistas y especialistas en ingenier\u00eda de datos. <\/p>\n\n\n\n4. Dise\u00f1ar un modelo de gobernanza de datos<\/strong>, con pol\u00edticas y roles claros para la gesti\u00f3n de los datos, que especifique qui\u00e9n los genera, qui\u00e9n los utiliza y qui\u00e9n los controla. Tambi\u00e9n debe establecer normas de calidad, integridad y seguridad de los datos.<\/p>\n\n\n\n5. Implementar tecnolog\u00eda y herramientas apropiadas<\/strong>. Desde nuestra \u00e1rea de Data Innovation<\/a> nos enfocamos en desarrollar soluciones maximizan el valor de los datos y garantizan su seguridad y cumplimiento normativo.<\/p>\n\n\n\n6. Fomentar la cultura Data-Driven<\/strong> con capacitaciones en el an\u00e1lisis de datos, interpretaci\u00f3n de dashboards y toma de decisiones basada en m\u00e9tricas. De igual modo, promover el uso cotidiano de KPIs y datos en reuniones y reportes.<\/p>\n\n\n\n7. Gestionar la calidad de los datos desde el inicio<\/strong>, con procesos de limpieza y validaci\u00f3n automatizados, y reglas que eviten duplicidades e inconsistencias entre sistemas. Adem\u00e1s de monitorizar con auditor\u00edas peri\u00f3dicas.<\/p>\n\n\n\n8. Garantizar la seguridad y cumplimiento regulatorio<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n9. Monitorear y ajustar los resultados con m\u00e9tricas clave<\/strong>, e implementar un sistema de retroalimentaci\u00f3n continua para ajustar la estrategia en funci\u00f3n de resultados.<\/p>\n\n\n\n10. Realizar revisiones trimestrales del progreso <\/strong>hacia la adopci\u00f3n data-driven.<\/p>\n\n\n\n11. Una vez implementadas soluciones iniciales, ampliar las iniciativas hacia m\u00e1s \u00e1reas o funciones<\/strong>, y compartir los \u00e9xitos que se van produciendo para fomentar la adopci\u00f3n en toda la organizaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n12. Promover el cambio cultural desde la alta direcci\u00f3n<\/strong>, para asegurar que los l\u00edderes sean modelos a seguir en la toma de decisiones basada en datos.<\/p>\n\n\n\nEl camino hacia una organizaci\u00f3n data-driven es progresivo y requiere un compromiso constante entre tecnolog\u00eda, procesos y cultura. <\/p>\n\n\n\n
Iniciar con una visi\u00f3n estrat\u00e9gica clara, acompa\u00f1ada de una gobernanza de datos s\u00f3lida y capacitaci\u00f3n, es fundamental para garantizar una adopci\u00f3n efectiva y sostenible.<\/p>\n\n\n\n![\"Es](\"https:\/\/itpatagonia.com\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/Gobernancia-de-datos_imagen3--1024x389.png\")
Es esencial construir una estrategia de datos alineada con los objetivos de la organizaci\u00f3n.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<\/div>\n\n\n\nDesaf\u00edos para la gesti\u00f3n efectiva de datos y la creaci\u00f3n de una cultura data-driven<\/strong><\/h2>\n\n\n\n“El mayor reto es gestionar el crecimiento exponencial de los datos, garantizando su calidad y seguridad, y aline\u00e1ndolos con normativas cada vez m\u00e1s estrictas”, asegura Pablo. <\/p>\n\n\n\n
“Tambi\u00e9n es clave fomentar una cultura que evolucione con las nuevas tecnolog\u00edas, como la inteligencia artificial generativa, y adaptar los equipos a un entorno m\u00e1s automatizado y \u00e1gil”, agrega.<\/p>\n\n\n\n
Entre los principales desaf\u00edos que las organizaciones deber\u00e1n abordar se destacan los siguientes:<\/p>\n\n\n\n
I. El<\/strong> aumento exponencial del volumen de datos complica su almacenamiento<\/strong>, procesamiento y an\u00e1lisis. Como soluci\u00f3n surge la implementaci\u00f3n de soluciones escalables y arquitecturas que optimicen costos y rendimiento.<\/p>\n\n\n\nII. Las<\/strong> expectativas de personalizaci\u00f3n por parte de clientes y usuarios aumentan, pero deben equilibrarse con el cumplimiento de regulaciones de privacidad<\/strong>. Para responder a este reto y proteger la privacidad, se pueden implementar enfoques de privacy by design, como el uso de datos anonimizados o t\u00e9cnicas de federated learning.<\/p>\n\n\n\nIII. La<\/strong> integraci\u00f3n de <\/strong>IA<\/strong><\/a> y <\/strong>Machine Learning<\/strong><\/a> puede ser compleja y generar resistencias internas<\/strong>, adem\u00e1s 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.<\/p>\n\n\n\nIV. La<\/strong> falta de alineaci\u00f3n entre las \u00e1reas de negocio y los equipos de datos puede generar fricciones y frenar la adopci\u00f3n de pr\u00e1cticas data-driven<\/strong>. Involucrar a los l\u00edderes desde el inicio y establecer incentivos que promuevan el uso de datos en todos los niveles organizacionales.<\/p>\n\n\n\nV. Gran parte de los datos proviene de fuentes no estructuradas (im\u00e1genes, videos, texto), lo que dificulta su an\u00e1lisis en tiempo real<\/strong>. Ante el crecimiento de este tipo de datos se pueden implementar tecnolog\u00edas de procesamiento avanzado como NLP (Natural Language Processing) y herramientas de an\u00e1lisis de video para extraer valor.<\/p>\n\n\n\nVI. La demanda de cient\u00edficos de datos, analistas y expertos en IA supera la oferta, lo que limita la capacidad de las empresas para gestionar sus datos.<\/strong> Invertir en programas de capacitaci\u00f3n interna<\/a>, desarrollar alianzas con instituciones educativas e impulsar estrategias de staff augmentation<\/a>, permite reducir la brecha.<\/p>\n\n\n\n
La gobernanza de datos<\/strong> es el conjunto de pol\u00edticas, procesos, est\u00e1ndares y roles que aseguran la gesti\u00f3n eficiente y segura de los datos dentro de una organizaci\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n Como explica Roberto \u00c1lvarez Romero, Manager Data Architect de Deloitte Consulting, para una compa\u00f1\u00eda es fundamental saber los datos que tiene, donde est\u00e1n y c\u00f3mo se utilizan<\/a>. Por ello, es necesario un sistema de gesti\u00f3n de datos como el gobierno de datos (data governance).<\/p>\n\n\n\n Desde IBM se\u00f1alan que el objetivo de data governance es mantener datos de alta calidad que sean seguros y de f\u00e1cil acceso<\/a> para obtener informaci\u00f3n empresarial m\u00e1s profunda.<\/p>\n\n\n\n Es decir, garantizar la calidad, disponibilidad, integridad y seguridad de los datos a lo largo de su ciclo de vida<\/strong>, desde la recolecci\u00f3n hasta su uso, almacenamiento y eliminaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n Sus componentes clave son las pol\u00edticas y disposiciones legales que deben cumplirse, los est\u00e1ndares de calidad y los roles vinculados a la gesti\u00f3n de data governance. <\/p>\n\n\n\n De igual modo, el control de acceso y protecci\u00f3n de datos sensibles para evitar fugas o usos no autorizados; junto con el monitoreo y auditor\u00eda de normativas y control de cambios en los sistemas de datos.<\/p>\n\n\n\n Mientras que sus beneficios residen en asegurar la calidad de los datos para decisiones m\u00e1s precisas, y minimizar riesgos relacionados con la ciberseguridad y las regulaciones. Asimismo, alinear el uso de datos con los objetivos estrat\u00e9gicos del negocio.<\/p>\n\n\n\n La gobernanza de datos proporciona la base para desarrollar una cultura data-driven<\/strong>, ya que asegura que los datos sean confiables, seguros y accesibles para toda la organizaci\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n Sin una gobernanza s\u00f3lida, las decisiones basadas en datos pueden ser err\u00f3neas debido a problemas de calidad, inconsistencias o incumplimientos normativos.<\/p>\n\n\n\n Una cultura data-driven<\/strong> refiere a un entorno organizacional donde las decisiones y estrategias se basan principalmente en el an\u00e1lisis de datos<\/a>, en lugar de la intuici\u00f3n o la experiencia subjetiva. <\/p>\n\n\n\n En este tipo de cultura, los datos se convierten en un recurso fundamental para la innovaci\u00f3n y el crecimiento. Sus caracter\u00edsticas son las siguientes:<\/p>\n\n\n\n Los beneficios que aporta son:<\/p>\n\n\n\n Una cultura data-driven impulsa la adopci\u00f3n de pr\u00e1cticas de gobernanza, ya que exige datos de alta calidad y el acceso eficiente a la informaci\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n Adem\u00e1s 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 cu\u00e1l es el volumen de mercado que involucra esta pr\u00e1ctica<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n Como informamos en nuestro art\u00edculo Data Governance: objetivos, principios y buenas pr\u00e1cticas para la gesti\u00f3n de datos<\/a>, el tama\u00f1o del mercado mundial de la gobernanza de datos se valor\u00f3 en 3,66 mil millones de d\u00f3lares en 2023. <\/p>\n\n\n\n Para 2024 se proyecta un crecimiento de 4,44 mil millones de d\u00f3lares, y una progresi\u00f3n hasta los 19,86 mil millones de d\u00f3lares en 2032. La informaci\u00f3n surge del informe de mercado de Fortune Business Insights<\/a>, que estima una tasa compuesta anual del 20,6% para el per\u00edodo 2024-2032. <\/p>\n\n\n\n Seg\u00fan el reporte, se espera que el volumen de datos alcance los 180 zettabytes para 2025, tres veces m\u00e1s que el generado en 2020<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n Tambi\u00e9n se destaca que las organizaciones est\u00e1n impulsando proyectos para extraer el m\u00e1ximo valor de los datos que recopilan, para tomar mejores decisiones. <\/p>\n\n\n\n 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. <\/p>\n\n\n\n Las empresas generalmente se enfrentan a silos de datos, a falta de conocimiento en relaci\u00f3n a d\u00f3nde est\u00e1n y de qui\u00e9n dependen, a la carencia de calidad, a no disponer de procesos de gesti\u00f3n y a dificultades en la accesibilidad de informaci\u00f3n relevante. <\/p>\n\n\n\n As\u00ed lo analiza nuestro partner, Pablo Mlynkiewicz<\/a>, Head of Data Governance de Data Governance Latam<\/a>, CDO & co-fundador de Kosmic Voice y Coordinador Acad\u00e9mico de la Diplomatura Data Governance de la Universidad del CEMA<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Para el experto, crear una cultura data-driven es un reto, principalmente cuando los equipos de negocio, producto o marketing, no conf\u00edan en los datos o no cuentan con la alfabetizaci\u00f3n necesaria para aprovecharlos en la toma de decisiones estrat\u00e9gicas.<\/p>\n\n\n\n En efecto, las organizaciones enfrentan varios desaf\u00edos al gestionar los datos de manera efectiva y en el proceso de crear una cultura data-driven. Entre los principales dolores se destacan:<\/p>\n\n\n\n Calidad y fiabilidad de los datos<\/strong><\/p>\n\n\n\n Cuando se cuenta con datos incompletos, duplicados o incorrectos, o frente a la falta de procesos claros para la limpieza y validaci\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n Silos de informaci\u00f3n<\/strong><\/p>\n\n\n\n Refiere a organizaciones cuyos departamentos operan de forma aislada, y esto dificulta el acceso y el intercambio de datos. Tambi\u00e9n a la ausencia de visibilidad centralizada de los datos para la toma de decisiones globales.<\/p>\n\n\n\n Falta de herramientas adecuadas y accesibles<\/strong><\/p>\n\n\n\n En los casos de empresas que posean infraestructuras tecnol\u00f3gicas insuficientes o que no cuenten con las actualizaciones necesarias.<\/p>\n\n\n\n Resistencia al cambio cultural<\/strong><\/p>\n\n\n\n Reticencia del personal a adoptar pr\u00e1cticas basadas en datos, debido a la inercia hacia decisiones intuitivas o tradicionales. <\/p>\n\n\n\n Una situaci\u00f3n a la cual se puede sumar la ausencia de incentivos para que los equipos adopten un enfoque basado en datos.<\/p>\n\n\n\n Carencia de habilidades anal\u00edticas<\/strong><\/p>\n\n\n\n En algunas organizaciones puede existir un d\u00e9ficit de talento capacitado en ciencia de datos, an\u00e1lisis y visualizaci\u00f3n. Esto podr\u00eda derivar en brechas para la comprensi\u00f3n de m\u00e9tricas clave y su impacto en el negocio.<\/p>\n\n\n\n Seguridad y privacidad<\/strong><\/p>\n\n\n\n El dolor puntual podr\u00eda estar relacionado con preocupaciones por el manejo seguro de datos sensibles, o en la dificultad para cumplir con normativas y regulaciones.<\/p>\n\n\n\n Definici\u00f3n y alineaci\u00f3n de m\u00e9tricas<\/strong><\/p>\n\n\n\n Falta de claridad sobre cu\u00e1les son los indicadores m\u00e1s relevantes para cada nivel de la organizaci\u00f3n. O en el caso que se tengan metas y KPIs no alineados entre diferentes \u00e1reas.<\/p>\n\n\n\n Gobernanza de datos insuficiente<\/strong><\/p>\n\n\n\n Falta de pol\u00edticas claras para la gesti\u00f3n, propiedad y control de los datos, y dificultad para definir roles y responsabilidades claras en torno a la gesti\u00f3n de datos.<\/p>\n\n\n\n Escalabilidad y mantenimiento<\/strong><\/p>\n\n\n\n El volumen de datos crece r\u00e1pidamente, lo que genera problemas de escalabilidad y rendimiento. Adem\u00e1s de producir costos elevados de almacenamiento y procesamiento.<\/p>\n\n\n\n Dificultad para conectar los datos con la estrategia del negocio<\/strong><\/p>\n\n\n\n Esta problem\u00e1tica se expresa en la falta de alineaci\u00f3n entre las iniciativas de datos y los objetivos estrat\u00e9gicos de la empresa. Tambi\u00e9n en la frustraci\u00f3n que se genera cuando los insights generados no se traducen en acciones concretas.<\/p>\n\n\n\n C\u00f3mo gobernar datos <\/strong><\/p>\n\n\n\n Pablo Mlynkiewicz destaca que lo esencial es definir una estrategia de datos alineada con los objetivos de la organizaci\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n Esto incluye establecer una gobernanza s\u00f3lida, identificar los datos cr\u00edticos, implementar procesos de calidad y capacitar a los equipos para que puedan utilizar los datos de manera efectiva.<\/p>\n\n\n\n “Comenzar con peque\u00f1as victorias y construir credibilidad, ayuda a expandir la cultura de datos. Le solemos decir “comer el elefante de a pedacitos”, destaca nuestro partner.<\/p>\n\n\n\n Desde Microsoft Azure<\/a> se\u00f1alan que los cinco primeros procedimientos recomendados para la gobernanza de datos son:<\/p>\n\n\n\n Sin duda, crear una cultura data-driven y gestionar los datos de forma efectiva requiere un enfoque 360, que aborde tanto los aspectos tecnol\u00f3gicos como culturales y de gobernanza. <\/p>\n\n\n\n Para implementar uno pueden considerarse los siguientes pasos:<\/p>\n\n\n\n 1. Alinear las iniciativas de datos con los objetivos del negocio<\/strong> para asegurar relevancia y retorno.<\/p>\n\n\n\n 2. Determinar casos de uso prioritarios<\/strong>. Se puede empezar por proyectos con alto impacto, como optimizaci\u00f3n operativa o mejora de la experiencia del cliente. Por ejemplo, implementar modelos predictivos para optimizar inventarios, si el negocio busca eficiencia operativa.<\/p>\n\n\n\n 3. Designar una persona responsable de datos que impulse la estrategia y coordine iniciativas interdepartamentales<\/strong>. El rol de Chief Data Officer (CDO) debe garantizar la alineaci\u00f3n entre tecnolog\u00eda, procesos y cultura organizacional. En paralelo, conformar un equipo multidisciplinario con analistas y especialistas en ingenier\u00eda de datos. <\/p>\n\n\n\n 4. Dise\u00f1ar un modelo de gobernanza de datos<\/strong>, con pol\u00edticas y roles claros para la gesti\u00f3n de los datos, que especifique qui\u00e9n los genera, qui\u00e9n los utiliza y qui\u00e9n los controla. Tambi\u00e9n debe establecer normas de calidad, integridad y seguridad de los datos.<\/p>\n\n\n\n 5. Implementar tecnolog\u00eda y herramientas apropiadas<\/strong>. Desde nuestra \u00e1rea de Data Innovation<\/a> nos enfocamos en desarrollar soluciones maximizan el valor de los datos y garantizan su seguridad y cumplimiento normativo.<\/p>\n\n\n\n 6. Fomentar la cultura Data-Driven<\/strong> con capacitaciones en el an\u00e1lisis de datos, interpretaci\u00f3n de dashboards y toma de decisiones basada en m\u00e9tricas. De igual modo, promover el uso cotidiano de KPIs y datos en reuniones y reportes.<\/p>\n\n\n\n 7. Gestionar la calidad de los datos desde el inicio<\/strong>, con procesos de limpieza y validaci\u00f3n automatizados, y reglas que eviten duplicidades e inconsistencias entre sistemas. Adem\u00e1s de monitorizar con auditor\u00edas peri\u00f3dicas.<\/p>\n\n\n\n 8. Garantizar la seguridad y cumplimiento regulatorio<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n 9. Monitorear y ajustar los resultados con m\u00e9tricas clave<\/strong>, e implementar un sistema de retroalimentaci\u00f3n continua para ajustar la estrategia en funci\u00f3n de resultados.<\/p>\n\n\n\n 10. Realizar revisiones trimestrales del progreso <\/strong>hacia la adopci\u00f3n data-driven.<\/p>\n\n\n\n 11. Una vez implementadas soluciones iniciales, ampliar las iniciativas hacia m\u00e1s \u00e1reas o funciones<\/strong>, y compartir los \u00e9xitos que se van produciendo para fomentar la adopci\u00f3n en toda la organizaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n 12. Promover el cambio cultural desde la alta direcci\u00f3n<\/strong>, para asegurar que los l\u00edderes sean modelos a seguir en la toma de decisiones basada en datos.<\/p>\n\n\n\n El camino hacia una organizaci\u00f3n data-driven es progresivo y requiere un compromiso constante entre tecnolog\u00eda, procesos y cultura. <\/p>\n\n\n\n Iniciar con una visi\u00f3n estrat\u00e9gica clara, acompa\u00f1ada de una gobernanza de datos s\u00f3lida y capacitaci\u00f3n, es fundamental para garantizar una adopci\u00f3n efectiva y sostenible.<\/p>\n\n\n\n “El mayor reto es gestionar el crecimiento exponencial de los datos, garantizando su calidad y seguridad, y aline\u00e1ndolos con normativas cada vez m\u00e1s estrictas”, asegura Pablo. <\/p>\n\n\n\n “Tambi\u00e9n es clave fomentar una cultura que evolucione con las nuevas tecnolog\u00edas, como la inteligencia artificial generativa, y adaptar los equipos a un entorno m\u00e1s automatizado y \u00e1gil”, agrega.<\/p>\n\n\n\n Entre los principales desaf\u00edos que las organizaciones deber\u00e1n abordar se destacan los siguientes:<\/p>\n\n\n\n I. El<\/strong> aumento exponencial del volumen de datos complica su almacenamiento<\/strong>, procesamiento y an\u00e1lisis. Como soluci\u00f3n surge la implementaci\u00f3n de soluciones escalables y arquitecturas que optimicen costos y rendimiento.<\/p>\n\n\n\n II. Las<\/strong> expectativas de personalizaci\u00f3n por parte de clientes y usuarios aumentan, pero deben equilibrarse con el cumplimiento de regulaciones de privacidad<\/strong>. Para responder a este reto y proteger la privacidad, se pueden implementar enfoques de privacy by design, como el uso de datos anonimizados o t\u00e9cnicas de federated learning.<\/p>\n\n\n\n III. La<\/strong> integraci\u00f3n de <\/strong>IA<\/strong><\/a> y <\/strong>Machine Learning<\/strong><\/a> puede ser compleja y generar resistencias internas<\/strong>, adem\u00e1s 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.<\/p>\n\n\n\n IV. La<\/strong> falta de alineaci\u00f3n entre las \u00e1reas de negocio y los equipos de datos puede generar fricciones y frenar la adopci\u00f3n de pr\u00e1cticas data-driven<\/strong>. Involucrar a los l\u00edderes desde el inicio y establecer incentivos que promuevan el uso de datos en todos los niveles organizacionales.<\/p>\n\n\n\n V. Gran parte de los datos proviene de fuentes no estructuradas (im\u00e1genes, videos, texto), lo que dificulta su an\u00e1lisis en tiempo real<\/strong>. Ante el crecimiento de este tipo de datos se pueden implementar tecnolog\u00edas de procesamiento avanzado como NLP (Natural Language Processing) y herramientas de an\u00e1lisis de video para extraer valor.<\/p>\n\n\n\n VI. La demanda de cient\u00edficos de datos, analistas y expertos en IA supera la oferta, lo que limita la capacidad de las empresas para gestionar sus datos.<\/strong> Invertir en programas de capacitaci\u00f3n interna<\/a>, desarrollar alianzas con instituciones educativas e impulsar estrategias de staff augmentation<\/a>, permite reducir la brecha.<\/p>\n\n\n\n<\/figure>\n\n\n\n\n
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Un mercado millonario de alto impacto<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Principales dolores en la gesti\u00f3n efectiva de datos y la creaci\u00f3n de una cultura data-driven<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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Enfoque integral para gestionar los datos de forma efectiva<\/h2>\n\n\n\n
Desaf\u00edos para la gesti\u00f3n efectiva de datos y la creaci\u00f3n de una cultura data-driven<\/strong><\/h2>\n\n\n\n