El concepto de Data Governance o Gobierno del Dato ha tomado una relevancia extraordinaria en el momento actual por un motivo principal: en un contexto en el que los datos masivos se están convirtiendo en verdaderos activos de valor para las empresas, es imprescindible una disciplina que los administre y maximice su potencial.

El contrario es también cierto: no poner en marcha las buenas prácticas de Data Governance puede llevar a un descontrol incluso dañino para las organizaciones. 

El peso de las labores de Data Governance está comenzando a ser decisivo, como dejan entrever las cifras de su valor de mercado. Se estima que crezca hasta los 6.710 millones de dólares para 2028, creciendo a un CAGR del 19.72%, de acuerdo a Mordor Intelligence.

A pesar de esta importancia crucial, es común que las tareas alrededor de la Data Governance sean desatendidas, cuando no directamente desconocidas. Por ello, hoy hacemos un repaso exhaustivo a esta disciplina: ¿qué es el gobierno del dato, por qué aplicarlo y cómo hacerlo? Te lo contamos.

¿Qué es Data Governance?

La gobernanza de datos o Data Governance incluye el conjunto de prácticas que se utilizan para gestionar, proteger y garantizar la calidad de los datos dentro de una organización. 

Por lo tanto, se trata de una serie de procesos orientados a asegurar que los datos con que cuenta una organización sean precisos, consistentes, seguros y estén disponibles cuando se necesiten.

Existen muchas formas de entender el gobierno del dato. Por ejemplo, desde el Data Governance Institute hablan de “sistema de derechos de decisión y responsabilidades para los procesos relacionados con la información”. De esta forma, se abre la puerta a comprender la Data Governance como un proceso sistemático en el cual aparecen aspectos como la definición de políticas, la gestión de metadatos y el control de calidad de datos, entre otros muchos.

Principios que rigen la Data Governance

Calidad de los datos

La práctica de la Data Governance implica asegurarse de que los datos sean precisos, completos, coherentes y estén libres de errores. También deberán ser relevantes y oportunos al uso que la organización desee darles. Todo ello fijado a través de procesos cuyo objetivo es garantizar estas cualidades.

Como parte de la calidad en Data Governance, se deberá garantizar el cumplimiento de las regulaciones y leyes pertinentes, incluyendo la ley de protección de datos.

Seguridad de los datos

La seguridad de los datos es crucial para proteger la información sensible y confidencial y forma parte de los pilares que rigen el gobierno del dato. Como parte de estas prácticas se incluye la implementación de medidas de seguridad, como la encriptación, el control de acceso y la gestión de contraseñas, para prevenir el acceso no autorizado o el robo de datos.

Transparencia y auditabilidad

La transparencia en Data Governance implica la claridad respecto a los participantes y auditores en todos los procesos. A su vez, se impone la necesidad de auditabilidad, de modo que los procesos puedan ser rastreados y estén acompañados de documentación precisa.

Responsabilidad

Dentro de los procesos de Data Governance, se considera que cualquier persona implicada es administrador de datos almacenados, independientemente del puesto en el que trabaje. Así, la responsabilidad respecto a las buenas prácticas es común, y se instaura una cultura de colaboración. 

Para qué sirve el Data Governance y por qué aplicarlo

• Generar un marco de reglas que garantice la calidad de los datos y su gestión y seguridad
• Resolución de problemas en este área
• Monitoreo del cumplimiento de las reglas y las iniciativas en torno al Data Governance, incluyendo las de BI/Data Warehousing o MDM
• Facilitar procesos de migración de datos
• Cumplimiento de las normativas y leyes
• Reducción de riesgos empresariales y costes
• Impulso a la agilidad de negocio y la flexibilidad
• Garantía de acceso a datos de calidad y relevantes
• Evitar silos de datos dentro de la organización y armonizar sistemas
• Maximizar la seguridad y la transparencia y evitar usos indebidos de datos personales o confidenciales

En definitiva, el gobierno del dato garantiza que la organización tiene acceso a datos de calidad, precisos y consistentes, actuando además de forma proactiva para lograrlo. 

En este sentido, no incorporar políticas de Data Governance tiene un impacto directo en áreas clave como el de desarrollo o Quality Assurance. Un impacto como el retraso de proyectos, la generación de duplicidades de datos, la incoherencia entre sistemas o fuentes de información, entre otros problemas.

Así, esta falta es particularmente evidente en proyectos de Test Data Management, ya que requieren de la conexión de múltiples sistemas entre sí. De este modo, la falta de iniciativas respecto a la Data Governance supone uno de los principales retos en los procesos de segmentación de datos.

Cuándo y cómo aplicar la Data Governance

Hay múltiples escenarios que indican que una organización se beneficiaría de dejar atrás la gestión informal de datos y aplicar la Data Governance:

• El crecimiento en la complejidad de la propia organización y de los datos que atesora hace que se vea superada al intentar una gestión tradicional de datos
• Se detecta una necesidad de poner en marcha programas multifuncionales que dejen atrás silos de datos dentro de la propia organización
• Se impone la necesidad de una Data Governance formal para el cumplimiento de legislación o requerimientos contractuales

En este sentido, para poner en marcha una iniciativa de gobierno del dato de forma exitosa es imprescindible contar con expertos en la materia. Expertos que sean capaces de estructurar un proceso de implantación coherente con la complejidad que este tipo de sistemas implican.

De este modo, algunos de los pasos clave a seguir en esta implementación incluyen:

1. Definición de los objetivos de la acción: se debe definir claramente cuáles son los objetivos del Data Governance, que pueden incluir la mejora en la calidad de los datos, su seguridad de los datos, o cumplir con regulaciones, entre otros.
2. Establecer la estructura de gobierno: se trata de generar un equipo que esté encargado de supervisar y dirigir todas las iniciativas. Idealmente, el equipo deberá incluir representantes de diferentes áreas de la organización, además de expertos en Data Governance.
3. Identificar los propietarios de datos: este paso es importante ya que los propietarios, como responsables de los datos en sus respectivas áreas, deben estar involucrados en la toma de decisiones relacionadas con los datos.
4. Crear políticas y estándares de datos: parte crucial de qué es Data Governance es el desarrollo de políticas y estándares claros para la gestión de datos, que aborden aspectos como la calidad de los datos, la privacidad, la seguridad y el acceso. 

Se incluye aquí el realizar una evaluación exhaustiva de la calidad de los datos existentes en la organización, identificando posibles problemas de integridad, consistencia, precisión y completitud.

También aparece en este punto la creación de un catálogo o diccionario de datos que documente los conjuntos de datos disponibles en la organización. Además de su origen, su propósito y las políticas que les aplican. Se genera así un registro centralizado de los datos.

5. Implementar controles de acceso: se debe definir quién tiene acceso a los datos y qué tipo de acceso se les concede, implementando medidas de seguridad y la asignación de roles y permisos.
6. Monitorear y auditar: finalmente, la Data Governance se ocupa de implementar procesos de monitoreo y auditoría para asegurarte de que las políticas se cumplan de manera efectiva. 

En todo este proceso, se hace imprescindible asimismo contar con un despliegue de las herramientas informáticas adecuadas, capaces de garantizar el cumplimiento de las políticas de Data Governance y reducir costos en el proceso.Si buscas poner en marcha un proceso de Data Governance en tu organización, en icaria Technology podemos ayudarte. Ponte en contacto con nosotros y te daremos a conocer nuestra herramienta Data Governance para llevar a cabo este proceso.