Por Samuel Varas, académico de Ingeniería Civil Industrial, Facultad de Ingeniería y Ciencias, de la Universidad Adolfo Ibáñez (UAI).
Sin lugar a dudas, los datos se han transformado en un activo organizacional, no solo por disponer de ellos, sino por la posibilidad de construir modelos de apoyo a decisiones, especialmente basados en analítica e inteligencia artificial. Esta capacidad de usar los datos tiene su contraparte en la responsabilidad y uso adecuado de los datos. Los mecanismos que permiten organizacionalmente tomar responsabilidad sobre los datos se denominan “gobierno de datos”, constituyendo un enfoque riguroso para gestionar los datos durante su ciclo de vida, desde la adquisición hasta la eliminación, pasando por el uso, fomentando la disponibilidad, la calidad y la seguridad de los mismos, mediante diferentes políticas y estándares. Estos procesos determinan los propietarios de los datos, las medidas de seguridad de los datos y los usos previstos para ellos.
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En el ámbito del gobierno de datos hay una serie de modelos tales como DAMA, DGI, otros provistos por consultoras como McKinsey, PWC, SAS, entre otros. Estos modelos atribuyen roles / responsabilidades, procesos y métricas que permiten abordar corporativamente esta tarea. El diseño del marco implica identificar principios, estándares y mejores prácticas clave que rigen la recopilación, el almacenamiento, el procesamiento y la difusión de datos. Abarca varios aspectos, como la calidad de los datos, la privacidad, la seguridad, el cumplimiento, la interoperabilidad y la participación de las partes interesadas.
Este proceso debe ser flexible para adaptarse a la naturaleza cambiante de los datos y las necesidades cambiantes de las prácticas oficiales. La gobernanza de datos digitales incluye entre otros aspectos: estructura de gobernanza, estrategia y política de datos, gestión de la calidad de los datos, cumplimiento de normas de privacidad y confidencialidad, implementación de medidas de ciberseguridad, cumplimiento éticos y normativos de las prácticas de gobernanza de los datos, marcos y estándares de integración e interoperabilidad, comunicación y colaboración entre las partes involucradas, además de seguimiento, evaluación y mejora continua del marco de gobernanza.
Francisco Carrasco M.
Cada uno de estos puntos es un área de trabajo por separado, requiriendo esfuerzo importante en su desarrollo e implementación. Desde la experiencia, el logro de una buena gobernanza de datos que se haga cargo de los diferentes elementos permitirá un adecuado aporte valor a la empresa y organizaciones, y los ejemplos de ello no son muchos. Los principales problemas que presenta la implementación de gobierno de datos consideran, entre otros: la falta de mirada de negocio, un énfasis errado en las responsabilidades y roles por sobre la ejecución del trabajo, la participación exclusiva del equipo de TI, la ausencia de prioridades y una débil visión dinámica de los datos.
A mi parecer, las prioridades deben estar en un plan de acción: identificar el nivel de madurez del Gobierno de Datos; definir los objetivos asociados con la agregación de valor a partir de los datos, con métricas claras y específicas; establecer plazos y resultados concretos; y repetir el proceso estableciendo de mejor manera los roles/responsabilidades, políticas simples, compliance básico de los datos, y comunicar efectivamente los resultados obtenidos.
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Una vez vivido este ciclo, avance en objetivos y prioridades en forma más precisa, de modo de definir claramente sus metas y objetivos para guiar la priorización y el desarrollo de su programa de gobierno de datos y, en última instancia, logrará generar valor apoyando decisiones del negocio, ahorros de costos y satisfacción del cliente. ¡Éxito en esta misión!
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