El Gobierno de Datos o Data Governance, es un conjunto de prácticas y políticas diseñadas para garantizar la calidad, integridad, disponibilidad y seguridad de los datos en una organización. Asegurarando que los datos se gestionen de manera efectiva y eficiente. Su objetivo final es maximizar el valor que pueden aportar los datos a la organización.

Tipos de Gobierno de Datos

1. Gobierno de Datos Centralizado:

Es un modelo en el que todas las decisiones relacionadas con los datos se toman desde una posición centralizada. Este enfoque se utiliza comúnmente en organizaciones grandes y complejas donde la gestión de datos puede ser un desafío importante.}

2. Gobierno de Datos Descentralizado.

Es un modelo en el que se delegan las decisiones relacionadas con los datos a los departamentos y equipos individuales dentro de la organización. Este enfoque se utiliza comúnmente en organizaciones más pequeñas o menos complejas.

3. Gobierno de Datos Híbrido.

Modelo que combina elementos de ambos enfoques, con una combinación de toma de decisiones centralizada y descentralizada.

Toma de Decisiones

Dentro de un gobiernos de datos existe un sistema de toma de decisiones y responsabilidades para procesos relacionados con datos. La toma de decisiones es ejecutada de acuerdo con los modelos que describen quién puede tomar acciones, con qué datos y cuando, así como las situaciones y los métodos para llevarlo a cabo.

Y abarca a las personas, los procesos y las tecnologías necesarias para administrar y proteger los activos de datos de la empresa a fin de garantizar datos corporativos.

Principios del Gobierno de Datos

Para lograr una aplicación eficaz de la gestión de datos es necesario que la organización cambie. El cambio puede resultar difícil, pero es aquí donde entran en juego los principios de la gestión de datos.

1. 1. Los datos deben ser gestionados como un activo.- los activos son valiosos para cualquier organización porque son críticos para el modelo de negocio. Por lo cual se deben de gestionar con cuidado.
   2. Los datos se comparten.- los datos no pertenecen a una persona o función específica, son pertenecientes de toda la organización. Para gestionar los datos se debe pensar y actuar en los procesos de extremo a extrema llegando más allá de los límites de la organización.
   3. Existe alta responsabilidad en calidad de los datos.- los datos incrementan su valor al ser de alta calidad. Garantizar una alta calidad en los datos es responsabilidad de todos.

Beneficios

• Costos menores asociados con otras áreas de gestión de datos.
• Procedimientos con mayor precisión en torno a las actividades de regulación y cumplimiento.
• Mayor transparencia dentro de cualquier actividad relacionada con los datos.
• Aumento del valor de los datos de una organización.
• Proporciona sistemas de datos estandarizados, políticas, procedimientos y estándares de datos.
• Mejor resolución de problemas de datos pasados y actuales.
• Mecanismos mejorados de monitoreo y seguimiento para la calidad de los datos y otras actividades relacionadas datos.
• Crecimiento general de los ingresos de las empresas.
• Aumento en eficiencia del manejo, administración, seguimiento y uso de datos.

Importancia

El Gobierno de Datos ayuda a conocer el ciclo de vida del dato para dar certeza a la toma de decisiones y asegurando su correcto uso.

Ejemplo.- Los datos de los clientes pueden aparecer de forma diferente en los sistemas de ventas, logística y servicio al cliente; complicando la integración de datos y creando problemas que afectan a la precisión de los informes empresariales y las aplicaciones de los análisis.

El Gobierno de Datos ayuda a definir quién hace qué en la gestión de datos

• Determina las actividades que deben emprenderse para gestionar datos como un verdadero activo.
• Define quién en la organización se ocupa de cada actividad.
• Determina las responsabilidades y derechos de decisión de las personas que se encargan de los datos.

Roles en un Gobierno de Datos

Aunque existan diferentes nombres asignados a los roles dentro de un gobierno de datos, los roles son esenciales para todos los programas de gobierno de datos y suelen ser principalmente los siguientes:

Director de datos / Comité directivo (Nivel Estratégico)

• Supervisión del programa de Gobierno de Datos.
• Aseguramiento, aprobación y la dotación de personal para el programa.
• Lidera y vigila el el programa en su constante en su progreso y actuar como defensor del mismo internamente.
• Define las directrices para crear y mantener los datos.

Comité de Gobierno de Datos / Junta de Gobierno de Datos (Nivel Táctico)

• Ejecución del programa de Gobierno de Datos.
• Definición de las reglas, procesos y políticas del programa.
• Evalúa los requisitos y problemas con datos.
• Mide e informa de la calidad de los datos y documentación de los mismos.

Administrador de Datos / Arquitecto de datos  (Nivel Operativo)

• Supervisión de los conjuntos de datos.
• Perfila definiciones y formatos de elementos de datos estandarizados.
• Garantizar las políticas, reglas y asignaciones aprobadas en el niveles superiores.
• Evaluación de requisitos, problemas con los datos y apoyo de proyectos

Propietarios de Datos (Nivel Operativo)

• Especifica los requisitos empresariales en los datos y su calidad.
• Participación activa en la creación / revisión / aprobación de definiciones de datos.
• Integridad y calidad de la definición de datos.

Operador de Datos (Nivel Operativo)

• Crear, actualizar, eliminar y mantiene datos basados en los estándares definidos.
• Se encargan de la operación del ciclo de vida de los datos en los parámetros definidos
• Integridad del uso de datos.
• Identificación y documentación de problemas de riesgo, normativos y/o legales.

Implementación de un Gobierno de Datos

La implementación de un gobierno de datos se define en sus primeros pasos en la identificación de los roles y responsables del programa. Una posterior Identificación y asignación de propietarios de datos, de roles o representantes dentro de la organización (Estratégico – Táctico – Operativo).

Se debe llevar la creación de la estructura del programa y dotación de datos al personal del equipo de gobierno de datos.

Desarrollar las políticas de gobierno de datos, estándares que requieren cumplir y las reglas que controlen cómo el personal autorizado puede dar uso a los datos.

Como control se debe documentar el origen de los datos, su almacenamiento y como los datos están protegidos de contratiempos y ataques de seguridad.

Gobierno de datos y Tecnología

El Gobierno de Datos no solo implica políticas y prácticas, sino también la implementación de tecnologías y herramientas específicas para administrar los datos. Algunos de los componentes tecnológicos clave para un Gobierno de Datos efectivo no estándo solo limitados a estos, pueden ser:

1. Data Catalog: herramienta que ayuda a descubrir, explorar y entender los datos almacenados en la organización. Permite a los usuarios buscar y encontrar los datos que necesitan para sus tareas, lo que facilita el acceso a la información.
2. Data Governance Tool: es una herramienta que permite a la organización establecer políticas y estándares de gestión de datos, definir roles y responsabilidades, gestionar metadatos, y llevar a cabo la monitorización y seguimiento del cumplimiento de las políticas.
3. Data Quality Tool: una herramienta que ayuda a garantizar la calidad y la integridad de los datos. Detecta errores, inconsistencias y duplicidades en los datos, y ayuda a corregirlos y limpiarlos.
4. Data Integration Tool: es una herramienta que facilita integrar y consolidar datos de diferentes fuentes. Permite a los usuarios obtener una vista única y coherente de los datos, lo que facilita la toma de decisiones y mejora la eficiencia.
5. Data Security Tool: es una herramienta que ayuda a garantizar la seguridad y la privacidad de los datos. Sirve escencialmente para difinir y aplicar políticas de seguridad y control de acceso a los datos, y monitorear y auditar el acceso a los datos.
6. Master Data Management Tool: es una herramienta que ayuda a gestionar y mantener la calidad de los datos maestros de la organización, como los clientes, productos y proveedores. Asegura que los datos maestros sean precisos y coherentes en toda la organización.
7. Data Analytics Tool:  herramienta para analizar y visualizar los datos para obtener información valiosa y tomar decisiones informadas. Sirve para que los usuarios realicen análisis estadísticos, minería de datos y modelado predictivo.

Claves para su implementación

El analista Gartner Saul Judah, enumera las 7 bases para gobernar con éxito la aplicación de datos y análisis.

1. Enfoque en el valor comercial y los resultados.
2. Acuerdos internos sobre la responsabilidad de los datos y derechos de decisión.
3. El modelo de gobierno de datos se basa en la confianza del origen y conservación de los datos.
4. Toma de decisiones transparentes ajustados a principios éticos.
5. La gestión de riesgos y seguridad de los datos incluidos son componentes básicos del gobierno de datos.
6. La capacitación y educación permanente es un mecanismo para monitorear su efectividad
7. Una cultura colaborativa y de gobierno fomenta y fortalece su participación.

Desafíos

• Puntos de vista divergentes de las entidades clave de datos empresariales

Ejemplo.- No acordar definiciones y formatos de datos comunes. Puede crear tensión y/o conflictos, por lo que el comité de gobierno de datos necesita un procedimiento claro de resolución de disputas.

• Valor Comercial

Probar el valor comercial de la aprobación de un gobierno de datos puede requerir crear una propuesta con documentaciones de que casos que lo requirieron y métricas cuantificables de mejora en la calidad y tamaño de datos

• Autoservicio

El movimiento de análisis y BI de autoservicio ha creado nuevos desafíos de gobierno de datos al poner los datos en manos de más usuarios en las organizaciones.

Asegurar en el gobierno de datos que los datos sean precisos y accesibles para los usuarios de autoservicio y al asegurar de esos usuarios (analistas de negocios, ejecutivos y científicos de datos ciudadanos, entre otros) no hagan un mal, ni que entren en conflicto con la privacidad y seguridad de los mismos.

• Gobierno de Big Data

Los gobiernos de datos actuales ya no restringen a datos estructurados almacenados en bases de datos relacionales, sino con la combinación de datos estructurados, no estructurados y semiestructurados que suelen contener los entornos de big data.

Medidas como seguridad perimetral, protección de datos y autenticación integrada. Encriptación y tokenización de Datos y constante auditoría y análisis. Pueden servir para la aplicación de un plan de gobierno de big data.

Conclusión

El Gobierno de Datos se basa en administradores de datos para implementar políticas en las organizaciones, siendo un objetivo central una mejor calidad de datos. A menudo, un elemento clave en las implementaciones del gobierno de datos es la gestión de datos maestros.

Una estrategia adecuada de gobierno de datos es crucial para que una empresa maneje los datos de manera efectiva. Para lograrlo se debe preparar un marco de implementación estructurada para así garantizar la implantación de una estructura de gobierno de datos empresarial eficiente.  Beneficios como costos menores, procesos más rápidos, mejores resoluciones de problemas, un crecimiento general de ingresos y productividad. Pueden facilitar su logro debido al manejo, administración, seguimiento y uso de datos que facilita un gobierno de datos.  Que en su final debe ser en su final una práctica y no un proyecto a mediano o largo plazo.