Comprender las métricas de la gobernanza de datos

Las organizaciones dependen cada vez más de sus datos para tomar decisiones informadas, optimizar las operaciones y cumplir las normativas del sector. Sin embargo, la gestión de grandes volúmenes de datos en varios sistemas y departamentos requiere algo más que un almacenamiento o una seguridad adecuados. Requiere un marco sólido de gobernanza de datos para garantizar que los datos sean fiables, seguros y utilizables.

Un componente clave de una gobernanza de datos eficaz es el uso de métricas de gobernanza de datos. Estas métricas actúan como indicadores clave de rendimiento (KPI) que permiten a las organizaciones evaluar la calidad, la seguridad, el cumplimiento y la eficacia general de sus prácticas de gobierno de datos. En este artículo, exploraremos las métricas esenciales para el gobierno de datos y cómo ayudan a las organizaciones a mantener el control sobre sus activos de datos.

¿Qué son las métricas de gobernanza de datos?

Las métricas de gobernanza de datos son medidas cuantificables que ayudan a las organizaciones a supervisar y evaluar la eficacia de sus políticas y prácticas de gobernanza de datos. Estas métricas proporcionan visibilidad sobre la gestión de los datos en varias dimensiones, como la calidad, la seguridad, el cumplimiento, la accesibilidad y el uso de los datos. Mediante el seguimiento de estas métricas, las organizaciones pueden identificar las áreas que necesitan mejoras, tomar decisiones basadas en datos y garantizar que los esfuerzos de gobierno de datos se alinean con los objetivos empresariales.

Categorías clave de métricas y KPI de gobernanza de datos

A la hora de definir las métricas de gobernanza de datos, deben incluirse varios indicadores. A continuación, enumeramos algunos elementos comunes que deben tenerse en cuenta.

Métricas de calidad de datos

La base de una gobernanza de datos eficaz es garantizar que los datos sean de alta calidad. Unos datos de mala calidad pueden dar lugar a ideas inexactas, una toma de decisiones errónea e ineficiencias operativas. Las métricas de calidad de datos ayudan a las organizaciones a controlar la exactitud, integridad, coherencia y validez de sus datos. Veamos cada una de estas métricas y algunos ejemplos de KPI para el gobierno de datos:

• Precisión: Mide el grado en que los datos son correctos, están libres de errores y se ajustan a los valores esperados. Un ejemplo de KPI relacionado con la precisión sería el porcentaje de registros sin errores en los datos.
• Exhaustividad: Indica cuántos de los datos requeridos están presentes. Un ejemplo de KPI de integridad sería el porcentaje de datos que faltan en los conjuntos de datos.
• Coherencia: Mide si los datos son coherentes entre diferentes fuentes y sistemas. Un ejemplo de KPI basado en la coherencia sería el número de incoherencias o discrepancias en los datos de los distintos sistemas.
• Validez: Garantiza que los datos se ajustan a las normas y formatos definidos. Un ejemplo de este tipo de KPI sería el porcentaje de entradas de datos que se ajustan a las normas empresariales y a las comprobaciones de validación.

Métricas de seguridad de datos

La seguridad de los datos es una prioridad máxima para la mayoría de las organizaciones, especialmente a la luz de las crecientes amenazas cibernéticas y los requisitos normativos más estrictos. Las métricas de seguridad hacen un seguimiento del grado de protección de los datos frente a accesos no autorizados, infracciones y vulnerabilidades.

• Control de acceso: Mide si se aplican los derechos de acceso adecuados para proteger los datos sensibles. Un ejemplo de KPI sería el porcentaje de usuarios con acceso restringido a datos sensibles en función de su función.
• Violación de datos: Realiza un seguimiento del número de casos en los que se ha producido un acceso no autorizado a los datos. Un ejemplo de KPI sería el número de violaciones de datos o incidentes de seguridad en un periodo determinado.
• Cifrado de datos: Mide el grado de cifrado de los datos, tanto en tránsito como en reposo. Un ejemplo de KPI sería el porcentaje de datos sensibles cifrados.

Métricas de cumplimiento

El cumplimiento de normativas del sector como el GDPR, la HIPAA o la CCPA es fundamental para proteger la privacidad de los consumidores y evitar sanciones. Las métricas de cumplimiento ayudan a garantizar que las prácticas de gestión de datos se ajustan a los requisitos legales y normativos.

• Tasa de cumplimiento de la normativa: Mide lo bien que la organización se adhiere a las regulaciones de protección de datos relevantes. Un ejemplo de KPI sería el porcentaje de activos de datos requeridos que cumplen con el GDPR, la CCPA u otros requisitos normativos.
• Auditabilidad: Hace un seguimiento de la facilidad con la que los datos pueden auditarse con fines de cumplimiento, incluida la capacidad de rastrear el linaje de los datos. Un ejemplo de KPI sería el número de registros de datos listos para auditoría, que muestra la facilidad con que los datos pueden rastrearse a través de los sistemas.

Custodia de datos y métricas de propiedad

Una gobernanza eficaz de los datos requiere responsabilidades claramente definidas en materia de administración y propiedad de los datos. Estas métricas garantizan que los datos se gestionan de forma responsable y coherente a lo largo de su ciclo de vida.

• Asignación de propiedad: Mide el número de dominios de datos con propietarios o administradores claramente definidos. Un ejemplo de KPI sería el porcentaje de dominios de datos con propietarios asignados.
• Participación de los administradores: Registra el nivel de participación de los administradores de datos en los procesos de gobernanza. Un ejemplo de KPI sería el porcentaje de tareas de administración de datos completadas a tiempo.
• Formación de administradores de datos: Mide cuántos stewards están debidamente formados en las políticas y herramientas de gobernanza. Un ejemplo de KPI sería el porcentaje de administradores de datos que han completado los programas de formación obligatorios.

Métricas de eficiencia operativa

La gobernanza de datos debe mejorar la calidad de los datos y optimizar su uso y gestión en toda la organización. Las métricas de eficiencia operativa miden el funcionamiento de los procesos de gobernanza, garantizando que los datos se gestionan de forma rentable y sin retrasos innecesarios.

• Tiempo de resolución de problemas de datos: Este KPI mide la rapidez con la que se identifican y abordan los problemas de calidad de datos o de conformidad. Un ejemplo sería el tiempo medio para resolver los problemas o incidentes relacionados con la calidad de los datos.
• Eficiencia de los procesos: Realiza un seguimiento de la eficiencia de los flujos de trabajo y procesos de gobierno de datos. Un ejemplo de KPI sería el porcentaje de procesos de gobierno de datos completados dentro de los plazos previstos.
• Coste de la gobernanza de datos: Mide la inversión financiera en actividades de gobierno de datos en relación con los beneficios obtenidos. Un ejemplo de KPI sería el coste total de las actividades de gobernanza por unidad de valor empresarial o ingresos.

Métricas de uso y adopción de datos

La gobernanza de datos debe impulsar el uso eficaz de los datos dentro de la organización. Las métricas de uso y adopción de datos ayudan a medir la amplitud y eficacia con que los empleados y departamentos utilizan los datos.

• Índice de adopción de usuarios: Este KPI realiza un seguimiento del grado de adopción de las herramientas y políticas de gobierno de datos en toda la organización. Un ejemplo sería el porcentaje de empleados o departamentos que utilizan herramientas de gobierno de datos aprobadas.
• Utilización de datos: Mide en qué medida se accede a los datos y se utilizan para la toma de decisiones. Un ejemplo de KPI sería el número de veces que se accede a los datos o se consultan en un periodo de tiempo determinado.

Métricas de madurez de la gobernanza de datos

A medida que las organizaciones maduran en su viaje hacia el gobierno de los datos, es importante realizar un seguimiento del desarrollo y la eficacia general de sus prácticas de gobierno. Las métricas de madurez del gobierno de datos evalúan el progreso de la organización en la aplicación de las mejores prácticas y la optimización de los procesos de gobierno.

• Puntuación de madurez de la gobernanza: Mide el nivel de madurez del marco de gobierno de datos basado en estándares de la industria o modelos de autoevaluación. Un ejemplo de KPI sería el nivel de madurez de la gobernanza de datos, como inicial, en desarrollo, definido, gestionado u optimizado.
• Índice de adopción de políticas y normas: Realiza un seguimiento de la aplicación y el cumplimiento de las políticas y normas de gobernanza de datos. Un ejemplo de KPI sería el porcentaje de departamentos que se adhieren a las políticas de gobierno de datos.

¿Por qué una empresa debe hacer un seguimiento de las métricas de gobernanza de datos?

Al implantar y supervisar las métricas de gobernanza de datos, las organizaciones pueden obtener varios beneficios.

• Mejora de la toma de decisiones: Las métricas ayudan a garantizar que los datos utilizados para la toma de decisiones sean precisos, fiables y de alta calidad, lo que permite tomar mejores decisiones estratégicas.
• Eficiencia operativa: Al supervisar y mejorar los procesos, las organizaciones pueden agilizar los flujos de trabajo de datos, reducir los cuellos de botella y disminuir los costes asociados a una mala gestión de los datos.
• Cumplimiento y gestión de riesgos: Las métricas ayudan a las organizaciones a cumplir la normativa y reducir el riesgo de filtración de datos, sanciones y daños a la reputación.
• Mayor confianza de las partes interesadas: Un gobierno de datos transparente y eficaz genera confianza en los clientes, socios y organismos reguladores, lo que mejora las relaciones y la credibilidad de la organización.

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Las métricas de gobernanza de datos son esenciales para gestionar y optimizar los datos a lo largo de su ciclo de vida. Ayudan a mantener altos niveles de integridad de los datos y permiten a las organizaciones aprovechar sus datos para obtener mejores resultados empresariales. Como la importancia de los datos sigue creciendo, un enfoque estructurado para el seguimiento y la mejora de las prácticas de gobierno de datos será fundamental para el éxito en el panorama empresarial moderno.

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Acerca de Actian Corporation

Actian permite a las empresas gestionar y gobernar con confianza los datos a escala, agilizando los entornos de datos complejos y acelerando la entrega de datos listos para la IA. El enfoque de inteligencia de datos de Actian combina el descubrimiento de datos, la gestión de metadatos y la gobernanza federada para permitir un uso más inteligente de los datos y mejorar el cumplimiento. Con capacidades intuitivas de autoservicio, los usuarios empresariales y técnicos pueden encontrar, comprender y confiar en los activos de datos en entornos en la nube, híbridos y locales. Actian ofrece soluciones flexibles de gestión de datos a 42 millones de usuarios en empresas de Fortune 100 y otras empresas de todo el mundo, al tiempo que mantiene una puntuación de satisfacción del cliente del 95%.