De los silos al autoservicio: la gobernanza de datos en la era de la IA

A medida que las empresas apuestan por la IA, muchas descubren una verdad incómoda: su mayor obstáculo no es la tecnología, sino su modelo de gobernanza de datos.

Mientras que 79% de los estrategas corporativos consideran la IA y la analítica como críticas, Gartner predice que el 60% no alcanzará sus objetivos porque sus marcos de gobernanza no pueden seguir el ritmo.

Los datos aislados, las prácticas de calidad ad hoc y los esfuerzos de cumplimiento reactivos crean cuellos de botella que ahogan la innovación y limitan la gobernanza eficaz de los datos. El futuro exige un enfoque diferente: datos tratados como un producto, gobernanza integrada en los procesos de datos, incluidas experiencias de autoservicio, y equipos descentralizados potenciados por metadatos activos y automatización inteligente.

De los silos de datos a los productos de datos: Por qué urge el cambio

Los marcos tradicionales de gobernanza de datos no se diseñaron para la realidad actual. Las empresas operan a través de cientos, a veces miles, de fuentes de datos: almacenes en la nube, almacenes de lago, aplicaciones SaaS, sistemas en local y modelos de IA coexisten en ecosistemas en expansión.

Sin un enfoque moderno para gestionar y gobernar los datos, proliferan los silos. La gobernanza se convierte en reactiva -se aplica después de que surjan los problemas- en lugar de proactiva. Y las iniciativas de IA tropiezan cuando los equipos no pueden encontrar datos fiables y de alta calidad a la velocidad que exige la empresa.

Tratar los datos como un producto ofrece un camino a seguir. En lugar de gestionar los datos puramente como un activo aislado y específico de un dominio, las organizaciones pasan a ofrecer productos de datos valiosos y fiables a los consumidores internos y externos. Cada producto de datos tiene un propietario y unas expectativas claras de calidad, seguridad y cumplimiento.

Este enfoque conecta directamente la gobernanza con los resultados empresariales, impulsando análisis más precisos, modelos de IA más exactos y una toma de decisiones más rápida y segura.

Posibilitar la gobernanza basada en el dominio: Distribuida, no fragmentada

Alcanzar este futuro exige replantearse el modelo de gobernanza tradicional. Los equipos de gobierno centralizados por sí solos no pueden seguir el ritmo del volumen, la variedad y la velocidad de creación de datos. Tampoco pueden hacerlo los modelos totalmente descentralizados, en los que cada dominio establece sus propias normas sin alineación.

La respuesta es la gobernanza federada, un modelo en el que la responsabilidad se distribuye entre los equipos de dominio, pero se coordina a través de un marco compartido de políticas, normas y controles.

En un modelo federado:

• Los equipos de dominio son dueños de sus productos de datos, desde la documentación hasta la garantía de calidad y la gestión del acceso.
• Órganos centrales de gobierno establecen barreras de seguridad para toda la empresa, supervisan el cumplimiento y permiten la colaboración entre dominios.
• Las plataformas de inteligencia de datos sirven como tejido conectivo, proporcionando visibilidad, automatización y contexto en toda la organización.

Este equilibrio entre autonomía y alineación garantiza que la gobernanza se adapte a la organización, sin convertirse en un cuello de botella para la innovación.

El auge de los metadatos activos y la automatización inteligente

Los metadatos activos son el combustible que impulsa la gobernanza moderna. A diferencia de los catálogos de datos y repositorios de metadatos tradicionales, que suelen ser estáticos y aislados, los metadatos activos son dinámicos, se actualizan continuamente y se integran en los procesos empresariales.

Al aprovechar los metadatos activos, las organizaciones pueden:

• Captura automática del linajemétricas de calidad y patrones de uso en diversos sistemas.
• Hacer cumplir los contratos de datos entre productores y consumidores para garantizar expectativas compartidas.
• Habilite controles de acceso inteligentes basados en la sensibilidad de los datos, la función del usuario y los requisitos normativos.
• Detección proactiva de anomalíaslos cambios de esquema y las infracciones de las políticas antes de que causen problemas posteriores.

Cuando los procesos de gobernanza se alimentan de metadatos automatizados en tiempo real, ya no ralentizan la actividad empresarial, sino que la aceleran.

Integrar la gobernanza en el trabajo cotidiano

El objetivo último de la gobernanza moderna es hacer que los productos de datos de alta calidad sean fácilmente descubribles, comprensibles y utilizables, sin que los usuarios tengan que sortear obstáculos burocráticos.

Esto significa integrar la gobernanza en las experiencias de autoservicio con:

• Mercados de datos empresariales donde los usuarios navegan, solicitan y acceden a productos de datos con SLA y directrices de uso claras.
• Glosarios empresariales que normalizan y aplican definiciones de datos coherentes en todos los ámbitos.
• Visualizaciones interactivas del linaje que rastrean los datos desde su origen a través de cada etapa de transformación en el proceso.
• Flujos de trabajo automatizados de acceso a datos que aplican controles de seguridad granulares al tiempo que mantienen la conformidad.

En este modelo, la gobernanza se convierte en un facilitador, no en un obstáculo, del trabajo basado en datos.

Observabilidad: Permitir la confianza permanente

La observabilidad de los datos es un componente vital de la gobernanza de datos para la IA porque garantiza la calidad, integridad y transparencia de los datos que alimentan los modelos de IA. Al integrar la observabilidad de los datos, las organizaciones reducen las tasas de fracaso de la IA, aceleran la obtención de información y mantienen la alineación entre el comportamiento de los modelos.

La observabilidad de los datos mejora la inteligencia de los datos y ayuda a:

• Garantice el uso de datos de alta calidad para el mediante la supervisión continua de los canales de datos, detectando rápidamente anomalías, errores o sesgos antes de que afecten a los resultados de la IA.
• Proporcionar transparencia y trazabilidad del flujo de datos y las transformaciones, que es esencial para generar confianza, garantizar el cumplimiento de la normativa y demostrar la responsabilidad en los sistemas de IA.
• Reducir el sesgo de los modelos mediante la supervisión de los patrones y el linaje de los datos; la observabilidad de los datos ayuda a identificar y abordar posibles sesgos en los conjuntos de datos y los resultados de los modelos. Esto es fundamental para garantizar que los sistemas de IA sean justos, éticos y no perpetúen la discriminación.
• Mejorar la explicabilidad de los modelos facilitando la comprensión y la explicación del comportamiento de los modelos de IA, proporcionando información sobre los datos y las características que influyen en las predicciones de los modelos.

Construir para el futuro: La clave es la adaptabilidad

El ritmo del cambio tecnológico -especialmente en IA, aprendizaje automático e infraestructura de datos- no muestra signos de desaceleración. Los entornos normativos también evolucionan con rapidez, desde el GDPR a la CCPA, pasando por la nueva legislación específica sobre IA.

Para mantenerse a la vanguardia, las organizaciones deben crear marcos de gobernanza con herramientas de inteligencia de datos que sean flexibles por diseño:

• Capacidades flexibles de metamodelado para personalizar los modelos de gobernanza a medida que evolucionan las necesidades empresariales.
• Arquitecturas abiertas que se conectan a la perfección con sistemas nuevos y heredados.
• Automatización escalable para gestionar volúmenes de datos cada vez mayores sin aumentar el personal.
• Colaboración interfuncional entre los equipos de gobernanza, ingeniería, seguridad y empresa.

Al integrar la adaptabilidad en el núcleo de su estrategia de gobernanza, las empresas pueden garantizar el futuro de sus inversiones y apoyar la innovación en los años venideros.

Conclusiones: Convertir la gobernanza en una ventaja competitiva

La gobernanza de datos ya no consiste en cumplir los requisitos mínimos de conformidad, sino en impulsar el valor empresarial y crear una cultura impulsada por los datos. Las organizaciones que tratan los datos como un producto, otorgan la propiedad a los dominios y activan los metadatos en todos sus ecosistemas marcarán el ritmo de la innovación impulsada por la IA. Las que se basen en modelos centralizados y obsoletos tendrán que luchar contra la lentitud en la toma de decisiones, el aumento de los riesgos y la pérdida de confianza. El futuro estará liderado por las empresas que integren la gobernanza en el tejido de cómo se crean, comparten y consumen los datos, convirtiendo los datos fiables en una verdadera ventaja empresarial.

Sobre Nick Johnson

Nick Johnson es Gerente Senior de Marketing de Producto en Actian, impulsando el éxito en el mercado de HCL Informix y Actian Zen. Con una carrera dedicada a dar forma a mensajes y estrategias convincentes para bases de datos, Nick aporta una gran experiencia de su trabajo impactante en empresas líderes en tecnología, incluyendo Neo4j, Microsoft y SAS.