¿Cómo refuerza la democracia de datos la gobernanza ágil de datos?
Corporación Actian
10 de junio de 2019

En 2018, publicamos nuestro primer Whitepaper, "¿Por qué iniciar una gobernanza de datos ágil?". Nuestro objetivo era presentar un enfoque pragmático de los atributos de dicha gobernanza de datos, capaz de estar a la altura de los retos de esta nueva era de la información:
Abogamos por que sea ascendente, no invasiva, automatizada e iterativa. En una palabra, ágil.
En esta segunda edición, hemos decidido abordar la organización de esta nueva gobernanza de datos ágil y su proceso de escalado con la misma mentalidad.
Creemos que lo que distingue a los Gigantes de la Web en su enfoque de los datos no es la estructura de su gobernanza, sino la cultura que irriga y anima su organización. Esta cultura tiene un nombre: Democracia de Datos.
Evaluación de la gobernanza de datos
Muy centralizadas, y a veces burocráticas, se centran en el control y la conformidad de los datos, lo que a menudo se traduce en la limitación del acceso a los datos entre todos los empleados de la empresa.
El concepto de democracia de datos
Para entender qué es la Democracia de Datos, es importante saber que no es un modelo de gobernanza. Data Democracy se refiere a una cultura corporativa, un modelo abierto donde la libertad va de la mano de la responsabilidad.
El principal objetivo de la Democracia de Datos es que los datos de una empresa sean ampliamente accesibles para el mayor número de personas, si no para todos. En la práctica, todos los empleados pueden extraer valores de los datos a cualquier nivel.
Un enfoque democrático plantea un interesante reto de equilibrio: por un lado, hay que garantizar que el derecho a utilizar los datos pueda ejercerse realmente y, por otro, hay que contrapesar este derecho con un cierto número de deberes.
Construir una democracia de datos
La adopción de una cultura de datos sólo puede funcionar si todos se benefician, de ahí la importancia de la comunicación mencionada anteriormente al hablar de derechos y responsabilidades. Al final, el equilibrio entre ambos debe ser positivo, y la gobernanza no debe introducir más restricciones que beneficios. Por último, hay que facilitar los resultados.
Permitir que todo el mundo encuentre la información necesaria. Ese es el principal objetivo de un catálogo de datos, que debe, más aún que su función básica (referenciar datos y metadatos asociados), ofrecer sencillez de uso para navegar por un océano de información.
Las nuevas funciones de la gobernanza ágil de datos
Bajo la presión de la transformación digital, aparecen nuevas funciones dentro de las grandes empresas.
El Chief Data Officer: El patrocinador de la democracia de datos
Entre ellos, está el Chief Data Officer, o CDO. Se encargan de mejorar la eficiencia y la capacidad de crear valor del ecosistema de información de su organización.
Con el desarrollo exponencial de los datos, el papel del CDO adquirió un nuevo alcance.
A partir de ahora, los CDO deben reconsiderar la organización de forma transversal y globalizadora, así como la gobernanza y la tecnología de gestión de datos corporativos en las empresas.
Deben convertirse en los nuevos líderes de la "democracia de datos" dentro de las empresas y responder a la llamada de numerosos "ciudadanos de datos" que han comprendido que la forma en que se procesan los datos debe cambiar radicalmente. Los nuevos CDO deben romper las ataduras de los silos de datos.
¿Somos todos Data Stewards?
El concepto de Data Stewardship procede de un modelo mucho más tradicional. Las organizaciones que ya cuentan con Data Stewards suelen ser bastante grandes y consolidadas.
Toda persona que utilice datos sensibles asume su responsabilidad en cuanto a la forma en que los utiliza. Las normas de protección de datos sensibles -reglamentarias o internas- deben aplicarse de la misma manera a todos los que entran en contacto con ellos.
Esta dedicación a implicar a todo el mundo ayuda a distribuir la responsabilidad de los datos, dando un mayor sentido de propiedad, lo que anima a los usuarios a explorar los datos por sí mismos y, por último, descompartimenta los datos.
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