5 conceptos erróneos sobre calidad de datos y gouvernance

La calidad y la gouvernance los datos nunca han sido tan críticas como ahora. 

En el panorama en rápida evolución de la tecnología empresarial, analytique avancée y IA générative han surgido como cambiadores de juego, prometiendo conocimientos y eficiencias sin precedentes. Sin embargo, a medida que estas tecnologías se vuelven más sofisticadas, el adagio GIGO o "basura dentro, basura fuera" nunca ha sido más relevante. Para los profesionales de datos y TI, comprender el papel fundamental de la calidad de los datos en estas aplicaciones no sólo es importante, sino imprescindible para el éxito.

Más allá del tratamiento de datos

analytique avancée y IA générative no sólo procesan datos, sino que amplifican su valor. Esta amplificación puede ser un arma de doble filo:

Ampliación Insight

Los datos de alta calidad dan lugar a perspectivas más nítidas, predicciones más precisas y contenidos generados por IA más fiables.

Propagación de errores

Unos datos de mala calidad pueden dar lugar a errores agravados, percepciones engañosas y resultados de IA potencialmente perjudiciales.

Estas tecnologías actúan como potentes lentes que magnifican tanto los puntos fuertes como los débiles de sus datos. A medida que aumenta la complejidad de los modelos, también lo hace su sensibilidad a los problemas de calidad de los datos.

La gouvernance eficaz gouvernance los datos es obligatoria

Implantación de una gouvernance de datos Hoy en día, gouvernance datos no es una simple casilla reglamentaria, sino un requisito fundamental para aprovechar todo el potencial de estas tecnologías avanzadas y mitigar los riesgos asociados.

A medida que las organizaciones se apresuran a adoptar analytique avancée y la IA générativecada vez son más conscientes de que la gouvernance eficaz gouvernance los datos no es un obstáculo para la innovación, sino más bien un potenciador.

Fiabilidad de los datos a escala: analytique avancée y los modelos de IA requieren grandes cantidades de datos. Sin una gouvernance adecuada, la fiabilidad de estos conjuntos de datos es cuestionable, lo que puede dar lugar a conclusiones erróneas.

déploiement éthique de l'IA: La IA générative , en particular, plantea importantes problemas éticos. Unos marcos de gouvernance sólidos son esenciales para garantizar que los sistemas de IA se desarrollen y desplieguen de forma responsable, con la debida supervisión y rendición de cuentas.

Cumplimiento normativo: A medida que regulaciones como GDPR, CCPA y mandatos específicos de la industria evolucionan para abordar AI y analytique avancée, una sólida gouvernance datos se vuelve crucial para mantener el cumplimiento y evitar fuertes sanciones.

Pero a pesar de las vastas minas de información, muchas organizaciones siguen luchando con conceptos erróneos que obstaculizan su capacidad para aprovechar todo el potencial de sus activos de datos. 

A medida que los líderes en datos y tecnología navegan por el complejo panorama de la gestion des données, es crucial disipar estos mitos y centrarse en estrategias que realmente generen valor. 

Por ejemplo, Gartner ofrece información sobre las prácticas de gouvernance que suelen seguir las organizaciones, frente a lo que realmente necesitan:

Fuente: Gartner

5 mitos que afectan al valor de los datos

He aquí cinco conceptos erróneos comunes sobre la calidad de los datos y la gouvernance, y por qué es esencial abordarlos.

Idea falsa 1: La falacia de "prepararlo y olvidarse".

Muchos directivos creen que implantar un marco de gouvernance de datos es un esfuerzo único. Invierten mucho en la configuración inicial, pero no se dan cuenta de que gouvernance datos es un proceso continuo que requiere una atención y un perfeccionamiento constantes en función de los resultados de los datos y los análisis. 

En realidad, la gouvernance eficaz de los datos es dinámica. A medida que evolucionan las necesidades empresariales y surgen nuevas fuentes de datos, las prácticas de gouvernance deben adaptarse. Las organizaciones de éxito tratan el gouvernance los datos como un sistema vivo, que revisa y actualiza periódicamente sus políticas, procedimientos y tecnologías para garantizar que siguen siendo pertinentes y eficaces para todas las partes interesadas. 

Acción: Establezca un proceso de revisión trimestral de su marco de gouvernance datos, en el que participen las principales partes interesadas de toda la organización, para garantizar que se mantiene alineado con los objetivos empresariales y los avances tecnológicos.

Error 2: La trampa de "la tecnología nos salvará

Existe la creencia generalizada de que invertir en las últimas herramientas y tecnologías de calidad de datos resolverá automáticamente todos los problemas relacionados con los datos. Aunque la tecnología es sin duda crucial, no es una panacea.

La verdad es que la tecnología es tan buena como las personas y los procesos que la respaldan. Sin una cultura de datos sólida y procesos bien definidos, incluso las herramientas más avanzadas se quedarán cortas. El éxito de las iniciativas de gouvernance y calidad de datos requiere un enfoque holístico que equilibre la tecnología con la experiencia humana y la alineación organizativa.

Acción: Antes de invertir en nuevas herramientas de gouvernance y calidad de datos, realice una evaluación exhaustiva de la cultura y los procesos de datos de su organización. Identifique las áreas en las que la tecnología puede mejorar los puntos fuertes existentes en lugar de intentar utilizarla como solución universal.

Concepto erróneo 3:. El espejismo de los "datos perfectos

Algunos directivos se esfuerzan por conseguir una calidad de datos perfecta en todos los conjuntos de datos, creyendo que todo lo que no sea eso es inaceptable. Esta búsqueda de la perfección puede llevar a la parálisis del análisis y a una importante fuga de recursos.

En la práctica, no todos los datos tienen que ser perfectos. La clave está en identificar qué elementos de los datos son críticos para la prise de décision y las operaciones empresariales, y centrar ahí los esfuerzos de calidad. Para los datos menos críticos, puede bastar con una calidad "suficientemente buena" que satisfaga los requisitos de casos de uso específicos.

Acción: Realice una evaluación de la criticidad de los datos para priorizar sus activos de datos. Desarrolle normas de calidad escalonadas basadas en la importancia y el impacto de los distintos elementos de datos en sus objetivos empresariales.

Error 4: La autocomplacencia de "basta con cumplir".

Con el aumento de las presiones normativas, algunas organizaciones ven el gouvernance datos principalmente a través de la lente del cumplimiento. Creen que cumplir los requisitos normativos es suficiente para una buena gouvernance los datos.

Sin embargo, la verdadera gouvernance datos va más allá del cumplimiento de la normativa. Aunque cumplir las normas reglamentarias es crucial, una gouvernance eficaz también debe centrarse en liberar valor empresarial, mejorar la prise de décision y fomentar la innovación. El cumplimiento debe considerarse un punto de partida, no el objetivo final.

Acción: Amplíe sus objetivos de gouvernance datos más allá del cumplimiento. Identifique los resultados empresariales específicos que puede generar la mejora de la calidad de los datos y la gouvernance , como una mejor experiencia del cliente o una previsión financiera más precisa.

Error 5: El delirio del "problema del departamento informático

Existe la idea errónea de que la calidad y la gouvernance los datos son responsabilidad exclusiva del departamento de TI o de los propietarios de las aplicaciones. Este enfoque aislado suele provocar desconexiones entre los esfuerzos de gestion des données y las necesidades de la empresa.

Para que la calidad de los datos y el gouvernance sean eficaces, es necesario el compromiso y la colaboración de toda la organización. Aunque las TI desempeñan un papel crucial, las unidades de negocio deben participar activamente en la definición de las normas de calidad de datos, la identificación de los elementos de datos críticos y la garantía de que las prácticas de gouvernance se alinean con los objetivos empresariales.

Acción: Crear un comité de gouvernance datos interfuncional que incluya representantes de TI, unidades de negocio y dirección ejecutiva. Este comité debe reunirse periódicamente para alinear las iniciativas de datos con la estrategia empresarial y garantizar la responsabilidad compartida de la calidad de los datos.

Pasar de los mitos a los resultados de los datos

A medida que nos acercamos a las complejidades de la gestion des données en 2025, es fundamental que los responsables de datos y tecnología superen estas ideas erróneas. Al reconocer que la calidad y la gouvernance datos son esfuerzos continuos y colaborativos que requieren un equilibrio entre tecnología, procesos y cultura, las organizaciones pueden desbloquear el verdadero valor de sus activos de datos.

El objetivo no es la perfección de los datos, sino la mejora continua y la alineación con los objetivos empresariales. Al abordar estos conceptos erróneos de frente, los líderes de datos y tecnología pueden posicionar a sus organizaciones para el éxito en un mundo cada vez más competitivo.

Acerca de Dee Radh

Como Directora Senior de Marketing de Producto, Dee Radh dirige el marketing de producto para Actian. Anteriormente, ocupó puestos directivos de PMM en Talend y Formstack. Dee ha pasado el 100% de su carrera llevando productos tecnológicos al mercado. Su experiencia radica en el desarrollo de narrativas estratégicas y posicionamiento diferenciado para la eficacia de GTM. Además de un diploma de posgrado de la Universidad de Toronto, Dee ha obtenido certificaciones del Pragmatic Institute, Product Marketing Alliance y Reforge. Dee reside en Toronto, Canadá.