5 ideas erróneas sobre la calidad y la gobernanza de los datos
La calidad y la gestión de los datos nunca han sido tan importantes como lo son hoy en día.
En el panorama de la tecnología empresarial, en rápida evolución, la analítica avanzada y la IA generativa se han convertido en factores revolucionarios que prometen conocimientos y eficiencias sin precedentes. Sin embargo, a medida que estas tecnologías se vuelven más sofisticadas, el dicho GIGO, o «garbage in, garbage out» (si entran datos erróneos, salen datos erróneos), nunca ha sido más relevante. Para los profesionales de los datos y de las tecnologías de la información, comprender el papel fundamental de calidad de los datos en estas aplicaciones no solo es importante, sino que resulta imprescindible para alcanzar el éxito.
Más allá del procesamiento de datos
La analítica avanzada y la IA generativa no se limitan a procesar datos, sino que potencian su valor. Esta potenciación puede ser un arma de doble filo:
Ampliación de la visión
Los datos de alta calidad permiten obtener información más detallada, predicciones más precisas y contenidos generados por IA más fiables.
Propagación de errores
Los datos de mala calidad pueden dar lugar a errores que se acumulan, a conclusiones engañosas y a resultados de la IA potencialmente perjudiciales.
Estas tecnologías actúan como potentes lentes que amplían tanto los puntos fuertes como los puntos débiles de tus datos. A medida que aumenta la complejidad de los modelos, también lo hace su sensibilidad ante los problemas de calidad de los datos.
Es imprescindible contar con una gobernanza de datos eficaz
Implementación de una prácticas de gobernanza de datos es igualmente importante. Hoy en día, la gobernanza no es solo un requisito normativo que hay que cumplir, sino un requisito fundamental para aprovechar todo el potencial de estas tecnologías avanzadas y, al mismo tiempo, mitigar los riesgos asociados.
A medida que las organizaciones se apresuran a adoptar la analítica avanzada y la IA generativa, cada vez se tiene más claro que una gobernanza de datos eficaz no es un obstáculo para la innovación, sino más bien un factor que la potencia.
Fiabilidad de los datos a gran escala: Los modelos de análisis avanzado e inteligencia artificial requieren grandes cantidades de datos. Sin una gestión adecuada, la fiabilidad de estos conjuntos de datos se pone en duda, lo que puede dar lugar a conclusiones erróneas.
Implementación ética de la IA: La IA generativa, en particular, plantea importantes cuestiones éticas. Es fundamental contar con marcos de gobernanza sólidos para garantizar que los sistemas de IA se desarrollen y se implementen de forma responsable, con una supervisión y una rendición de cuentas adecuadas.
Cumplimiento normativo: A medida que normativas como el RGPD, la CCPA y los requisitos específicos del sector evolucionan para abordar la inteligencia artificial y la analítica avanzada, una gestión sólida de los datos se vuelve crucial para mantener el cumplimiento normativo y evitar sanciones cuantiosas.
Sin embargo, a pesar de la enorme cantidad de información disponible, muchas organizaciones siguen enfrentándose a ideas erróneas que limitan su capacidad para aprovechar todo el potencial de sus activos de datos.
A medida que los líderes en el ámbito de los datos y la tecnología se adentran en el complejo panorama de la gestión de datos, es fundamental desmontar estos mitos y centrarse en estrategias que realmente generen valor.
Por ejemplo, Gartner ofrece información sobre las prácticas de gobernanza que suelen seguir las organizaciones, en comparación con lo que realmente necesitan:
Fuente: Gartner
5 mitos sobre los datos que afectan a su valor
A continuación se presentan cinco ideas erróneas habituales sobre la calidad y la gobernanza de los datos, y se explica por qué es fundamental abordarlas.
Idea errónea n.º 1: La falacia de «configúralo y olvídate»
Muchos directivos creen que la implantación de un marco de gobernanza de datos es una tarea que solo hay que realizar una vez. Invierten mucho en la configuración inicial, pero no se dan cuenta de que la gobernanza de datos es un proceso continuo que requiere una atención y un perfeccionamiento constantes, en función de los resultados obtenidos en materia de datos y análisis.
En realidad, una gobernanza de datos eficaz es dinámica. A medida que evolucionan las necesidades empresariales y surgen nuevas fuentes de datos, las prácticas de gobernanza deben adaptarse. Las organizaciones exitosas consideran la gobernanza de datos como un sistema en constante evolución, por lo que revisan y actualizan periódicamente las políticas, los procedimientos y las tecnologías para garantizar que sigan siendo pertinentes y eficaces para todas las partes interesadas.
Acción: Establezca un proceso de revisión trimestral de su marco de gobernanza de datos, en el que participen las principales partes interesadas de toda la organización, para garantizar que siga estando en consonancia con los objetivos empresariales y los avances tecnológicos.
Idea errónea n.º 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, fundamental, no es una solución milagrosa.
La verdad es que la tecnología solo es tan buena como las personas y los procesos que hay detrás de ella. Sin una sólida cultura de datos y unos procesos bien definidos, incluso las herramientas más avanzadas se quedarán cortas. Las iniciativas exitosas en materia de calidad y gobernanza de los datos requieren un enfoque integral que equilibre la tecnología con la experiencia humana y la coordinación organizativa.
Medida: Antes de invertir en nuevas herramientas de calidad y gobernanza de datos, realiza una evaluación exhaustiva de la cultura y los procesos relacionados con los datos de tu organización. Identifica aquellas áreas en las que la tecnología pueda potenciar los puntos fuertes existentes, en lugar de intentar utilizarla como una solución universal.
Idea errónea n.º 3: El espejismo de los «datos perfectos»
Algunos responsables se esfuerzan por lograr una calidad de datos perfecta en todos los conjuntos de datos, ya que consideran que cualquier cosa que no sea eso es inaceptable. Esta búsqueda de la perfección puede provocar una parálisis analítica y un importante gasto de recursos.
En la práctica, no todos los datos tienen que ser perfectos. La clave está en identificar qué elementos de datos son fundamentales para la toma de decisiones y las operaciones empresariales, y centrar en ellos los esfuerzos de mejora de la calidad. En el caso de los datos menos críticos, puede bastar con una calidad «suficientemente buena» que cumpla los requisitos de cada caso de uso específico.
Acción: Realiza una evaluación de la criticidad de los datos para priorizar tus activos de datos. Elabora estándares de calidad por niveles basados en la importancia y el impacto de los distintos elementos de datos en tus objetivos empresariales.
Idea errónea n.º 4: La complacencia de «basta con cumplir la normativa»
Ante las crecientes presiones normativas, algunas organizaciones conciben la gobernanza de datos principalmente desde la perspectiva del cumplimiento normativo. Consideran que cumplir los requisitos normativos es suficiente para lograr una buena gobernanza de datos.
Sin embargo, la verdadera gobernanza de los datos va más allá del cumplimiento normativo. Si bien cumplir con las normas reguladoras es fundamental, una gobernanza eficaz también debe centrarse en generar valor empresarial, mejorar la toma de decisiones y fomentar la innovación. El cumplimiento normativo debe considerarse un punto de partida, no el objetivo final.
Acción: Amplíe sus objetivos de gobernanza de datos más allá del cumplimiento normativo. Identifique resultados empresariales específicos que puedan derivarse de una mejora en la calidad y la gobernanza de los datos, como una mejor experiencia del cliente o unas previsiones financieras más precisas.
Idea errónea n.º 5: La falsa creencia de que «es un problema del departamento de informática»
Existe la idea errónea de que la calidad y la gobernanza de los datos son responsabilidad exclusiva del departamento de TI o de los responsables de las aplicaciones. Este enfoque compartimentado suele provocar desajustes entre las iniciativas de gestión de datos y las necesidades empresariales.
Para garantizar una calidad y una gobernanza de los datos eficaces, es necesario el compromiso y la colaboración de toda la organización. Si bien el departamento de TI desempeña un papel fundamental, las unidades de negocio deben participar activamente en la definición de los estándares de calidad de los datos, en la identificación de los elementos de datos críticos y en garantizar que las prácticas de gobernanza se ajusten a los objetivos empresariales.
Medida: Crear un comité interfuncional de gobernanza de datos que incluya a representantes de TI, de las unidades de negocio y de la dirección ejecutiva. Este comité debería reunirse periódicamente para armonizar las iniciativas relacionadas con los datos con la estrategia empresarial y garantizar la responsabilidad compartida en materia de calidad de los datos.
Pasar de los mitos sobre los datos a los resultados basados en ellos
A medida que nos acercamos a las complejidades de la gestión de datos en 2025, es fundamental que los responsables de datos y tecnología superen estos conceptos erróneos. Al reconocer que la calidad y la gobernanza de los datos son esfuerzos continuos y colaborativos que requieren un equilibrio entre tecnología, procesos y cultura, las organizaciones pueden aprovechar el verdadero valor de sus activos de datos.
El objetivo no es la perfección en los datos, sino la mejora continua y la alineación con los objetivos empresariales. Al abordar estos conceptos erróneos de frente, los responsables de datos y tecnología pueden posicionar a sus organizaciones para alcanzar el éxito en un mundo cada vez más competitivo.
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