El gobierno de los datos se ha convertido en un aspecto esencial de las operaciones empresariales modernas. Dado que las organizaciones dependen cada vez más de los datos para tomar decisiones, es fundamental garantizar que los datos estén bien gestionados y sean precisos y seguros. Un modelo de madurez de gobierno de datos (DGMM) ofrece un marco para que las organizaciones evalúen sus prácticas actuales de gobierno de datos. prácticas de gobierno de datosidentificar áreas de mejora y desarrollar un enfoque estructurado para mejorar sus capacidades de gestión de datos a lo largo del tiempo.
En este artículo, exploraremos en detalle los modelos de madurez de la gobernanza de datos, esbozando cómo las organizaciones pueden evaluar sus prácticas de gobernanza de datos existentes y mejorarlas de forma que garanticen una mayor calidad de datos, cumplimiento, seguridad y creación de valor.
¿Qué es un modelo de madurez de gobernanza de datos?
Un modelo de madurez de gobierno de datos es un marco utilizado para analizar el nivel de madurez de las prácticas de gobierno de datos de una organización. Suele incluir varias etapas, cada una de las cuales refleja el progreso de la organización en áreas como la gestión de datos, la calidad, la seguridad y el cumplimiento. Al evaluar la posición actual de una organización en la escala de madurez, las empresas pueden identificar las lagunas en sus procesos de gobierno de datos y tomar medidas para mejorarlos.
Etapas de un modelo de madurez de la gobernanza de datos
Un modelo de madurez de la gobernanza de datos suele constar de cinco etapas, que van desde las prácticas ad hoc e informales de gestión de datos hasta la gobernanza de datos plenamente integrada y optimizada. Estas etapas pueden variar ligeramente en función del modelo específico que se utilice, pero suelen seguir una progresión similar:
1. Fase inicial (ad hoc)
En la fase inicial, las prácticas de gobierno de datos son inexistentes o informales. Las organizaciones pueden tener poca o ninguna estructura para la gestión de sus datos, y la calidad de los datos, la seguridad y el cumplimiento pueden no ser las principales prioridades. La toma de decisiones suele basarse en datos limitados o poco fiables.
Características:
- No existe un marco formal de gobernanza de datos.
- La gestión de datos es reactiva, no proactiva.
- Normas de calidad de datos limitadas.
- Prácticas incoherentes de seguridad de los datos.
Desafíos:
Las organizaciones que se encuentran en esta fase luchan contra la mala calidad de los datos, la falta de responsabilidad y el alto riesgo de que se produzcan filtraciones de datos y violaciones de la normativa. Sin un enfoque estructurado, los problemas relacionados con los datos no suelen descubrirse hasta que causan problemas importantes.
2. Etapa gestionada
En esta fase, las organizaciones empiezan a desarrollar y aplicar algunas prácticas formales de gobierno de datos. Puede haber funciones o equipos dedicados a la gestión de datos, y la organización empieza a reconocer la importancia de la seguridad, la calidad y la conformidad de los datos. Sin embargo, el gobierno de los datos sigue estando fragmentado, y algunas áreas de la empresa gestionan los datos mejor que otras.
Características:
- Existen algunas políticas de gobernanza de datos.
- Funciones de gobernanza de datos (por ejemplo administrador de datos).
- Se definen los parámetros y normas iniciales de calidad de los datos.
- Las prácticas de seguridad de los datos están mejorando, pero son incoherentes.
Desafíos:
Aunque se han realizado progresos, las organizaciones que se encuentran en esta fase pueden seguir enfrentándose a ineficiencias debidas a la falta de integración entre departamentos o a prácticas de gobierno de datos incoherentes. Pueden surgir silos de gobierno de datos que dificulten la adhesión de toda la organización a las mismas políticas.
3. Etapa definida
En la fase definida, las organizaciones han establecido marcos y políticas integrales de gobierno de datos que se aplican de forma coherente en todos los departamentos. La gobernanza de los datos forma parte de la cultura de la organización y existe una clara comprensión de funciones y responsabilidades. Se da prioridad a la calidad de los datos, la seguridad y el cumplimiento, y los procesos de gestión de datos están más estandarizados.
Características:
- Políticas y procedimientos claros de gobernanza de datos.
- Funciones y responsabilidades bien definidas.
- La calidad de los datos, la seguridad y la conformidad se gestionan activamente.
- Se utilizan herramientas y tecnología para apoyar la gobernanza de los datos.
Desafíos:
Las organizaciones que se encuentran en esta fase pueden encontrarse con dificultades relacionadas con la adopción de tecnología y la integración de nuevas herramientas en sus sistemas actuales. Además, todavía puede haber resistencia por parte de algunos interesados que no estén totalmente alineados con los procesos de gobernanza.
4. Etapa de gestión cuantitativa
En esta fase, las prácticas de gobierno de datos están bien establecidas e integradas en las operaciones de la organización. La organización utiliza los datos para impulsar la toma de decisiones, y la gestión de datos se optimiza continuamente mediante el uso de análisis avanzados y métricas de rendimiento. La calidad, seguridad y conformidad de los datos se supervisan de forma continua, y existe un alto nivel de automatización y mejora de los procesos.
Características:
- La gobernanza de los datos está integrada en las operaciones diarias.
- La calidad y la seguridad de los datos se supervisan continuamente con herramientas avanzadas.
- Las métricas y los KPI de gobernanza de datos son objeto de seguimiento y notificación.
- Automatización y optimización de los procesos de gestión de datos.
Desafíos:
Las organizaciones pueden enfrentarse a retos relacionados con la ampliación de sus procesos de gobierno de datos a medida que crecen. La complejidad de gestionar grandes cantidades de datos en múltiples sistemas puede crear problemas a la hora de garantizar la coherencia y el cumplimiento en toda la organización.
5. Etapa optimizada
En la fase de optimización, las prácticas de gobierno de datos están plenamente integradas y se mejoran continuamente. La organización está muy orientada a los datos, que desempeñan un papel central en la toma de decisiones y la estrategia. La gobernanza de los datos está arraigada en la cultura de la organización y hay un fuerte enfoque en la innovación y el aprovechamiento de los datos como ventaja competitiva.
Características:
- La gobernanza de los datos está integrada en todas las funciones y procesos.
- Mejora continua de la calidad de los datos, la seguridad y las prácticas de cumplimiento.
- Toma de decisiones basada en datos a todos los niveles.
- Innovación y uso de tecnologías punteras (IA, ML) para mejorar la gestión de datos.
Desafíos:
Aunque las organizaciones que se encuentran en la fase de optimización obtienen importantes beneficios de sus prácticas maduras de gobierno de datos, deben seguir invirtiendo en innovación, formación y en mantenerse a la vanguardia de los nuevos retos, como las nuevas normativas, la evolución de las amenazas a la seguridad y la necesidad de una mayor automatización.
Cómo pueden las organizaciones evaluar la madurez de su gobernanza de datos
Para evaluar la madurez de su gobierno de datos, las organizaciones pueden seguir un enfoque estructurado:
- Evaluar las prácticas existentes: Comience por documentar las prácticas actuales de gobierno de datos, incluidas las políticas, los procesos, las funciones y la tecnología. Esto ayuda a las organizaciones a comprender en qué punto se encuentran en términos de madurez de la gobernanza.
- Identificar áreas clave de mejora: Evalúe los aspectos clave de la gobernanza de datos, como la calidad, la seguridad, el cumplimiento y la accesibilidad de los datos. Identifique las áreas en las que los procesos son deficientes o necesitan mejoras.
- Utilizar el marco del modelo de madurez: Utilice las etapas del modelo de madurez para comparar las prácticas actuales de la organización. Esto ayuda a identificar las diferencias entre los niveles de madurez actuales y los deseados.
- Establecer objetivos de mejora: Una vez identificadas las carencias, establezca objetivos claros y cuantificables para mejorar la gobernanza de los datos. Esto puede implicar la creación de nuevas políticas, la inversión en tecnología o la creación de un equipo de gobierno de datos.
- Implantar una hoja de ruta: Elabore una hoja de ruta para mejorar las prácticas de gobernanza de datos a lo largo del tiempo. Esta hoja de ruta debe incluir pasos específicos, plazos y responsables para cada fase de mejora.
- Supervisar y medir los progresos: Supervise continuamente el progreso hacia la madurez y ajuste las estrategias según sea necesario. Pueden utilizarse indicadores clave de rendimiento (KPI) para medir el éxito y hacer un seguimiento de las mejoras.
Mejorar las prácticas de gobernanza de datos en general
Para ascender en el modelo de madurez, las organizaciones pueden centrarse en varias estrategias clave.
- Construir un marco de gobernanza sólido: Desarrolle políticas, normas y procesos claros para la gobernanza de datos. Asigne funciones y responsabilidades para garantizar la rendición de cuentas.
- Invertir en tecnología: Aproveche las herramientas tecnológicas que apoyan la gobernanza de datos, como las plataformas de gestión de datos, las herramientas de control de calidad y las soluciones de seguridad de datos.
- Fomentar una cultura basada en los datos: Promover la alfabetización de datos y hacer de la gobernanza de datos una prioridad en todos los niveles de la organización. Anime al personal a comprender el valor de las buenas prácticas de gobernanza de datos.
- Centrarse en la calidad de los datos: Establezca y aplique normas de calidad de los datos. Audite periódicamente los datos para comprobar su exactitud, integridad y coherencia.
- Garantice el cumplimiento y la seguridad: Manténgase al día de la normativa sobre privacidad de datos e invierta en sólidas prácticas de seguridad de datos para proteger la información sensible.
- Mejora continua: La gobernanza de datos no es una tarea de una sola vez. Requiere un perfeccionamiento continuo, la adaptación a nuevos retos y el aprovechamiento de tecnologías emergentes como la IA y el aprendizaje automático para optimizar las prácticas de gobernanza.
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Un modelo de madurez de la gobernanza de datos ofrece a las organizaciones una forma estructurada de evaluar y mejorar sus prácticas de gobernanza de datos. Al comprender en qué punto de la escala de madurez se encuentran, las organizaciones pueden tomar medidas específicas para mejorar la gestión, calidad, seguridad y conformidad de sus datos. A medida que los datos siguen desempeñando un papel central en las operaciones empresariales, la adopción y optimización de una estrategia de gobierno de datos es clave para garantizar que los datos sean un activo valioso y fiable que impulse el crecimiento y la innovación.
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