Gobierno de datos frente a gestión de datos: Diferencias clave

Cuando se trata de gestionar los datos de su organización, gobierno de datos y gestión de datos son dos términos que debe comprender. Aunque a menudo se confunden, tienen propósitos diferentes:

• La gobernanza de los datos define las normas, las políticas y la responsabilidad de cómo se manejan los datos. Se centra en garantizar la seguridad de los datos, el cumplimiento de la normativa y la alineación con los objetivos empresariales.
• La gestión de datos ejecuta estas normas, ocupándose de procesos técnicos como el almacenamiento, el tratamiento y el mantenimiento de los datos para garantizar su exactitud y accesibilidad.

Lo más importante: La gobernanza es el "qué y por qué" (estrategia), mientras que la gestión es el "cómo" (ejecución). Sin gobernanza, no hay dirección. Sin gestión, la estrategia sigue siendo teórica.

Resumen rápido:

• Gobernanza de datos: Se centra en las políticas, el cumplimiento y la propiedad.
• Gestión de datos: Gestiona las tareas cotidianas como el almacenamiento, la integración y el control de calidad.
• Juntos: Garantizan datos de alta calidad, seguros y utilizables para tomar mejores decisiones empresariales.

Comparación rápida:

Comprender la diferencia es fundamental para evitar ineficiencias, garantizar el cumplimiento de la normativa y liberar el verdadero valor de sus datos.

¿Qué es gouvernance datos?

Definición y objetivos

La gobernanza de datos sirve como marco estratégico diseñado para gestionar y salvaguardar los activos de datos de una organización. Establece políticas, procesos y normas claras para garantizar que los datos apoyan los objetivos empresariales al tiempo que mantienen la seguridad y el cumplimiento. Piense en ello como un reglamento que define quién puede acceder a los datos, cuándo pueden utilizarlos y cómo deben manejarse. Para las empresas estadounidenses, se trata de una prioridad absoluta. De hecho, una encuesta realizada en 2024 reveló que el 45% de los directores de datos consideran la gobernanza de los datos un punto clave, mientras que el 52% de los líderes de datos identificaron la mejora de la gobernanza como una estrategia importante en 2023.

Los principales objetivos de la gobernanza de datos son establecer protocolos de recopilación, almacenamiento y gestión de datos para minimizar errores e imprecisiones. También desempeña un papel fundamental en la gestión de riesgos y el cumplimiento normativo, al tiempo que permite el acceso seguro a los datos a través de los equipos. Esto garantiza datos de alta calidad y transparencia en todo el ciclo de vida de los datos.

Para alcanzar estos objetivos, las organizaciones aplican procesos estructurados que convierten estas estrategias en prácticas viables.

Procesos básicos de la gobernanza de datos

Establecer una gobernanza de datos eficaz requiere una serie de procesos interconectados que funcionen conjuntamente para crear un marco sólido. Todo comienza con la alineación de los objetivos de gobernanza con la estrategia empresarial más amplia.

Planificación y desarrollo de estrategias: Este paso implica la creación de un marco de políticas y normas que describan cómo se utilizarán los datos. Estas directrices abordan aplicaciones como la inteligencia empresarial, la frescura de los datos y los requisitos de privacidad.

Asignación de funciones: Es fundamental definir claramente las funciones. Por ejemplo, una entidad financiera puede designar a un responsable de cumplimiento como propietario de los datos de las transacciones, para garantizar que se cumplen los requisitos normativos y se impide el acceso no autorizado.

Creación y aplicación de políticas: Se establecen y aplican políticas de acceso, uso y seguridad de los datos. Por ejemplo, una empresa de venta al por menor puede utilizar perfiles de datos para identificar registros de clientes duplicados, garantizando informes precisos y esfuerzos de marketing personalizados.

Gestión y supervisión de la calidad de los datos: La supervisión periódica es esencial para mantener la calidad de los datos. Los indicadores clave de rendimiento ayudan a seguir los progresos. En el sector sanitario, el cifrado se utiliza a menudo para proteger los historiales de los pacientes y cumplir la normativa HIPAA.

Gestión de metadatos y catalogación de datos: Estas herramientas proporcionan visibilidad de los activos de datos. Por ejemplo, un conjunto de datos de un almacén de datos puede etiquetarse como "transacciones de clientes, cuarto trimestre de 2024", lo que ayuda a los equipos de marketing a dirigirse al público adecuado. Del mismo modo, un catálogo de datos puede ayudar a las empresas de comercio electrónico a localizar datos sobre el comportamiento de los clientes o métricas de ventas.

Gestión del ciclo de vida de los datos: Este proceso supervisa los datos desde su creación hasta su eliminación. Por ejemplo, los registros financieros pueden conservarse durante siete años antes de eliminarlos de forma segura para cumplir la normativa.

Requisitos reglamentarios y de conformidad

El gobierno eficaz de los datos no se limita a la gestión interna: también es esencial para cumplir los requisitos normativos externos. Garantiza que las organizaciones cumplan la legislación estadounidense mediante la aplicación de prácticas de datos que se ajusten a los complejos mandatos legales.

En sanidad, el cumplimiento de la HIPAA exige protocolos estrictos como controles de acceso, cifrado y registros de auditoría para proteger la información de los pacientes. Por ejemplo, las políticas de gobernanza pueden especificar quién puede acceder a los historiales médicos, cuánto tiempo deben conservarse y qué medidas de seguridad deben aplicarse.

Las empresas que cotizan en bolsa se enfrentan a los requisitos de cumplimiento de la SOX, que implican una estricta gobernanza en torno a la información financiera. Esto incluye procesos documentados para garantizar la precisión, la validación periódica, flujos de trabajo de aprobación claros y pistas de auditoría detalladas.

En California, la CCPA impone una sólida gobernanza de los datos para proteger la información de los consumidores. Las empresas deben identificar los datos personales, hacer un seguimiento de su uso y responder con prontitud a las solicitudes de acceso o eliminación de los consumidores.

Los marcos de gobernanza sólidos también ayudan a las organizaciones a mitigar los riesgos de cumplimiento, reduciendo la probabilidad de problemas legales. Con un aumento de las filtraciones de datos del 20 % en 2023, las estrategias de gobernanza sólidas son más importantes que nunca para proteger la información confidencial.

¿Qué es la gestión de datos?

Definición y objetivos

La gestión de datos tiene que ver con el aspecto práctico del manejo de los datos de una organización. Mientras que la gobernanza de datos establece las normas y directrices, la gestión de datos se centra en poner en práctica esas normas. Es el trabajo práctico de almacenar, procesar y mantener los datos a lo largo de su ciclo de vida.

La Organización Internacional de Normalización (ISO) lo explica bien:

"La gobernanza de datos especifica qué decisiones deben tomarse en la gestión de datos y quién toma dichas decisiones. Sin embargo, la gestión de datos garantiza que estas decisiones se tomen y que las acciones se lleven a cabo adecuadamente."

En términos más sencillos, la gobernanza define el "qué" y el "por qué", mientras que la gestión se ocupa del "cómo".

Los objetivos principales de la gestión de datos son garantizar que los datos sean precisos, accesibles y fiables en toda la organización. Esto significa que los empleados pueden encontrar fácilmente los datos que necesitan y confiar en ellos. También incluye la protección de los datos frente a pérdidas, robos o infracciones mediante medidas de seguridad adecuadas. Además, la gestión de datos ayuda a las organizaciones a escalar sus operaciones mediante la creación de procesos repetibles que mantienen los datos y metadatos actualizados.

Cuando la gestión de datos no se hace bien, las consecuencias pueden ser costosas. Según Gartner, las empresas pierden una media de 12,9 millones de dólares anuales debido a la mala calidad de los datos. Peor aún, casi la mitad (47%) de los registros de datos recién creados tienen al menos un error crítico que repercute en el trabajo. Dado que sólo el 3% de los datos de las organizaciones cumplen las normas básicas de calidad, una gestión eficaz de los datos es imprescindible para cualquier empresa que quiera seguir siendo competitiva.

Cuando se combina con una gobernanza sólida, la gestión de datos garantiza un ciclo de vida de los datos fluido que favorece el éxito empresarial.

Procesos clave de la gestión de datos

Para alcanzar sus objetivos, la gestión de datos se basa en procesos específicos que gestionan los datos a lo largo de su ciclo de vida, desde su creación hasta su eliminación. Estos procesos trabajan conjuntamente para convertir los datos en bruto en un valioso activo empresarial.

• Diseño de la arquitectura de datos: Es el proyecto de cómo se mueven los datos en una organización. Incluye el diseño de sistemas de almacenamiento, la creación de puntos de integración y la construcción de la infraestructura técnica para el resto de actividades relacionadas con los datos.
• Recogida e introducción de datos: Consiste en recopilar datos de diversas fuentes e introducirlos en el sistema. Las herramientas automatizadas supervisan la generación de datos, detectan anomalías y los dirigen a los sistemas de almacenamiento o procesamiento adecuados. Controles como la aplicación de esquemas y la validación de reglas de negocio garantizan que los datos cumplen las normas de calidad.
• Canalizaciones ETL y ELT: Estas canalizaciones extraen, transforman y cargan datos, preparándolos para el análisis. Limpian, validan y enriquecen los datos sin procesar para que estén listos para su uso.
• Almacenamiento y procesamiento: Este paso gestiona dónde se almacenan los datos y cómo se accede a ellos. Los sistemas de almacenamiento por niveles -como el almacenamiento en caliente, en caliente y en frío- equilibran el rendimiento, la accesibilidad y el coste.
• Integración de datos: Este proceso conecta datos de diferentes fuentes, rompiendo silos y creando vistas unificadas para un mejor análisis y toma de decisiones.
• Control y garantía de calidad: El seguimiento continuo garantiza que los datos sigan siendo precisos, completos y coherentes. Las herramientas automatizadas y la detección de anomalías basada en IA pueden reducir las tareas manuales hasta en un 70%.
• Catalogación y descubrimiento de datos: Se trata de crear inventarios de activos de datos en los que se puedan realizar búsquedas, facilitando a los equipos la búsqueda de la información que necesitan al tiempo que comprenden su contexto y calidad.

Marcos de apoyo a la gestión de datos

Las organizaciones utilizan marcos estructurados para orientar sus esfuerzos de gestión de datos. Estos marcos proporcionan metodologías probadas para evitar los errores más comunes y garantizar que se cubren todos los aspectos de la gestión de datos.

• ITIL (Biblioteca de Infraestructuras de Tecnologías de la Información): Este marco trata los datos como un servicio, centrándose en acuerdos claros de nivel de servicio, gestión del cambio y mejora continua. Alinea la gestión de datos con objetivos más amplios de servicios de TI.
• TOGAF (Marco de Arquitectura del Grupo Abierto): TOGAF ofrece un enfoque detallado de la arquitectura empresarial, incluida la arquitectura de datos. Conecta las necesidades empresariales con la implementación técnica, garantizando que la gestión de datos respalda los objetivos organizativos.

Ambos marcos hacen hincapié en la simplicidad. Como aconseja Kurt In Albon, Director Global de Calidad de la Información de Lonza:

"Mantenlo simple. Los ciclos de vida pueden tener un gran nivel de detalle, pero si los mantienes sencillos, se vuelven manejables. Un pequeño cambio en el trabajo diario no debería requerir la actualización de 20 documentos, no quieres verte en esa situación."

Estos marcos ofrecen plantillas, mejores prácticas y estructuras de gobierno para ayudar a las organizaciones a gestionar los datos de forma sistemática, reduciendo los riesgos y aumentando las posibilidades de alcanzar los objetivos empresariales. También destacan el vínculo fundamental entre la gestión de datos y la gobernanza, mostrando cómo ambas trabajan juntas para impulsar el éxito.

Diferencias clave entre gobernanza de datos y gestión de datos

El gobierno y la gestión de datos desempeñan funciones distintas pero interrelacionadas en la gestión de los datos de una organización. Comprender estas funciones es fundamental para crear estrategias que eviten errores costosos y garanticen el cumplimiento de la normativa.

En el fondo, la diferencia radica en la estrategia frente a la ejecución. Robert S. Seiner, autor de Non-Invasive Data Governance, lo explica muy bien:

"La gobernanza de datos se centra en lo que yo llamo la Carta de Derechos. Se trata de que las personas "adecuadas" con los conocimientos "adecuados" trabajen con los datos "adecuados" de la forma "adecuada" en el momento "adecuado" para tomar la decisión "adecuada". Mientras tanto, la gestión de datos es la aplicación de prácticas y procesos orientados al éxito de los resultados empresariales".

En términos más sencillos, la gobernanza crea el plan, mientras que la gestión lo lleva a cabo. Sin gobernanza, no hay dirección; sin gestión, el plan sigue siendo solo una idea.

Cuadro comparativo

Para entender mejor sus funciones, he aquí un desglose por separado de la gobernanza y la gestión de datos:

Esta comparación pone de relieve cómo la gobernanza y la gestión se complementan para lograr un tratamiento eficaz de los datos.

Ejemplos prácticos

Veamos el caso de una organización sanitaria que gestiona historiales de pacientes. La gobernanza y la gestión abordan problemas similares, pero desde ángulos distintos:

Gobernanza de datos en acción:

• Elabora políticas sobre quién puede acceder a los datos de los pacientes.
• Clasifica los registros en función de su sensibilidad.
• Establece calendarios de conservación y procedimientos de auditoría para cumplir los requisitos de la HIPAA.

Gestión de datos en acción:

• Implementa controles de acceso basados en roles en la base de datos.
• Cifra los datos de los pacientes para protegerlos durante su almacenamiento.
• Automatiza las copias de seguridad para evitar la pérdida de datos.
• Crea canalizaciones ETL (extracción, transformación y carga) para validar la exactitud de los datos antes de su almacenamiento.

El coste de la desalineación

Cuando la gobernanza y la gestión no están sincronizadas, las organizaciones se enfrentan a ineficiencias, riesgos de cumplimiento e incluso sanciones económicas. La desalineación puede dar lugar a sistemas de datos fragmentados, metadatos incoherentes y vulnerabilidades de seguridad, problemas graves en sectores regulados por GDPR, HIPAA o SOC 2.

Como ya se ha dicho, la gobernanza determina qué decisiones deben tomarse y quién las tomamientras que la gestión garantiza que estas decisiones se lleven a cabo. Cuando ambas funciones están alineadas, las organizaciones disfrutan de una mejor calidad de los datos, un mayor cumplimiento de la normativa y unas operaciones más fluidas.

Cómo colaboran la gobernanza y la gestión de datos

La gobernanza y la gestión de datos pueden desempeñar funciones distintas, pero su éxito depende de su perfecta colaboración. Piense en la gobernanza como el proyecto y en la gestión como la ejecución práctica. Cuando ambos se alinean y se comunican eficazmente, crean una base sólida para la gestión de datos. Esta asociación entre planificación y ejecución es fundamental en todos los sectores.

La gobernanza establece el marco, la dirección ejecuta

La gobernanza establece las normas -políticas y controles-, mientras que la gestión las pone en práctica. Esta clara división garantiza la coherencia de las decisiones estratégicas, mientras que los procesos operativos pueden adaptarse a las exigencias técnicas.

Tomemos por ejemplo sectores como el manufacturero, el farmacéutico y el sanitario. La gobernanza garantiza el cumplimiento de normativas como las directrices de la FDA y la HIPAA, salvaguardando la propiedad intelectual y los datos confidenciales de los pacientes. Mientras tanto, la gestión se centra en tareas como la optimización de los datos de la cadena de suministro o la integración de los historiales de los pacientes procedentes de múltiples fuentes para permitir una toma de decisiones más inteligente.

Cuando la gobernanza y la gestión no trabajan juntas, las consecuencias pueden ser costosas. Según Gartner, el 80 % de las iniciativas empresariales digitales se estancan debido a una gobernanza deficiente. Según los informes, una empresa de Fortune 500 pierde 2,9 millones de dólares al día por culpa de unos cuadros de mando mal alineados.

Los marcos de gobernanza definen el modo en que las organizaciones gestionan, protegen y utilizan sus datos, tanto para el valor empresarial como para el cumplimiento de la normativa. Estos marcos proporcionan la estructura que los equipos de gestión necesitan para gestionar los datos de forma coherente y responsable, desde el almacenamiento hasta el acceso.

Estrategias de alineación

Dada su importancia, alinear la gobernanza y la gestión es clave para el éxito operativo. Las organizaciones lo consiguen estableciendo objetivos de gobernanza claros y asignando funciones de gestión específicas.

El primer paso consiste en definir objetivos de gobernanza que se ajusten a las prioridades de la empresa, ya sea mejorar la calidad de los datos, garantizar el cumplimiento de la normativa o mejorar la accesibilidad de los datos. Estos objetivos deben ser mensurables y estar vinculados a resultados tangibles.

A continuación, la rendición de cuentas es fundamental. Asignar funciones de gestión a personas o equipos garantiza que alguien sea responsable de tareas como mantener la calidad de los datos, controlar el acceso y cumplir las normas de conformidad. De este modo se evita el problema de que se creen políticas de gobernanza sin un claro responsable de su aplicación.

El desarrollo y la aplicación de normas para la introducción, el almacenamiento y el uso de datos garantizan aún más la coherencia y la calidad en todos los procesos. Cuando las organizaciones implantan la gestión de datos maestros junto con la gobernanza, pueden obtener un ahorro de costes de hasta el 40% en un plazo de 12 a 18 meses y un retorno de la inversión de seis a siete veces superior.

Cómo Actian apoya las prácticas de datos unificadas

La Plataforma de Inteligencia de Datos de Actian ofrece una solución que tiende un puente entre la gobernanza y la gestión, garantizando que trabajen en armonía. Esta plataforma ayuda a los equipos de datos a descubrir, comprender y estandarizar datos, proporcionando información segura, conforme y fiable.

El enfoque de Actian fomenta la colaboración mediante la automatización y los procesos iterativos, lo que permite que los marcos de gobernanza evolucionen sin alterar las prácticas de gestión. La plataforma, construida como una solución nativa en la nube y preparada para IA, utiliza un gráfico de conocimiento federado para identificar, clasificar y gestionar automáticamente activos de datos personales a escala. Esto apoya los requisitos de gobernanza al tiempo que permite a los equipos de gestión operar de manera eficiente. Las funciones de búsqueda inteligente también permiten a los usuarios encontrar rápidamente los datos que necesitan para sus necesidades empresariales específicas.

Para las organizaciones que navegan por entornos multicloud, la plataforma de Actian ofrece gestión de canalización de datos y soporte multicloud. Esto garantiza que la calidad de los datos siga siendo alta en las distintas plataformas, al tiempo que las políticas de gobernanza se mantienen coherentes y la gestión puede optimizar el rendimiento y los costes.

Además, la solución de gestión de metadatos de Actian permite a los administradores de datos gestionar grandes volúmenes de datos de forma eficaz. Da soporte a funciones de gobierno como la definición de la propiedad y el linaje de los datos, al tiempo que proporciona a los equipos de gestión la visibilidad que necesitan para mantener el rendimiento del sistema y la calidad de los datos.

Como explica Matt Aslett, de Ventana Research:

"Actian proporciona un entorno único con capacidad para integrar, gestionar y procesar datos en múltiples ubicaciones".

Ideas prácticas para las empresas estadounidenses

Solo el 19 % de las empresas estadounidenses ha implantado plenamente estrategias de gobernanza de datos. Mientras tanto, el 60 % corre el riesgo de no alcanzar el potencial de la IA en 2027 debido a lagunas en la gobernanza. Para evitar estos escollos, es fundamental conectar la gobernanza de datos con resultados empresariales claros y medibles.

Creación de un entorno de datos preparado para la IA

Crear un entorno de datos preparado para la IA significa garantizar que sus datos estén limpios, estructurados, sean coherentes y fácilmente accesibles. Las empresas estadounidenses pueden seguir pasos específicos para alcanzar estos estándares.

• Definir una estrategia de gobierno de datos: Esta estrategia debe alinearse directamente con los objetivos empresariales de su organización. Vaya más allá de los modelos teóricos estableciendo resultados mensurables. Comience con una auditoría exhaustiva de sus sistemas de datos actuales para identificar lagunas y evaluar los riesgos de seguridad.
• Establezca funciones y responsabilidades claras: Asigne propietarios y administradores de datos y forme un consejo de gobernanza. Esta estructura garantiza la gestión eficaz de todos los elementos del ecosistema de datos, desde el control de calidad hasta el cumplimiento normativo.
• Céntrese primero en las áreas de alto valor: Enfóquese en áreas que puedan dar resultados rápidos. Los primeros éxitos generan confianza en la organización y fomentan la aceptación de iniciativas de mayor envergadura.
• Implantar un catálogo de datos: Un catálogo de datos simplifica la gestión de metadatos, lo que facilita a los científicos de datos encontrar y comprender los datos que necesitan. Los procesos regulares de limpieza y validación de datos también son esenciales para mantener una información fiable de la IA.
• Establezca indicadores clave de rendimiento y realice comprobaciones periódicas: Utilice métricas de calidad de datos para orientar los ajustes de gobernanza y garantizar la mejora continua.

Una vez establecidos estos pasos fundamentales, el siguiente paso es adoptar una solución que vincule la gobernanza con una gestión eficaz.

Uso de las soluciones de datos de Actian

Actian ofrece herramientas diseñadas para hacer frente a estos retos. Actian Data Intelligence Platform proporciona a las empresas estadounidenses una forma integral de unificar las prácticas de gobierno y gestión. Ayuda a las organizaciones a fomentar una cultura impulsada por los datos al permitir a los directivos crear un repositorio de metadatos fiable. La plataforma acelera los conocimientos y refuerza la gobernanza en toda la empresa.

El impacto de la plataforma en el mundo real es evidente. Por ejemplo, Lufthansa Cargo utilizó la plataforma de inteligencia de datos de Actian en el primer trimestre de 2023 para mejorar el descubrimiento de datos y la colaboración. Esto mejoró la gestión de la carga y preparó a la empresa para futuros retos. Bettina Berg, arquitecta de datos de Lufthansa Cargo, destacó las ventajas:

"Centralizamos nuestros datos analíticos y de BI en una única solución. La aplicación Studio permitió la transparencia de los datos y la claridad de la documentación, mientras que la aplicación Explorer permitió a los usuarios finales encontrar los datos adecuados para sus casos de uso. Esto representó una ventaja significativa para Lufthansa Cargo".

La plataforma de Actian automatiza tareas esenciales, como mantener actualizados los activos de datos, y sus funciones de búsqueda inteligente aceleran el descubrimiento de datos. Esto reduce el tiempo que los equipos dedican al mantenimiento manual del catálogo, lo que aumenta la productividad general.

Para las empresas estadounidenses centradas en el cumplimiento de la normativa, la plataforma simplifica el cumplimiento de la normativa identificando, clasificando y gestionando automáticamente los activos de datos personales. Esta automatización minimiza los errores humanos al tiempo que garantiza la aplicación coherente de las políticas de gobernanza.

La plataforma también ofrece sólidas funciones de linaje de datos, que proporcionan una visión completa del ciclo de vida de los datos. Esta función tiene un valor incalculable para la supervisión de la gobernanza y la resolución de problemas. Cuando se integra con las herramientas de calidad de datos existentes, los usuarios pueden supervisar las métricas de calidad desde la fase de descubrimiento, lo que permite una resolución proactiva de los problemas.

Martin Zürn, Director de Ingeniería de Datos de Gema, elogió la plataforma:

"La plataforma tiene una gran interfaz de usuario: es muy limpia, elegante y fácil de usar. A nuestros usuarios les gustó desde el primer día. Les facilita saber qué productos de datos tenemos, de dónde proceden los datos y en qué visualizaciones se utilizan. Además, siempre saben a quién dirigirse si tienen preguntas sobre un producto de datos concreto".

El diseño nativo en la nube de la plataforma permite descubrir, acceder y compartir datos de forma eficiente en empresas modernas y distribuidas. Su arquitectura garantiza la escalabilidad a medida que crecen los volúmenes de datos y evolucionan las necesidades empresariales.

Conclusión

La gobernanza y la gestión de datos desempeñan papeles distintos pero interconectados en el éxito de la empresa. La gobernanza sienta las bases definiendo políticas, normas y responsabilidades, mientras que la gestión se centra en las tareas prácticas de almacenar, procesar y mantener los datos. Reconocer esta diferencia es esencial, especialmente cuando el 93% de los encuestados cree que las mejoras en la gobernanza pueden aumentar significativamente las capacidades de IA.

La relación entre gobernanza y gestión es una vía de doble sentido. La gobernanza tiene como objetivo mejorar la calidad de los datos (61%) e impulsar las iniciativas de IA (58%), pero sin una gestión adecuada para ejecutar estos objetivos, los resultados a menudo se quedan cortos. Por otro lado, la gestión sin supervisión de la gobernanza conduce a datos incoherentes, lo que socava la toma de decisiones acertadas.

Estos datos ponen de relieve la importancia de alinear los esfuerzos de gobernanza y gestión. Para las empresas estadounidenses que trabajan para prepararse para la IA, esta alineación es especialmente urgente. En la actualidad sólo el 4% de las organizaciones están realmente preparadas para la IAuna brecha vinculada en gran medida a la escasa integración entre las prácticas de gobernanza y gestión. Las recompensas potenciales de salvar esta brecha son impresionantes: mayor confianza en los datos y las decisiones (93%), tiempo de comercialización más rápido (89%), tiempo de creación de valor más rápido (88%) y mejores resultados empresariales (88%)..

El Dr. Carsten Bange, Director General de BARC, subraya esta necesidad:

"Las organizaciones con una verdadera madurez de datos construyen entornos en los que los usuarios empresariales pueden acceder con confianza a los activos de datos y confiar en ellos, con el apoyo de marcos de gobernanza que permiten el análisis de autoservicio y la integración de IA. Sin una evaluación honesta de las capacidades actuales, las empresas se arriesgan a seguir estrategias de IA que carecen de la base de gobernanza necesaria para el éxito".

Alcanzar este nivel de madurez requiere estructuras de gobierno claras, herramientas automatizadas para mantener la calidad de los datos y un compromiso de toda la empresa con las prácticas basadas en datos. Revisar y perfeccionar periódicamente estos marcos garantiza que sigan siendo eficaces a medida que evolucionan las necesidades empresariales.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es la relación entre la gobernanza de datos y la gestión de datos, y cómo mejoran la calidad de los datos y la conformidad?

La gobernanza de datos y la gestión de datos son dos caras de la misma moneda, que trabajan mano a mano para mantener datos fiables y seguros dentro de una organización. El gobierno de datos establece el marco: se trata de establecer las normas, políticas y responsabilidades para proteger la integridad de los datos y garantizar su uso adecuado. Por otro lado gestión de datos toma estas directrices y las pone en práctica a través de procesos, herramientas y operaciones cotidianas.

Cuando la gobernanza y la gestión están alineadas, las organizaciones pueden conseguir datos que no sólo son precisos y coherentes, sino que también cumplen las normas reglamentarias. Esta colaboración genera confianza en los datos, agiliza las operaciones y facilita la toma de decisiones en toda la empresa.

¿Cómo pueden las organizaciones alinear la gobernanza de datos con sus objetivos empresariales?

Para garantizar que la gobernanza de los datos se ajusta a los objetivos empresariales, es fundamental empezar por conseguir la participación de los altos directivos. Su participación ayuda a asegurar el respaldo estratégico y garantiza que las iniciativas de datos estén directamente vinculadas a los objetivos de la organización. Empiece por elaborar una estrategia de datos centrada que vincule los esfuerzos de datos a resultados empresariales específicos, evalúe las capacidades actuales y establezca objetivos claros y medibles.

A partir de ahí, establezca un marco de gobernanza. Este marco debe definir funciones, responsabilidades y procesos de toma de decisiones que se ajusten a sus prioridades estratégicas. También debe abordar los requisitos de cumplimiento y mantener altos niveles de calidad de los datos.

Mantener el compromiso de las partes interesadas a lo largo de todo el proceso. Haga un seguimiento periódico de los progresos y ajuste las estrategias a medida que cambien los objetivos empresariales. La flexibilidad y el fomento de la colaboración continua son esenciales para mantener los esfuerzos de gobernanza alineados con las necesidades empresariales y lograr el éxito a largo plazo.

¿Por qué las organizaciones necesitan tanto la gobernanza como la gestión de datos para prepararse para la IA?

Para prepararse con éxito para la IA, las organizaciones deben dar prioridad tanto al gobierno de datos y gestión de datos. Estos dos marcos abordan aspectos distintos pero interconectados de la gestión de datos.

La gobernanza de los datos garantiza su exactitud, seguridad y uso conforme a normas éticas. Por otro lado, la gestión de datos se centra en el aspecto práctico: organizar, procesar y mantener los datos para que las operaciones funcionen sin problemas.

Cuando se combinan, estas prácticas sientan unas bases sólidas para los proyectos de IA. Garantizan la fiabilidad de los datos, cumplen los requisitos normativos y permiten a los modelos de IA rendir al máximo. Esta sinergia permite a las empresas implantar la IA de forma responsable, confiando en la calidad e integridad de sus datos.

Crear infraestructuras es el primer paso: obtener inteligencia es lo que impulsa los resultados.

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