Guía empresarial sobre la gestión de datos: funciones, programas y buenas prácticas
La gestión de datos es la disciplina operativa que se encarga de asignar la responsabilidad sobre la calidad de los datos, las definiciones, el acceso y el cumplimiento normativo en toda la empresa. Garantiza que los datos sean precisos, estén bien documentados, se rijan por normas y sean fiables para su uso en análisis e inteligencia artificial.
Esta guía explica qué es la gestión de datos, en qué se diferencia de la gobernanza de datos y de la titularidad de los datos, cuáles son las funciones implicadas, cómo crear un programa de gestión de datos y cuáles son las mejores prácticas que distinguen a los programas eficaces de aquellos que solo existen sobre el papel.
¿Qué es gestion des données?
La gestión de datos es el conjunto de procesos, funciones y responsabilidades que garantizan que los activos de datos de una organización sean precisos, accesibles y coherentes, y que se utilicen de conformidad con las políticas establecidas.
Mientras que la gobernanza de datos define las normas —las políticas, los estándares y las estructuras de rendición de cuentas—, la gestión de datos se encarga de aplicarlas. Los gestores son las personas y los procesos que garantizan la fiabilidad de los datos en el día a día: resuelven problemas de calidad, mantienen las definiciones, aplican los controles de acceso y se aseguran de que las personas que necesitan los datos puedan encontrarlos y utilizarlos.
En la práctica, la gestión de datos se sitúa en la intersección entre el ámbito empresarial y el tecnológico. Los equipos empresariales comprenden qué significan los datos y cómo deben utilizarse. Los equipos técnicos gestionan la infraestructura que los almacena y los transfiere. Los gestores de datos actúan como puente entre ambos, garantizando que las definiciones empresariales se reflejen en las implementaciones técnicas y que los cambios técnicos se comuniquen a los usuarios empresariales.
Gestión de datos, gobernanza de datos y propiedad de los datos
Estos tres términos se utilizan con frecuencia de forma indistinta. Describen funciones distintas, aunque relacionadas entre sí.
| Gestión de datos | Gobernanza de datos | Propiedad de los datos | |
|---|---|---|---|
| Qué es | Responsabilidad operativa diaria en materia de calidad de los datos, definiciones y acceso | El marco de políticas, normas y competencias decisorias que rigen los datos | Responsabilidad empresarial última sobre un dominio de datos o un activo |
| ¿Quién lo hace? | Responsables de datos, equipos de gestión de dominios | Consejo de gobernanza de datos, director de datos (CDO), responsables de gobernanza | Responsables de unidades de negocio, directivos de área |
| Objetivo principal | Calidad, definiciones, acceso, cumplimiento normativo | Diseño de políticas, normas y estructuras de rendición de cuentas | Decisiones estratégicas sobre el uso de los datos y la alineación con el negocio |
| Horizonte temporal | Tareas operativas diarias y semanales | Gestión del programa trimestral y anual | Supervisión estratégica continua |
| Resultados | Se han resuelto los problemas de calidad, se han actualizado los términos del glosario y se han aprobado las solicitudes de acceso | Políticas de gobernanza, normas sobre datos, marcos de rendición de cuentas | Estrategia de datos aprobada, decisiones sobre datos a nivel de dominio |
| Relación con los demás | Aplica lo establecido en las normas de gobernanza y rinde cuentas ante los responsables de los datos | Establece las normas que debe seguir la administración | Patrocina el programa de gobernanza y es responsable del ámbito en el que actúan los administradores |
Gestión de datos frente a gobernanza de datos:la gobernanzaes la política; la gestión es la práctica. Un programa de gobernanza sin una gestión activa da lugar a normas que nadie hace cumplir. La gestión sin un marco de gobernanza da lugar a decisiones incoherentes que varían según el equipo.
Gestión de datos frente a propiedad de los datos:elpropietario de los datos asume la responsabilidad empresarial última sobre un ámbito concreto. El gestor de datos se encarga de la gestión diaria dentro de ese ámbito. Los propietarios toman las decisiones estratégicas. Los gestores las llevan a cabo a nivel operativo.
Gestión de datos frente a custodia de datos: Los custodios de datos son los equipos técnicos que gestionan la infraestructura: almacenamiento, flujos de datos, controles de acceso y copias de seguridad. Los gestores de datos definen qué significan los datos y cómo deben gestionarse. Los custodios aplican esas decisiones en el ámbito técnico.
Funciones clave en un programa de gestión de datos
Los programas de gestión eficaces definen claramente las funciones para que la responsabilidad no quede en manos de nadie entre los distintos equipos.
Responsable de datos
El responsable de datos es el núcleo operativo de un programa de gestión de datos. Los responsables gestionan la calidad diaria de los datos, mantienen las definiciones de negocio en el catálogo de datos y en el glosario de negocio, tramitan las solicitudes de acceso, resuelven los problemas relacionados con los datos y actúan como enlace entre los usuarios de negocio y los equipos técnicos.
Responsabilidades principales:
- Mantener los términos y las definiciones del glosario empresarial correspondientes al dominio de datos que se les haya asignado.
- Supervisar los índices de calidad de los datos y resolver los problemas señalados dentro de los plazos establecidos en los acuerdos de nivel de servicio (SLA).
- Revisar y aprobar o remitir a un nivel superior las solicitudes de acceso a los datos.
- Documentar el historial de los datos y señalar los cambios que afecten a los usuarios posteriores.
- Participar en los comités de gestión para armonizar las normas y políticas.
- Colaborar con los responsables de los datos para aplicar las decisiones de gobernanza en los sistemas técnicos.
Quién desempeña esta función:analistas sénior, expertos en la materia o puestos específicos de gestión en organizaciones más grandes. En equipos más pequeños, una sola persona puede encargarse de la gestión de varios ámbitos.
Propietario de los datos
El responsable de los datos es el principal responsable de un ámbito de datos. Los responsables suelen ser directivos de la empresa —por ejemplo, el vicepresidente de Finanzas es responsable de los datos financieros y el director de marketing, de los datos de clientes— y son quienes toman las decisiones estratégicas sobre cómo se definen, utilizan y gestionan los datos de su ámbito.
Responsabilidades principales:
- Definir las normas y estándares empresariales que rigen su ámbito de datos.
- Aprobar cambios significativos en las definiciones de los datos, las políticas de acceso y el uso.
- Patrocinar el programa de gestión responsable dentro de su unidad de negocio.
- Punto de escalación para los problemas que el delegado no pueda resolver por sí mismo.
Custodio de datos
Los responsables de la custodia de los datos son los equipos técnicos encargados de la infraestructura que almacena, transfiere y protege los datos. Se encargan de aplicar las decisiones de gobernanza definidas por los propietarios y los gestores.
Responsabilidades principales:
- Aplicar los controles de acceso y los cambios en los permisos aprobados por los administradores y los propietarios.
- Gestionar el almacenamiento de datos, los flujos de trabajo, las copias de seguridad y el cifrado.
- Aplicar las correcciones relativas a la calidad de los datos técnicos identificadas por los responsables.
- Mantener los metadatos a nivel del sistema: esquemas, definiciones de tablas y configuraciones de los flujos de trabajo.
Responsable de gobernanza de datos / Director de datos (CDO)
Establece el marco de gobernanza para toda la organización en el que se desarrolla la gestión responsable. Define las normas de gestión responsable, resuelve los conflictos entre ámbitos, supervisa el estado de los programas e informa a la dirección ejecutiva sobre la situación de la gobernanza.
Tipos de gestión de datos
No todos los programas de gestión responsable tienen la misma estructura. El modelo adecuado depende del tamaño de la organización, del sector al que pertenezca y de su grado de madurez en materia de gobernanza.
Gestión de las áreas temáticas: Los responsables se asignan por ámbito de datos: un responsable financiero se encarga de las definiciones de los datos financieros, mientras que un responsable de clientes se encarga de los datos de los clientes. Este modelo funciona bien cuando los ámbitos de datos están claramente delimitados y los conocimientos especializados sobre cada ámbito se concentran en equipos específicos.
Gestión técnica: Se centra en la calidad técnica y la fiabilidad de los datos: gestión de esquemas, documentación de los flujos de datos, normas de calidad de los datos y linaje a nivel de sistema. Suele estar a cargo de los equipos de ingeniería de datos. Es habitual en organizaciones dirigidas por ingenieros o como complemento a la gestión temática centrada en el negocio.
Gestión operativa: Se centra en la ejecución diaria de las políticas de gobernanza: tramitar solicitudes de acceso, resolver incidencias de calidad y mantener el estado de certificación. Se trata menos de conocimientos especializados en el ámbito y más de disciplina en los procesos.
Gestión ejecutiva: Directivos de alto nivel que asumen la responsabilidad de los ámbitos de datos a nivel estratégico. No realizan tareas operativas de gestión, sino que patrocinan programas, resuelven los casos que se les remiten y se aseguran de que la gobernanza cuente con los recursos adecuados.
Gestión federada: En un modelo de malla de datos o de gran empresa, la gestión se distribuye entre los equipos de dominio, que son responsables de sus productos de datos de principio a fin. Una función de gobernanza central establece las normas; los gestores de dominio las aplican a nivel local. Este modelo se adapta mejor que la gestión centralizada a las grandes organizaciones con unidades de negocio diferenciadas.
Creación de un programa de gestión de datos
Paso 1: Definir el alcance y establecer las prioridades de los ámbitos
Empieza por los ámbitos de datos que entrañan mayor riesgo o valor para la empresa: datos de información financiera, registros de clientes, datos sujetos a normativas como el RGPD o la HIPAA. Asigna un responsable y un titular a cada ámbito prioritario antes de pasar a las áreas de menor prioridad.
Paso 2: Establecer el marco de gobernanza
Define las políticas que aplicará el equipo de gestión: normas de calidad de los datos, reglas de control de acceso, políticas de conservación y requisitos de cumplimiento. Documenta las estructuras de responsabilidad: quién es responsable de qué, quién resuelve cada asunto y quién remite el asunto a quién.
Paso 3: Crear el equipo de administración
Identifica a los responsables de cada ámbito prioritario. En la mayoría de las organizaciones, los responsables son expertos en la materia que ya forman parte de la plantilla y que asumen estas responsabilidades como parte definida de su función, no personas recién contratadas. Define con claridad la distribución del tiempo, las responsabilidades y los procedimientos de escalado.
Paso 4: Implementar un catálogo de datos
La gestión de datos sin herramientas adecuadas no es escalable. Un catálogo de datos ofrece a los responsables de la gestión una interfaz centralizada para mantener los términos del glosario, supervisar los índices de calidad, tramitar las solicitudes de acceso, realizar un seguimiento del linaje de los datos y gestionar las certificaciones. Además, hace que el trabajo de gestión de datos sea visible en toda la organización, en lugar de quedar relegado a hojas de cálculo y cadenas de correos electrónicos.
Paso 5: Definir las normas de calidad y los criterios de certificación
Establecer los umbrales que hacen que un conjunto de datos sea lo suficientemente fiable como para certificarlo: índice mínimo de exhaustividad, índice de valores nulos aceptable, grado de actualidad requerido y documentación obligatoria sobre el historial. Los gestores aplican estas normas de forma coherente. Los usuarios confían en los activos certificados sin necesidad de verificarlos por su cuenta.
Paso 6: Establecer procesos de gestión responsable
Define flujos de trabajo repetibles para las tareas de gestión más habituales: cómo se presentan, revisan y aprueban las solicitudes de acceso; cómo se señalan, asignan y resuelven los problemas de calidad; cómo se proponen, revisan y publican los términos del glosario. Los procesos documentados reducen las inconsistencias y permiten medir el rendimiento de la gestión.
Paso 7: Medir y elaborar un informe
Los programas de gestión eficaces realizan un seguimiento de los indicadores operativos: porcentaje de activos de datos con responsables asignados, tendencias de la puntuación de calidad por dominio, tiempo de tramitación de las solicitudes de acceso, volumen de incidencias pendientes y cobertura del glosario. Estos indicadores deben comunicarse periódicamente a los responsables de gobernanza para demostrar el buen funcionamiento del programa e identificar en qué áreas es necesario invertir.
Mejores prácticas en la gestión de datos
Asigna la responsabilidad de la gestión antes de que se convierta en algo urgente: Los programas de gestión que se ponen en marcha tras un incidente relacionado con la calidad de los datos o un incumplimiento normativo comienzan en modo de recuperación. Asigna responsables y gestores a los ámbitos críticos de forma proactiva, antes de que una deficiencia en la gobernanza se convierta en un problema empresarial.
La gestión debe ser operativa, no meramente ceremonial: Un programa de gestión que solo se reúne trimestralmente y elabora documentos normativos sin velar por su cumplimiento aporta poco valor. La gestión funciona cuando los responsables realizan tareas operativas diarias: resolver problemas, mantener los glosarios, aprobar accesos. El marco de gobernanza garantiza la coherencia de ese trabajo; no lo sustituye.
Utiliza un catálogo de datos para que la gestión de activos sea escalable: Los procesos manuales de gestión —hojas de cálculo, cadenas de aprobación por correo electrónico, documentos de Word para las definiciones de datos— no son escalables más allá de unos pocos cientos de activos. Un catálogo de datos centraliza todos los flujos de trabajo de gestión, hace que el trabajo sea visible y proporciona a los gestores herramientas que se adaptan a la complejidad de la tarea.
Convierte la definición de datos en un proceso colaborativo: Los términos del glosario que los gestores de datos definen de forma aislada y luego publican rara vez se adoptan. Involucra a los usuarios de negocio, a los analistas y a los responsables de cada área en el proceso de definición. Los términos que los equipos han ayudado a definir son los que los equipos utilizan.
Vincular la gestión del programa a los indicadores de calidad de los datos: Los responsables que puedan demostrar mejoras en la puntuación de calidad, una reducción de los incidentes relacionados con los datos y una reducción de los tiempos de respuesta a las solicitudes de acceso podrán demostrar el valor del programa en términos concretos. Incorpora la medición al programa desde el principio, no como algo secundario.
Diseña tu estructura pensando en una gobernanza federada a medida que creces: Los modelos de gestión centralizados se colapsan a medida que las organizaciones crecen. Planifica la federación desde el principio: define las normas que se aplicarán en toda la empresa y, a continuación, concede a los equipos de cada ámbito la autonomía necesaria para llevar a cabo la gestión dentro de esos límites. Se trata del mismo principio que el de la «data mesh», aplicado a la gobernanza.
Vincular la gestión responsable con la gobernanza de la IA: A medida que las organizaciones desarrollan productos de IA e implementan grandes modelos lingüísticos, los requisitos de gobernanza relativos a los datos de entrenamiento y a los conjuntos de datos de recuperación se convierten en un problema de gestión responsable. Los responsables de la gestión deben ampliar sus procedimientos de control de calidad, linaje y acceso a las entradas y salidas de la IA, y no limitarse únicamente a los conjuntos de datos analíticos.
La gestión de datos y el marco de gobernanza de datos
La gestión responsable no funciona independientemente de la gobernanza. Ambas funciones forman un sistema: la gobernanza define las normas y la gestión responsable las aplica.
| La gobernanza garantiza | La administración se lleva a cabo |
|---|---|
| Normas de calidad de los datos | Control de calidad, resolución de problemas, certificación |
| Políticas de control de acceso | Revisión, aprobación y registro de las solicitudes de acceso |
| Definiciones de datos y taxonomía | Mantenimiento del glosario, publicación de términos, revisión de definiciones |
| Requisitos de linaje | Documentación sobre el linaje, análisis del impacto en el proceso |
| Requisitos de cumplimiento | Aplicación de políticas, mantenimiento del registro de auditoría, presentación de informes reglamentarios |
| Políticas de conservación | Gestión del ciclo de vida, archivo y flujos de trabajo de eliminación |
Un consejo de gobernanza que establece políticas sin un equipo de gestión encargado de ejecutarlas elabora documentación que nadie sigue. Un equipo de gestión que opera sin un marco de gobernanza toma decisiones incoherentes que varían según el ámbito y la persona encargada. Ambas funciones son interdependientes.
Gestión de datos en sectores regulados
Servicios financieros: Los programas de gestión responsable en el sector de los servicios financieros suelen estar impulsados por la norma BCBS 239, la ley SOX y la normativa sobre protección de datos. Los responsables de la gestión mantienen la documentación sobre el linaje de los datos para la presentación de informes reglamentarios, velan por el cumplimiento de las políticas de conservación y eliminación de datos, y gestionan los controles de acceso a los datos financieros sensibles. El cumplimiento de la norma BCBS 239, en particular, exige un linaje de datos demostrable y unos estándares de calidad que un programa operativo de gestión responsable genera como resultado de su trabajo diario.
Asistencia sanitaria: La ley HIPAA exige que se documente la responsabilidad sobre la información médica protegida (PHI): quién puede acceder a ella, cómo se protege y qué ocurre cuando se utiliza. Los responsables de las organizaciones sanitarias gestionan las etiquetas de clasificación de la PHI, tramitan las solicitudes de acceso a los datos de los pacientes y mantienen registros de auditoría de cada acceso a los datos.
Fabricación: Los datos operativos procedentes de los sistemas de producción, los sensores y las cadenas de suministro requieren una gestión adecuada para garantizar la calidad y la trazabilidad. Los responsables de la gestión de datos en entornos de fabricación mantienen las definiciones de los datos para los indicadores clave de rendimiento (KPI) operativos, gestionan el historial desde los datos de los sensores de origen hasta los informes de producción y velan por el cumplimiento de las normas de calidad que influyen en las decisiones relativas a la calidad del producto.
Preguntas frecuentes
El propietario de los datos asume la responsabilidad empresarial última sobre un dominio de datos y toma las decisiones estratégicas relativas a su gestión y uso. El administrador de datos se encarga de las tareas operativas cotidianas dentro de ese dominio: mantener las definiciones, resolver problemas de calidad y tramitar las solicitudes de acceso. Los propietarios patrocinan el programa; los administradores lo gestionan.
La gobernanza de datos define las políticas, las normas, las estructuras de responsabilidad y las competencias decisorias en materia de datos. La gestión de datos se encarga de aplicar esas políticas en el día a día. La gobernanza sin gestión da lugar a normas que no se cumplen. La gestión sin gobernanza da lugar a decisiones incoherentes.
No tiene por qué tratarse de un programa formal con funciones específicas, pero la labor de gestión sigue siendo necesaria: alguien debe encargarse de las definiciones de los datos, alguien debe resolver los problemas de calidad y alguien debe gestionar quién puede acceder a los datos confidenciales. En las organizaciones más pequeñas, esas responsabilidades suelen recaer en los analistas sénior o en los responsables de los equipos de datos. Las estructuras de gobernanza se van formalizando a medida que la organización crece.
El catálogo de datos es la herramienta principal: ofrece una interfaz centralizada para mantener el glosario empresarial, supervisar los índices de calidad, realizar un seguimiento del linaje de los datos y gestionar las solicitudes de acceso. Los responsables de datos también trabajan con plataformas de supervisión de la calidad de los datos, herramientas de gestión de flujos de trabajo para la aprobación de accesos y cualquier herramienta de inteligencia empresarial o de análisis que utilice su ámbito de competencia.
Entre los indicadores clave se incluyen: el porcentaje de activos de datos con un responsable y un gestor asignados, las tendencias en la puntuación de calidad de los datos por ámbito, el tiempo medio de resolución de incidencias relacionadas con la calidad de los datos, la duración del ciclo de las solicitudes de acceso, la tasa de cobertura del glosario empresarial y el número de incidencias de gestión pendientes por antigüedad. Los programas que no puedan medir estos indicadores no podrán demostrar su valor ni identificar dónde realizar las próximas inversiones.
Los modelos de IA requieren datos de entrenamiento limpios, trazables y regulados. Los responsables de la gestión de datos amplían sus estándares de calidad, requisitos de linaje y controles de acceso a los conjuntos de datos utilizados para el entrenamiento y la recuperación de modelos. Sin una gestión rigurosa de los datos de entrada de la IA, las organizaciones no pueden reproducir los procesos de entrenamiento, demostrar el cumplimiento normativo ni evitar que los datos regulados entren en los flujos de trabajo de IA.
En un modelo federado, las responsabilidades de gestión se distribuyen entre los equipos de dominio, en lugar de ser gestionadas por una función central. Un órgano de gobernanza central establece las normas y políticas para toda la empresa; los equipos de dominio las aplican a través de sus propios responsables de gestión. Este modelo se adapta mejor que la gestión centralizada a las grandes organizaciones con unidades de negocio diferenciadas o con una arquitectura de malla de datos.
El catálogo de datos es la principal interfaz operativa para las tareas de gestión de datos. Los responsables de la gestión lo utilizan para mantener los términos y definiciones del glosario empresarial, supervisar los índices de calidad, revisar y aprobar las solicitudes de acceso, realizar un seguimiento del linaje de los activos, certificar conjuntos de datos fiables y registrar las acciones de gestión con fines de auditoría. Un catálogo sin una gestión activa contiene metadatos obsoletos; por su parte, la gestión sin un catálogo se basa en procesos manuales que no son escalables.
