Gobernanza de datos
Una guía completa de los procesos, las políticas y la tecnología que las organizaciones utilizan para administrar y aprovechar al máximo sus datos
¿Qué es la gobernanza de datos?
La gobernanza de datos es un enfoque integral que comprende los principios, las prácticas y las herramientas para gestionar los activos de datos de una organización a lo largo de su ciclo de vida. Al alinear los requisitos relacionados con los datos con la estrategia empresarial, la gobernanza de datos proporciona capacidades superiores de gestión, calidad, visibilidad, seguridad y cumplimiento de los datos en toda la organización. La implementación de una estrategia eficaz de gobernanza de datos permite a las empresas facilitar la disponibilidad de los datos para la toma de decisiones basadas en datos, al tiempo que los protegen del acceso no autorizado y garantizan el cumplimiento de los requisitos normativos.
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¿Cuáles son los beneficios empresariales de la gobernanza de datos?
La gobernanza de datos es esencial para liberar el valor de los datos, que son un activo fundamental para las organizaciones. Mediante la implementación de un enfoque sólido de gobernanza de datos, las empresas pueden aprovechar sus activos de datos, obtener una ventaja competitiva y ganar y mantener la confianza de los clientes al garantizar prácticas de privacidad y de datos sólidas.
Mayor eficiencia operativa y reducción de costos
La gobernanza de datos eficaz permite a las organizaciones crear una única fuente de verdad para su patrimonio de datos, lo que evita la proliferación y los silos de datos, y reduce la duplicación. Esto conduce a una mayor eficiencia, costos reducidos y una gestión más fácil de los conceptos de seguridad y gobernanza en todo el patrimonio de datos.
Mejora de la productividad y toma de decisiones más rápida
La gobernanza de datos promueve la democratización de los datos al garantizar su exactitud, coherencia y confiabilidad. Ayuda a que los usuarios de datos encuentren datos de alta calidad rápidamente, lo que promueve una mejor comprensión del significado y el contexto de los datos, y conduce a una mayor productividad y a una toma de decisiones más rápida.
Colaboración y obtención de valor mejoradas
Un programa sólido de gobernanza de datos sienta las bases para una mejor colaboración y un mayor intercambio de datos entre equipos, unidades de negocio y socios. Esto ayuda a las organizaciones a promover el intercambio de conocimientos y a crear una mejor cultura de datos, lo que se traduce en una mayor innovación, una mejor toma de decisiones y la maximización del valor de sus datos.
Seguridad y privacidad mejoradas
La gobernanza de datos mitiga los riesgos de seguridad y privacidad mediante la implementación de controles y procesos para evitar el acceso no autorizado y el uso indebido de datos sensibles. Promueve una cultura de confianza y transparencia con las partes interesadas.
Mejor cumplimiento con las regulaciones y los estándares
Una gobernanza de datos eficaz da como resultado un mejor cumplimiento de los requisitos normativos, como HIPAA, FedRAMP, GDPR o CCPA. Esto protege la reputación de la organización, evita posibles consecuencias financieras y legales, y aumenta la confianza de las partes interesadas.
Elementos clave de la gobernanza de datos
Catalogación de datos
La gobernanza de datos efectiva requiere el conocimiento de los datos que existen dentro de una organización. Aquí es donde entra en juego un catálogo de datos, ya que proporciona un repositorio de metadatos centralizado para los activos de datos de una organización. Un catálogo de datos permite a las partes interesadas descubrir, comprender y acceder rápidamente a los datos que necesitan, lo que mejora las actividades relacionadas con los datos, como el descubrimiento, la gobernanza y la analítica. Funciona como un índice de búsqueda de todos los datos disponibles, que incluye información sobre su formato, estructura, ubicación y uso, lo que aporta valor semántico a un mar de información que, de otro modo, sería inidentificable. La incorporación de un catálogo de datos en un programa de gobernanza puede ayudar a las organizaciones a mejorar su gestión de datos, potenciar la colaboración, reducir la redundancia y garantizar controles de acceso adecuados y la recuperación de información de auditoría.
Calidad de datos
En el mundo actual, impulsado por los datos, es fundamental garantizar una alta calidad de los datos para obtener análisis precisos, tomar decisiones informadas y lograr la rentabilidad. La calidad de los datos afecta directamente la confiabilidad de las decisiones basadas en datos y es un aspecto clave de la gobernanza de datos. Para mantener una gobernanza de datos eficaz, las organizaciones deben priorizar la evaluación de los atributos clave de la calidad de los datos, como la precisión, la completitud, la actualidad y el cumplimiento de las reglas de calidad de los datos. Por lo tanto, un fuerte enfoque en la calidad de los datos es esencial en cualquier estrategia de gobernanza de datos, ya que ayuda a rastrear el linaje de los datos, aplicar las reglas de calidad de los datos y realizar un seguimiento de los cambios. No permita que la mala calidad de los datos ponga en riesgo sus decisiones de negocio y la asignación de recursos; priorice la calidad de los datos como una parte fundamental de sus esfuerzos de gobernanza de datos para obtener mejores resultados.
Clasificación de datos
La clasificación de datos es una parte fundamental de la gobernanza de datos que implica organizar y categorizar los datos en función de su confidencialidad, valor y criticidad. Con el crecimiento exponencial de los datos, las empresas están cada vez más preocupadas por proteger los datos sensibles, mitigar los riesgos y garantizar la calidad de los datos. La clasificación permite que las organizaciones identifiquen y clasifiquen los datos según su nivel de riesgo e importancia, lo que les permite aplicar medidas y políticas de seguridad adecuadas. Un sistema sólido de clasificación de datos mejora la gobernanza de datos, reduce los riesgos y garantiza la calidad y la protección de los datos a gran escala.
Seguridad de datos
Las organizaciones comprenden la importancia de conceder acceso a datos de alta calidad a sus equipos para impulsar los conocimientos y el valor empresarial, al tiempo que priorizan la protección de los datos confidenciales frente al acceso no autorizado. Una gestión eficaz del acceso a los datos es crucial para la seguridad y la gobernanza de los datos, y un buen programa de gobernanza de la seguridad de los datos debe incluir controles de acceso que definan qué grupos o personas pueden acceder a qué datos. Estos controles pueden ser muy específicos, hasta el nivel de un registro o archivo individual. Dado que las filtraciones de datos y las normativas como el RGPD y la CCPA plantean mayores riesgos, las empresas deben establecer políticas de gobernanza claras que definan quién puede acceder a los conjuntos de datos confidenciales y cómo hacer un seguimiento de cualquier uso indebido. No debe producirse el acceso no autorizado a información privada o confidencial, y la aplicación de estrategias eficaces de gestión del acceso es esencial para salvaguardar los datos y mantener la confianza de los clientes.
Auditoría de los derechos de acceso y el acceso a los datos
La auditoría eficaz del acceso a los datos es un aspecto fundamental de los programas de gobernanza de datos y de seguridad, especialmente en las industrias reguladas. Al comprender quién tiene acceso a qué datos y hacer un seguimiento del acceso reciente, las organizaciones pueden identificar de forma proactiva a los usuarios o grupos con privilegios excesivos y ajustar su acceso en consecuencia, lo que minimiza el riesgo del uso indebido de los datos. Sin los mecanismos de auditoría adecuados, es posible que una organización no sea plenamente consciente de su superficie de riesgo, lo que la deja vulnerable a las filtraciones de datos y al incumplimiento normativo. Por lo tanto, un equipo de auditoría bien diseñado dentro de una organización de gobernanza de datos o de seguridad desempeña un papel clave para garantizar la seguridad de los datos y el cumplimiento de normativas como el GDPR y la CCPA. Mediante la implementación de estrategias eficaces de auditoría de acceso a los datos, las organizaciones pueden mantener la confianza de sus clientes y proteger sus datos del acceso o uso indebido no autorizado.
Linaje de datos
El linaje de datos es una herramienta potente que ayuda a las organizaciones a garantizar la calidad y la confiabilidad de los datos, ya que proporciona una mejor comprensión de las fuentes y el consumo de los datos. Captura los metadatos y los eventos pertinentes a lo largo del ciclo de vida de los datos, lo que proporciona una vista de extremo a extremo de cómo fluyen los datos en el patrimonio de datos de una organización. Como pilar esencial de una estrategia pragmática de gobernanza de datos, el linaje de datos permite a las organizaciones cumplir con las normativas y estar listas para las auditorías, a la vez que reduce la sobrecarga operativa de crear pistas de auditoría manualmente y proporciona fuentes confiables para los informes de auditoría. Además, el linaje de datos permite a los consumidores de datos realizar mejores análisis y ayuda a los equipos de datos a realizar análisis de causa raíz de cualquier error, lo que reduce significativamente el tiempo de depuración.
Descubrimiento de datos
A medida que las organizaciones continúan recopilando cantidades masivas de datos de diversas fuentes, cada vez es más importante hacer que estos datos sean fáciles de descubrir para casos de uso de análisis, IA o ML. Esto es fundamental para acelerar la democratización de los datos y liberar su verdadero valor. Además, con la aparición de activos de datos modernos como dashboards, modelos de machine learning, consultas, bibliotecas y notebooks, el descubrimiento de datos se ha convertido en un pilar clave de una estrategia sólida de gobernanza de datos. Las organizaciones deberían considerar el descubrimiento de datos como un aspecto fundamental de su estrategia de gobernanza de datos. Permite a los equipos de datos localizar fácilmente los activos de datos en toda la organización, colaborar en diversos proyectos e innovar de forma rápida y eficiente. Esto ayuda a evitar la duplicación de datos, que puede ser problemática, ya que mantenerlos cuesta dinero y puede dar lugar a desafíos de gobernanza en diferentes niveles de seguridad.
Intercambio y colaboración de datos
El intercambio de datos y la colaboración son componentes vitales en el entorno empresarial actual, donde las organizaciones intercambian datos con equipos internos, socios externos y clientes a través de múltiples nubes, plataformas de datos y regiones. A medida que la demanda de datos externos sigue creciendo, es fundamental que las organizaciones intercambien datos de forma segura mientras mantienen el control y la visibilidad sobre cómo se utiliza su información sensible. Los data cleanrooms desempeñan un papel fundamental en la colaboración de datos segura y controlada, lo que garantiza que se cumplan las normativas de privacidad de datos. Es esencial que las organizaciones inviertan en tecnologías de intercambio de datos de formato abierto, interoperables y multinube para satisfacer sus necesidades de innovación impulsada por datos. Además, los marketplaces de datos sirven como puente entre los proveedores y los consumidores de datos, lo que facilita el descubrimiento y la distribución de conjuntos de datos. Por lo tanto, es crucial reformular el intercambio de datos como una necesidad empresarial y un pilar fundamental de una estrategia sólida de gobernanza de datos.
¿Qué es un marco de gobernanza de datos?
Un marco de gobernanza de datos es el plan estructurado que convierte los principios de gobernanza en práctica. Mientras que la gobernanza de datos se refiere a la disciplina más amplia de gestionar los datos como un activo estratégico, un marco de gobernanza de datos define las políticas, los roles, los estándares y los procesos específicos que dan vida a esa disciplina en toda la organización.
Sin un marco de trabajo, incluso las iniciativas de gobernanza de datos bien intencionadas tienden a estancarse: la propiedad no está clara, las políticas de gobernanza de datos no se aplican y el mantenimiento de la calidad de los datos se vuelve reactivo en lugar de sistemático.
Un marco sólido de gobernanza de datos proporciona a las organizaciones la base operativa para tratar los datos como un activo crítico, lo que garantiza que sigan siendo precisos, confiables y accesibles para las personas adecuadas en el momento adecuado.
Los 4 pilares de un marco de gobernanza de datos
Un marco de gobernanza de datos eficaz se basa en cuatro pilares interdependientes. Juntos, abordan tanto las dimensiones humanas como las técnicas de las buenas prácticas de gestión de datos:
Personas: un programa de gobernanza es tan sólido como las personas que lo dirigen. Esto incluye a los propietarios de datos, que son responsables de dominios de datos específicos; los custodios de datos, que se encargan de las responsabilidades diarias de la custodia de datos; los arquitectos de datos, que diseñan las estructuras que respaldan las definiciones de datos coherentes y la integración de datos, y un comité o consejo de gobernanza de datos que establece las políticas y resuelve los conflictos.
Establecer roles claros elimina la ambigüedad, evita la formación de silos de datos y garantiza que la responsabilidad se distribuya adecuadamente en toda la organización.
Políticas: las políticas de gobernanza de datos definen las reglas que rigen cómo se crean, almacenan, utilizan y protegen los datos a lo largo de su ciclo de vida.
Esto incluye esquemas de clasificación de datos que identifican los datos sensibles, controles de acceso que determinan quién puede ver o modificar activos de datos específicos y requisitos de cumplimiento vinculados a normativas como el GDPR, la CCPA o la HIPAA.
Las políticas bien documentadas crean una única fuente de verdad sobre cómo se deben manejar los datos, lo que reduce el riesgo y genera confianza en las partes interesadas.
Procesos: Las políticas requieren procesos repetibles para ser eficaces. Los procesos centrales de la gobernanza de datos incluyen la gestión de metadatos, mejoras en la calidad de los datos, la auditoría del acceso y los derechos a los datos, y la capacidad de rastrear el linaje de los datos desde el origen hasta el consumo.
Estos procesos garantizan que la gobernanza de datos no sea una iniciativa única, sino una función continua integrada en las prácticas diarias de gestión de datos, una que escala a medida que crecen los volúmenes de datos, las fuentes de datos y la complejidad del negocio.
Tecnología: La tecnología adecuada impone el marco a escala. Esto incluye catálogos de datos para el descubrimiento y la gestión de metadatos, herramientas de linaje de datos que proporcionan visibilidad de extremo a extremo en el flujo de datos, sistemas de gestión de datos maestros que mantienen definiciones de datos coherentes en todas las unidades de negocio, y plataformas de gobernanza unificada que aplican controles de acceso de forma coherente en todos los activos de datos y nubes.
La tecnología transforma la gobernanza de un ejercicio manual basado en documentos en una función automatizada y auditable.
Modelos de marcos de gobernanza de datos
Las organizaciones implementan marcos de gobernanza de datos en diferentes configuraciones estructurales en función de su tamaño, sector y la madurez de sus prácticas de gestión de datos existentes. Los tres modelos de marcos de gobernanza de datos más comunes son:
Centralizado: un único consejo de gobernanza de datos o una función de gobernanza es responsable de todas las decisiones en toda la empresa. Este modelo funciona bien para organizaciones más pequeñas o aquellas en industrias muy reguladas donde las políticas de gobernanza de datos coherentes no son negociables, aunque puede crear cuellos de botella a medida que los equipos de datos crecen.
Federado: las unidades de negocio individuales gestionan sus propios dominios de datos bajo un conjunto compartido de estándares. Este modelo admite una mayor agilidad y experiencia en el dominio, pero requiere una fuerte coordinación para evitar los silos de datos y mantener la integridad de los datos en toda la organización.
Híbrido: El enfoque más predominante en las grandes empresas, la gobernanza híbrida combina la supervisión centralizada —políticas compartidas de gobernanza de datos, un catálogo de datos centralizado y controles de acceso unificados— con la administración federada de datos a nivel de dominio. Las unidades de negocio conservan la flexibilidad mientras que la organización mantiene los estándares coherentes necesarios para el cumplimiento normativo y la alta calidad de los datos.
Elegir el modelo adecuado no consiste tanto en escoger la estructura teóricamente ideal como en hacer una evaluación honesta: ¿qué procesos de gobernanza de datos ya existen, qué tan madura es la alfabetización de datos en los equipos y qué requisitos de cumplimiento se aplican a los datos de los clientes y a otros dominios de datos críticos?
Principios de gobernanza y desafíos comunes
Los marcos de gobernanza de datos eficaces, incluidas las directrices de organismos de normalización como el Data Governance Institute y los marcos alineados con las normas de calidad de datos ISO, comparten un conjunto común de principios: responsabilidad, transparencia, integridad de los datos, exactitud de los datos y administración. Estos principios garantizan que los consumidores de datos puedan confiar en los datos de los que dependen para el análisis y la toma de decisiones, mientras que los propietarios de los datos siguen siendo claramente responsables de la calidad y la seguridad de los activos de datos en su dominio.
La comprensión de estos principios también aclara dónde suelen fallar los programas de gobernanza. Los desafíos comunes de la gobernanza de datos incluyen la propiedad fragmentada, las definiciones de datos incoherentes entre las unidades de negocio, la insuficiente alfabetización de datos entre los usuarios finales y la ausencia de tecnología capaz de aplicar las políticas de gobernanza a escala. Un marco sólido de gobernanza de datos aborda estos desafíos no añadiendo una sobrecarga burocrática, sino incorporando la gobernanza en los procesos y las herramientas de datos, lo que hace que sea más fácil hacer lo correcto que lo incorrecto.
Adherir a las mejores prácticas de gobernanza de datos significa tratar el marco como un programa vivo en lugar de como un documento de políticas fijo.
Las organizaciones que mantienen un marco sólido de gobernanza de datos revisan sus políticas con regularidad, adaptan sus procesos a medida que se introducen nuevas fuentes de datos e invierten en la tecnología necesaria para aplicar la gobernanza en todo su patrimonio de datos, desde los datos sin procesar en los lagos de datos hasta los productos de datos seleccionados que consumen tanto los analistas como las partes interesadas del negocio.
¿Cómo es una buena solución de gobernanza de datos?
Las organizaciones orientadas a los datos priorizan los datos, el análisis y la IA para impulsar los resultados empresariales, y construyen sus estrategias de datos en torno a una arquitectura de lakehouse de datos, que unifica los datos, el análisis y la IA en una única plataforma. Esta arquitectura combina las mejores características de los almacenes de datos y los lagos de datos para gestionar todos los casos de uso de datos, análisis e IA. Todos los datos se almacenan en un lago de datos en la nube y se gestionan mediante una capa unificada, lo que permite realizar análisis directamente sobre una única copia de los datos. Este enfoque simplifica la gobernanza y la seguridad de los datos, reduce los silos funcionales y facilita la colaboración. Al infundir una gran confianza en los datos, las organizaciones pueden operar con seguridad y comprender mejor cómo se adquieren, modifican, utilizan e impactan los datos en cada carga de trabajo de análisis.
Una solución de gobernanza de datos para un lakehouse de datos proporciona una serie de capacidades clave:
- Catálogo de datos centralizado: Un catálogo de datos centralizado almacena todos sus datos, modelos de ML y artefactos de análisis, así como los metadatos de cada objeto. El catálogo unificado también combina datos de otros catálogos, como un metastore de Hive existente.
- Controles de acceso a datos unificados: Un modelo de permisos único y unificado para todos los activos y todas las nubes. Esto incluye el control de acceso basado en atributos (ABAC) para la información de identificación personal (PII).
- Auditoría de datos: El acceso a los datos se audita de forma centralizada con alertas y capacidades de monitoreo para promover la responsabilidad y la seguridad
- Gestión de la calidad de los datos: una gestión sólida de la calidad de los datos con controles de calidad integrados, pruebas, supervisión y aplicación para garantizar que los datos disponibles sean precisos y útiles.
- Linaje de datos: El linaje de datos permite obtener visibilidad de extremo a extremo sobre cómo fluyen los datos en el lakehouse, desde el origen hasta el consumo, hasta el nivel de la columna.
- Descubrimiento de datos: Fácil descubrimiento de datos para permitir que los científicos de datos, analistas, ingenieros y partes interesadas descubran y consulten rápidamente los datos relevantes y aceleren el tiempo de obtención de valor
- Intercambio y colaboración de datos: Los datos se pueden compartir —con controles de acceso granulares— entre nubes, regiones y plataformas, lo que evita la formación de silos.
- Salas limpias de datos para una colaboración segura y privada: Colabore con datos confidenciales con partes interesadas internas o externas en un entorno que preserva la privacidad
- Marketplace abierto para datos, análisis e IA: descubra, acceda e implemente conjuntos de datos, así como activos de IA y análisis (como modelos de ML, notebooks, aplicaciones y dashboards) sin dependencias de plataformas propietarias, ETL complicados o replicaciones costosas.
¿Quién supervisa la gobernanza de datos?
Director de datos
El director de datos (CDO) es el ejecutivo de más alto rango en su equipo de gobernanza. En última instancia, es responsable de la seguridad, la accesibilidad y la usabilidad de sus datos.
La función de un CDO implica configurar el sistema, obtener financiamiento y personal para su funcionamiento (y para aspectos relacionados, como herramientas para automatizar algunos procesos) y realizar revisiones periódicas de su estado general.
Propietarios de datos
Los propietarios de datos son personas o equipos responsables de la administración técnica de sus conjuntos de datos. Pueden tomar decisiones sobre qué miembros del equipo deben tener acceso a qué tipo de información. Si sus políticas (o la falta de ellas) provocan una filtración de datos, se les podría responsabilizar.
Para cumplir con este rol y sus muchas responsabilidades, los propietarios de datos suelen ser también miembros sénior de su organización.
Custodios de datos
Para ayudar en el funcionamiento diario de sus flujos de trabajo de gobernanza de datos, los propietarios de datos y los CDO designarán custodios de datos. La custodia de datos consiste básicamente en implementar el programa que se les ha establecido y garantizar que tanto los datos antiguos como los nuevos se gestionen de forma adecuada. Son responsables de supervisar el cumplimiento por parte de los empleados y los clientes, y de escalar los problemas si surgen.
Comités de gobernanza de datos
Este comité será el organismo principal que cree las políticas pertinentes en su organización.
A menudo, estará compuesto por altos ejecutivos y propietarios de datos, quienes tienen un gran interés en la seguridad y la usabilidad de los datos. Una vez que sus políticas han sido aprobadas, pueden establecer procedimientos que los administradores de datos deben seguir y también resolver disputas entre las partes.
