Cómo hacer que la gobernanza de datos funcione: una guía práctica para empresas del sector Servicios Públicos | Parte 2
Esta segunda parte continúa el recorrido iniciado en el artículo anterior, donde se exploró la relevancia estratégica de la gobernanza de datos y su impacto en el sector utilities.
El siguiente paso es su implementación efectiva. Esto implica prepararse organizacionalmente, adoptar un enfoque práctico y evitar errores comunes que pueden comprometer los resultados.
Implementación: pasos prácticos y enfoques recomendados
Con la preparación adecuada, es posible avanzar hacia la implementación efectiva. Entre los elementos clave se encuentran:
- Definir objetivos claros, alineados con las prioridades del negocio y los marcos normativos.
- Establecer roles y responsabilidades, incluyendo un comité de gobernanza de datos.
- Seleccionar herramientas y procesos adecuados, considerando la madurez tecnológica y organizacional.
- Monitorear y ajustar continuamente para evitar desvíos o estancamientos.
Gustavo Mesa enfatiza que cada organización debe adaptar su estrategia al propio contexto: “No existe una fórmula universal; cada cultura organizacional requiere un enfoque específico”.
Por eso recomienda iniciar con una evaluación de madurez y priorizar soluciones rápidas y efectivas, incluso antes de formalizar políticas extensas.
Errores frecuentes y cómo evitarlos
Los desafíos en gobernanza de datos no son solo técnicos. Entre los errores más comunes se encuentran:
- Falta de liderazgo comprometido
- Exceso de ambición al inicio, sin soluciones prácticas
- Confiar solo en la tecnología, sin procesos ni personas alineadas
- Falta de métricas claras para evaluar el impacto
- Comunicación débil sobre el propósito de las políticas
- Tratar todos los datos con la misma prioridad
Mesa insiste: “Probar antes de formalizar. Implementar antes de documentar».
Por su parte, Halm recuerda que “la gobernanza es un proceso dinámico que debe evolucionar junto con la generación de datos”.
Indicadores para medir el éxito de la gobernanza
La evaluación del éxito en las iniciativas de gobernanza de datos varía según los objetivos de cada organización, pero pueden definirse parámetros generales:
- Calidad de los datos: ¿Son precisos, completos, consistentes y están actualizados?
- Eficiencia operativa: ¿La gobernanza reduce redundancias y optimiza procesos?
- Impacto en los resultados de negocio: ¿Contribuye al cumplimiento de metas estratégicas, como el incremento de ingresos, la mejora en la toma de decisiones o la satisfacción del cliente?
- Cumplimiento normativo: ¿Asegura que la organización cumpla con las regulaciones y estándares locales aplicables?
- Accesibilidad y uso: ¿Están los datos disponibles para las personas autorizadas en el momento adecuado, sin comprometer la seguridad?
- Adopción y cultura organizacional: ¿Es la gobernanza aceptada e integrada por los empleados y colaboradores?
¿Cuándo puede considerarse exitosa una política de gobernanza de datos?
Según Gustavo Mesa, esto ocurre “cuando la organización cumple sus objetivos, reconoce el rol de la gobernanza en facilitar procesos y aborda problemas antes inadvertidos”.
El especialista destaca que, comúnmente, “el 80% del tiempo en los proyectos se dedica a la obtención de datos”. A menudo, esta tarea recae en personas sin formación técnica, “lo que incrementa el tiempo invertido y los errores”.
Por ello, propone “medir el éxito por la reducción de este tiempo, permitiendo a los equipos enfocarse en sus verdaderas responsabilidades”. En otras palabras, plantea “diseñar una estrategia que permita al cliente pasar de discutir datos a discutir acciones”.
Consejos prácticos para comenzar
- Definir un objetivo claro
- Evaluar el estado actual de los datos y los procesos
- Obtener el respaldo activo de la alta dirección
- Conformar un equipo dedicado a la gobernanza de datos
- Iniciar con un proyecto piloto de alcance limitado
- Priorizar políticas simples y prácticas al comienzo
- Comunicar los beneficios y capacitar a los equipos
- Seleccionar tecnologías adecuadas a las necesidades
- Medir resultados y realizar ajustes continuos
Gobernanza de datos en Quanam: nuestra experiencia
Gustavo Mesa explicó que Quanam implementó un catálogo de metadatos para clasificar reportes y definir términos de negocio, atendiendo así a consultas frecuentes del director financiero (CFO).
Agregó que este catálogo, que traza el linaje de datos, facilita el mantenimiento y la transferencia de conocimiento.
“Podría asumirse que un CFO no es el que usualmente impulsa una estrategia de gobernanza de datos. Pero siempre existen oportunidades para generar valor en áreas inesperadas, respondiendo a necesidades reales que optimizan los procesos”, concluyó.
Un caso de éxito: Utility en Florida, USA, cliente de Quanam
Martín Cal, Data & Analytics Project Manager en Quanam, relató la experiencia con una empresa de servicios públicos en Orlando, Florida:
“En nuestra colaboración con el cliente, implementamos KeeDATA, un catálogo de datos basado en CKAN. Este catálogo registra diariamente todos los activos de datos, incluyendo 6.363 objetos en bases de datos Oracle, 912 objetos en jobs de Control-M 1, 637 objetos en el ambiente productivo de Cognos, 17 jobs en Talend 2 y 17 archivos externos utilizados en los jobs como CSV”, explicó.
Cal destacó que “el catálogo permite a los usuarios buscar conceptos, medidas y tablas, verificar la disponibilidad de la información, comprender cómo se carga y distribuye en la organización, e identificar a los responsables y los puntos de contacto para solicitar acceso”.
Autor: Periodista Alejandro Acle
Co-redactado con: Nicole Halm y Gustavo Mesa
1 Control-M es la herramienta corporativa de OUC para programar y automatizar la ejecución de scripts.
2 Talend es una herramienta de ETL, cuyos procesos son programados y ejecutados desde Control-M.