En la era digital actual, se espera que las organizaciones de servicios públicos proporcionen servicios fluidos y eficientes mientras se adaptan a los rápidos avances tecnológicos y a las crecientes demandas de los consumidores.  

Sin embargo, uno de los obstáculos más comunes que afectan la eficiencia operativa y la innovación en los servicios es la existencia de silos de datos.  

«Los silos de datos son el mayor obstáculo para la innovación; es como conducir con el freno de mano puesto; llegarás, pero ¿a qué costo?»  

Estos repositorios de información aislados crean barreras que impiden que las organizaciones de servicios públicos aprovechen plenamente sus datos para optimizar el rendimiento, mejorar la satisfacción del cliente e impulsar la toma de decisiones estratégicas.

Los silos de datos se producen cuando diferentes departamentos, sistemas o unidades de negocio dentro de una organización de servicios públicos almacenan y gestionan datos de manera independiente, a menudo sin integración ni intercambio.  

Estos silos pueden formarse debido a infraestructuras tecnológicas heredadas, cultura organizacional o restricciones regulatorias que limitan la accesibilidad de los datos entre equipos.  

En los servicios públicos, los datos se generan a partir de múltiples fuentes, incluidos medidores inteligentes, sensores de red, plataformas de atención al cliente, sistemas de facturación y registros de mantenimiento. Cuando estos datos permanecen fragmentados, las organizaciones tienen dificultades para obtener una visión integral de sus operaciones, lo que dificulta detectar ineficiencias, predecir fallas de equipos o responder de manera proactiva a problemas de los clientes.  

«Los silos de datos son el enemigo invisible. Todas las empresas los tienen y los sufren, pero no siempre son conscientes de ello, y ese es el mayor desafío.»  

¿Te identificas con este problema? Hagamos un ejercicio: pregúntate cuántas tecnologías tiene tu empresa. ¿Cuántas herramientas de reportes? ¿Cuántas bases de datos? ¿Cuántos archivos externos manejas? ¿Qué tan fácil es encontrar la fuente correcta de la información que buscas?  

1. Menor eficiencia operativa: las fuentes de datos aisladas impiden que las organizaciones de servicios públicos obtengan información en tiempo real sobre el desempeño de la red, lo que genera retrasos en la toma de decisiones y un aumento de los costos operativos.  
2. Capacidades limitadas de mantenimiento predictivo: sin datos integrados, identificar patrones que indiquen posibles fallas de activos se vuelve un desafío, lo que incrementa el tiempo de inactividad y los gastos de mantenimiento.  
3. Mala experiencia del cliente: los datos fragmentados de clientes generan servicios inconsistentes, discrepancias en la facturación y una resolución ineficiente de reclamos, lo que provoca insatisfacción del cliente y erosión de la confianza.  
4. Riesgos de cumplimiento y seguridad: una integración inadecuada de los datos puede provocar errores en los reportes regulatorios, sanciones por incumplimiento y mayores vulnerabilidades de ciberseguridad.  

Para superar los desafíos que plantean los silos de datos, las organizaciones de servicios públicos deben priorizar la integración de datos y la colaboración entre departamentos. Las estrategias clave incluyen:  

Invertir en plataformas modernas de datos: pasar a soluciones de gestión de datos unificadas o basadas en la nube puede permitir el intercambio fluido de datos y el análisis en tiempo real.  

• Almacenes y lagos de datos en la nube: implementar plataformas como Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery o Microsoft Azure Synapse permite un almacenamiento y procesamiento escalable de datos estructurados y no estructurados.  
• Arquitecturas de tipo lakehouse: aprovechar plataformas emergentes de tipo lakehouse integra los beneficios de los almacenes de datos con la flexibilidad de los lagos de datos.  
• Procesamiento de datos en tiempo real: adoptar marcos de transmisión como Apache Kafka o AWS Kinesis permite procesar y analizar datos a medida que se generan.  
• Computación sin servidor: utilizar servicios sin servidor para flujos de trabajo ETL/ELT, como AWS Glue o Azure Data Factory, puede reducir la carga operativa y mejorar la agilidad, especialmente cuando se combina con una estrategia sólida de infraestructura en la nube.  

Adoptar sistemas interoperables: asegurar que las nuevas implementaciones tecnológicas sean compatibles con la infraestructura existente permite un mejor flujo de datos entre departamentos.  

• APIs y microservicios: diseñar arquitecturas basadas en microservicios con APIs REST o gRPC fomenta un bajo acoplamiento y una comunicación fluida entre servicios.  
• Bus de servicios empresariales (ESB): emplear plataformas de integración, como MuleSoft, TIBCO o WSO2, puede agilizar y orquestar el intercambio de datos entre sistemas dispares.  
• Formatos de datos estándar: utilizar formatos ampliamente aceptados como JSON, XML o protocol buffers (Protobuf) para el intercambio de datos mejora la compatibilidad y reduce la sobrecarga de procesamiento.  
• Gestión de metadatos: mantener repositorios integrales de metadatos, por ejemplo con Apache Atlas o AWS Glue Data Catalog, garantiza que los distintos servicios puedan interpretar de manera eficiente los datos compartidos.  

Fortalecer las políticas de gobierno de datos: establecer protocolos claros de gestión de datos y marcos de seguridad garantiza que los datos sean precisos, accesibles y cumplan con las regulaciones del sector.  

• Catalogación y linaje de datos: herramientas como Alation o Collibra brindan visibilidad sobre la procedencia de los datos, mejorando la confianza y permitiendo mejores auditorías de cumplimiento.  
• Control de acceso basado en roles: implementar RBAC, control de acceso basado en atributos (ABAC) o control de acceso basado en políticas (PBAC) para restringir el acceso a los datos según roles, atributos o políticas de usuario.  
• Cifrado y gestión de claves: utilizar tecnologías como AWS Key Management Service o Azure Key Vault garantiza que los datos en reposo y en tránsito estén protegidos.  
• Cumplimiento normativo: asegurar que marcos como GDPR, HIPAA o PCI-DSS estén integrados en los flujos de almacenamiento y procesamiento de datos para cumplir con los requisitos regulatorios.  
• Controles automatizados de calidad de datos: implementar soluciones de monitoreo, como Great Expectations o Monte Carlo, ayuda a evaluar y mantener continuamente la precisión e integridad de los datos.  

Fomentar la colaboración entre departamentos: crear una cultura de intercambio de datos dentro de la organización impulsa la innovación y mejora la capacidad de toma de decisiones.  

• Herramientas centralizadas de colaboración: implementar espacios de trabajo compartidos, como Confluence, SharePoint o integraciones con Slack, para documentar y debatir en torno a la información obtenida de los datos.  
• Virtualización de datos: utilizar plataformas dedicadas para proporcionar una vista unificada de datos provenientes de múltiples fuentes sin mover físicamente la información.  
• Analítica de autoservicio: empoderar a los usuarios de negocio con herramientas de inteligencia de negocios y visualización de datos como Power BI, Tableau o Looker para reducir cuellos de botella y fomentar decisiones basadas en datos.  
• DataOps y metodologías ágiles: promover el desarrollo iterativo y una colaboración más estrecha entre ingeniería de datos, ciencia de datos y unidades de negocio garantiza información más rápida y mejora continua.  
• Comités directivos transversales: formar comités que incluyan a actores de IT, gobierno de datos, seguridad y diversas áreas del negocio garantiza la alineación en torno a estrategias y prioridades de datos.  

Entonces, aquí tienes un par de recomendaciones para combatir este enemigo invisible sin grandes inversiones ni cambios: 

1. Adopta el gobierno de datos: comienza por reconocer que los datos son un activo estratégico y no solo un subproducto de las operaciones. Esto implica establecer políticas, roles y responsabilidades claras que definan cómo se crean, almacenan, acceden y mantienen los datos. Mediante la implementación de prácticas sólidas de custodia y monitoreo continuo, los equipos pueden asegurar que los datos sigan siendo precisos y seguros. En última instancia, cuando las partes interesadas están habilitadas para aprovechar datos confiables en la toma de decisiones cotidiana, el gobierno de datos se convierte en una parte integral del crecimiento y la innovación de la organización.  
2. Diseña la integración tecnológica: al definir un equipo encargado de analizar las tecnologías actualmente en uso, determinar cuáles conviene adoptar y cuáles descartar, y comenzar a integrar equipos y departamentos, puedes empezar a cambiar la cultura de la empresa hacia una orientación basada en datos. Forma un equipo con un arquitecto de gobierno de datos, los especialistas del conjunto de tecnologías y un especialista de cada área de negocio. Su tarea principal será compartir información sobre cómo se están utilizando los datos desde el punto de vista del negocio, cómo se están preparando y cuáles son los problemas comunes o frecuentes. Esto dará lugar a la primera versión de un linaje de datos o catálogo de datos para la organización.  
3. Comité interdepartamental: el objetivo del comité es garantizar la alineación entre los objetivos estratégicos y las iniciativas tecnológicas. Al reunir experiencia diversa en el uso de datos y herramientas, tanto desde el rol de desarrollador como de usuario final, ayudará a identificar y priorizar proyectos que aporten valor al negocio, mantener canales claros de comunicación entre departamentos y fomentar el intercambio de información y datos en toda la organización. Este comité también ayudará al equipo de gobierno de datos a establecer estándares comunes y a seguir fortaleciendo el catálogo y el linaje de datos.  
4. Arquitecto de soluciones de negocio: piensa en esa persona de tu equipo que muestra interés tanto por el negocio como por el aspecto técnico, esa persona que siempre está pensando cómo mejorar o automatizar una tarea específica, y fórmala como arquitecto de soluciones de negocio. Este perfil trabajará estrechamente con las partes interesadas para comprender los requisitos del negocio, identificar tecnologías adecuadas y garantizar una integración fluida de los sistemas, siempre alineada con el marco de gobierno de IT. El objetivo principal es desarrollar un lenguaje común entre el equipo de negocio y el técnico.  
5. Capacita a tu equipo: crea un plan de formación para desarrollar capacidades en las tecnologías elegidas y en las nuevas acciones de gobierno de datos definidas. Cada equipo debe conocer el proceso de gobierno de datos y tener acceso a la iniciativa de catálogo y linaje de datos. Cada equipo de la organización debe trabajar de cerca con el arquitecto de soluciones de negocio y el equipo de gobierno de datos, identificando activos de datos faltantes o corrigiendo definiciones de negocio en los activos existentes. Deben saber y sentir que tienen un papel clave en una iniciativa saludable de gobierno de datos, porque solo así la organización llegará a ser verdaderamente basada en datos.  
6. Ajusta las tecnologías elegidas: una vez que tengas todas las piezas reunidas, estarás en condiciones de definir una hoja de ruta para mejorar tus plataformas o soluciones existentes ajustando los procesos de negocio con las mismas tecnologías que ya utilizas. Solemos pensar que innovar es solo usar la tecnología más nueva o el hardware más avanzado, pero no podría estar más lejos de la realidad. Mejorar un proceso de negocio automatizándolo, eliminando tareas manuales, mejorando la validación de datos o las notificaciones automáticas: cualquier acción que mejore el tiempo o la eficiencia es innovación. Combinando el equipo de gobierno de datos, el comité interdepartamental y el arquitecto de soluciones de negocio, podrás desarrollar mejores soluciones para cada uno de tus procesos de negocio existentes.  

Superar los silos de datos no es solo un desafío técnico: es una necesidad estratégica. Al adoptar el gobierno de datos, fomentar la colaboración y optimizar las tecnologías existentes, las organizaciones de servicios públicos pueden desbloquear todo el potencial de sus datos. El camino hacia una organización basada en datos comienza con pasos pequeños e intencionales que conducen a una mayor eficiencia, mejores experiencias para el cliente e innovación a largo plazo. 

Martín Cal 

Data & AI Project Manager – Utilities Specialist