Introduciendo al Gobierno de Datos – investigación datlas

Un gobierno de datos consiste en una capacidad organizacional para gestionar el conocimiento que se tiene sobre los datos generados y la información en dominio de la empresa. Pero ¿Por qué es importante comenzar a considerar uno? ¿Qué tipo de riesgos nos ayudará a prevenir y atender? ¿Quién conforma un gobienrno de datos? Nos dimos a la tarea de investigar algunas de estas preguntas y compartir en esta columna de investigación nuestros hallazgos.

El gobierno de datos ayuda a responder preguntas como ¿Qué sabemos sobre nuestra información? ¿De dónde provienen los datos? ¿Están los datos alineados a nuestra política de empresa u organización?

Objetivo de un gobierno de Datos

Ejercicio de diseñar, controlar y monitorear todo lo relativo a los datos desde un enfoque holístico, en el que participen los implicados, desde el gobierno corporativo de la empresa y el departamento de TI hasta un consejo de gestión de datos que represente a las partes interesadas (

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Importancia de un buen gobierno de datos

La mayoría de las organizaciones no piensan en un gobierno de datos hasta que sucede algún percance o se daña su reputación. Pero hay una buena oportunidad de venta interna si reconocemos que el gobierno de datos nos puede ayudar para lo siguiente:

  • Identificar a los datos como un activo de valor y mantener estándares de calidad
  • Lograr gobernabilidad y gestión del dato
  • Lograr eficiencias en las funciones de datos para la compañía
  • Cumplimiento de normativa y preservación de la privacidad
  • Asegurar la disponibilidad en tiempo y forma de un recurso de valor para la compañía: el dato

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Riesgos a prevenir

Ningún sistema está libre de riesgos y los sistemas de datos suelen ser de los más atacados en organizaciones. De acuerdo a la UNAM, estos son los riesgos más frecuentes de los que hay que protegerse

Amenazas a la seguridad de los datos, daño o alteración, destrucción lógica, hackeo, pérdida de información, destrucción física y eliminación.

Por otro lado , la universidad de Wharton especifica una calidad de riesgos directamente asociados a la Inteligencia artificial.

Dentro de la categoría de riesgos relacionados a los datos está: Limitaciones para aprendizaje y calidad de los datos. En la categoría de ataques de Inteligencia artificial o Machine Learning está: Ataque contra la privacidad de los datos, alteración de los datos de entrenamiento, insumos con errores y extracción de modelo. En la categoría de pruebas y confianza: Resultados incorrectos, falta de transparencia y sesgos. Finalmente, en la categoría de cumplimiento, los riesgos es caer en un incumplimiento de políticas.

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Ventajas de institucionalizar un gobierno de datos

  1. Apoyar las iniciativas de BI/Data Warehousing
  2. Apoyar una iniciativa MDM
  3. Facilitar la migración de datos heredados
  4. Cumplir con la normativa y requisitos legislativos
  5. Reducir el riesgo empresarial
  6. Mejorar la flexibilidad empresarial y la agilidad de negocio
  7. Apoyar actualizaciones de software operativo
  8. Reducir los costos
  9. Apoyar el manejo de fusiones y adquisiciones
  10. Generar un inventario de datos y algoritmos para uso de la organización
  11. Evitar la discriminación por el entrenamiento de sistemas inteligentes con datos sesgados

¿Cómo iniciar un gobierno de datos en mi organización?

Según IBM, hay 6 pasos para el gobierno de datos

1) Establecer Metas: Qué es lo que va a guiar la operación del consejo en el gobierno, cuáles son las metas que se alinean a los objetivos estratégicos de la organización, qué metas garantizan la sustentabilidad del gobierno en el largo plazo y cómo integrar a las personas adecuadas

2) Definir métricas: Con qué niveles de efectividad se medirá a todas las áreas que sean consumidores de los datos en el dominio de organización, cómo se medirá el nivel de madurez para instaurar auditores y procesos de datos así como poder contar con métricas claras para todos los procesos involucrados en los datos

3) Tomar decisiones: Habra situaciones específicas para los que las reglas del gobierno establecidas permitan la fluidez de procesos sin toma de decisiones. Pero en casos específicos se tendrá que convocar al consejo y establecer un orden en las políticas de decisión puede brindar mayor agilidad a la cultura de datos de una organización

4) Comunicar políticas: El gobierno de datos no puede ser un satélite de la organización, en el sentido de estar lejos de la misma. Es importante que entienda el negocio y sobre todo que diseñe métodos de comunicación efectiva para no interferir en los procesos de otros equipos

5) Medir resultados: Darle seguimiento al cumplimiento de metas y de la disciplina en la toma de decisiones que se haya instaurado desde el inicio. Importante abrir espacios de retroalimentación para la mejora continua

6) Auditar: Herramienta usada para comprobar todo

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Estructura organizacional

El consejo de gobierno de datos tendrá que tener miembros de todas las pares interesadas. Deberá estar el CDO (Chief Data Officer) en caso de existir, equipos de planeación, finanzas y TI principalmente. Líderes que tengan capacidad de influir en las prácticas de sus equipos y al mismo tiempo quienes valoren a los datos como activos para la empresa.

Por el lado operativo, puedes seguir la guía de «Perfiles para construir un equipo de analítica» en donde el analista o gerente de analítica podrá tener una voz en el consejo. Pero al mismo tiempo procurará ser el «manager del gobierno de datos» para minimizar las vulnerabilidades por riesgos de datos en sus equipos

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Hasta aqui el capítulo de hoy. Nos interesaría conocer si en tu organización ya están manejando un gobierno de datos o si están pensando en desarrollar uno ¿Qué están considerando? ¿Por qué le ven utilidad? ¿Creen que para algunas industrias debería ser obligatorio? Participa con nosotros mediante nuestras redes sociales @DatlasMX

Fuentes:

PowerData. Fuente: https://blog.powerdata.es/el-valor-de-la-gestion-de-datos/bid/406201/qu-es-el-gobierno-de-datos-y-por-qu-lo-necesito

Artificial Intelligence RISKS Wharton. Fuente: https://ai.wharton.upenn.edu/artificial-intelligence-risk-governance/

UNAM. Fuente: https://programas.cuaed.unam.mx/repositorio/moodle/pluginfile.php/854/mod_resource/content/4/contenido/index.html