Gobernanza de datos

Introducción

Comprender los fundamentos de la gobernanza de datos, incluyendo su definición, importancia y componentes clave.
Aprender a crear e implementar políticas de gobernanza que se alineen con objetivos organizacionales y normativas legales.
Analizar estudios de caso para ver cómo se aplican las prácticas de gobernanza de datos en diferentes industrias.

Definición: Conjunto de políticas, procesos y estándares que aseguran que los datos sean gestionados adecuadamente a lo largo de su ciclo de vida.
Objetivo: Garantizar la calidad, disponibilidad, integridad y seguridad de los datos.

Decisiones informadas: Mejora la calidad de los datos, lo que lleva a decisiones empresariales más precisas.
Cumplimiento normativo: Asegura el cumplimiento de regulaciones y estándares, como GDPR o HIPAA.
Minimización de riesgos: Reduce los riesgos asociados a la privacidad y seguridad de los datos.

Políticas y Estándares: Guías que definen cómo se debe gestionar la información.
Propietarios de Datos: Identificación de responsables por la calidad y protección de los datos.
Calidad de Datos: Procedimientos para medir y mejorar la precisión y consistencia de los datos.
Seguridad y Privacidad: Controles para proteger la información contra accesos no autorizados.

Objetivo: Crear políticas que alineen la gestión de datos con los objetivos estratégicos de la organización.
Componentes de una Política Eficaz: Objetivos, alcance, roles y responsabilidades, procedimientos.

Evaluación del Estado Actual: Identificar problemas y oportunidades en el manejo de datos actual.
Definición de Metas: Establecer objetivos específicos para la calidad, seguridad y uso de los datos.
Asignación de Roles: Designar propietarios y administradores de datos.
Documentación y Comunicación: Crear guías claras y comunicarlas a todas las partes interesadas.
Monitoreo y Mejora Continua: Implementar métricas para medir la efectividad y realizar mejoras constantes.

Cumplimiento Normativo: Considerar regulaciones locales e internacionales para el manejo de datos personales y su protección.
Ejemplos: GDPR en Europa, CCPA en California.

Airbnb creó una Data University interna
“Las organizaciones que no comprenden completamente sus datos pierden el control de ellos durante todo su ciclo de vida. Además, cuando las personas dominan la generación, el uso y la aplicación de datos, los equipos pueden tomar decisiones basadas en datos.”

GE Aviation tuvo una iniciativa llamda Self-Service Data (SSD)
- Crear un equipo dedicado a self-service
- Recolectar los datos de varios sistemas en un solo lugar

Se enfocaron en centralizar sus datos de varias fuentes a una sola fuente para incrementar la consistencia, veracidad y confianza de los datos
Permite la creación de análisis y reportes “más correctos”

CSE Insurance hizo algo parecido pero su enfoque fue en unificar no solo los datos sino utilizar una sola plataforma/manera de documentarlos.
Esto permite que todos los usuarios puedan colaborar en un solo lugar y acumular conocimiento

Uber opera en mas de 70 paises y tiene que regirse por las normativas locales
Crearon una plataforma central (“core”) que puede personalizarse y variar usando “plugins” dependiendo del origen de los datos.
- “Por ejemplo, una ciudad o un país pueden tener una regla por la cual no quieren exponer el nombre del conductor al pasajero. Entonces tenemos la capacidad de encender o apagar dependiendo de la ciudad; No tenemos que crear una aplicación diferente para eso. Esa es la cantidad de ingeniería y flexibilidad que hemos incorporado a nuestro sistema”. - Manikandan Thangarathnam, director senior de movilidad y plataformas de Uber.

Establecer una estructura clara de gobierno de datos con funciones y responsabilidades bien definidas, como demostraron los equipos de SSD y Data Admin de GE Aviation.
Establecer una única fuente de verdad, como hicieron CSE Insurance y Wells Fargo, para eliminar los silos de datos y agilizar los esfuerzos de gobierno de datos.
Tratar los datos como un producto y asignar a los propietarios la responsabilidad de garantizar su cumplimiento de las normas, políticas y estándares.
Adoptar un enfoque flexible de la gobernanza de datos, en lugar de un enfoque único.
Inviertir en mejorar la alfabetización de datos para que los empleados puedan comprender, interpretar y utilizar los datos de forma eficaz y responsable, como hizo Airbnb con su iniciativa educativa interna.

Fundamentos: Definición y componentes clave de la gobernanza de datos.
Políticas: Cómo crear e implementar políticas efectivas alineadas con objetivos organizacionales y normativas legales.
Aplicación Práctica: Ejemplos de cómo diferentes industrias se benefician de una adecuada gobernanza de datos.

Q&A: Espacio para responder preguntas y resolver dudas sobre los temas discutidos.
Discusión Abierta: Reflexionar sobre cómo la gobernanza de datos se aplica en sus contextos específicos.