La Importancia de los Roles en el Gobierno de Datos

El volumen de datos que generan las organizaciones es muy significativo. Trasladando este escenario al ámbito del negocio, los datos son parte explícita e implícita del conocimiento que una organización posee de sí misma y de su entorno.

Hasta ahora, las organizaciones han abordado un enfoque "reactivo" respecto a la gestión de sus datos, asumiendo como válido cualquier proceso de industrialización que convierta los datos en información y el conocimiento implícito en producto real del negocio (en fin, ingresos). La mayoría de las organizaciones ni siquiera tiene un inventario de los datos de las aplicaciones que gestiona. Su gobierno era delegado (como casi todo) en aquellos que sí sabían de ciertos aspectos de los datos en cada organización, es decir, el arquitecto de sistemas, el responsable de la base de datos, etc.

Lo más grave de este enfoque yace en que no se distinguen las formas adecuadas de hacerse con los datos (los procesos que los generan, almacenan o suministran) de los que no lo son, enfrentando a la organización a situaciones de pérdida de información y eficiencia, como su duplicidad en distintos sistemas, por ejemplo. Es así que se concentra mucho ruido y poco fenómeno respecto a la calidad de los datos, considerando por separado (pero para todo) la calidad de diseño de estos y la calidad de la información obtenida, confirmando aquella supuesta eternidad del "papel todo vale". El compromiso y las responsabilidades en torno a la gestión de los datos son un caso especial del compromiso de las organizaciones con el conocimiento y su continua creación y adaptación respecto a un mundo ávido de información y relaciones (aunque no siempre válidas).

Roles Clave en el Gobierno de Datos

El término rol se refiere a las funciones, responsabilidades y expectativas específicas asociadas a una posición o tarea dentro de una estructura organizativa. Cada rol está diseñado para cumplir ciertos objetivos y contribuir al funcionamiento general de la organización. (Mintzberg, H. (1975). The Nature of Managerial Work. Harper & Row Publishers).

Categoría	Descripción	Responsabilidades
Estratégicos y Liderazgo	Estos roles se enfocan en la planificación, desarrollo e implementación de la estrategia de datos de la organización.	Son responsables de la visión general y la alineación de las iniciativas de datos con los objetivos empresariales.
Gestión de Calidad y Cumplimiento	Estos roles se centran en mantener la calidad de los datos y asegurar el cumplimiento de las normativas y estándares de datos.	Son responsables de establecer y mantener controles y procesos para garantizar la integridad y seguridad de los datos.
Técnicos y Operacionales	Estos roles se centran en la implementación técnica y el mantenimiento de la infraestructura de datos.	Son responsables de la administración, seguridad y disponibilidad de los datos.
Analíticos y de Innovación	Estos roles se centran en el análisis y la interpretación de los datos para obtener insights y apoyar la toma de decisiones.	También exploran nuevas tecnologías y metodologías para mejorar el análisis de datos.

En la práctica de gobierno de datos, hay varios roles críticos que se involucran en la creación, difusión, promoción, monitoreo, control y rendición de cuentas sobre el uso de la información. El formar personal con estos roles mejora las operaciones de Gobierno de Datos en su empresa.

Sin detrimento de nuevos roles, desde RSM recomendamos empezar con estos cuatro roles:

El detalle de cada rol y las habilidades sugeridas para su despliegue se presentan a continuación.

Categoría	Rol	Descripción	Responsabilidades	Habilidades Sugeridas
Estratégicos y Liderazgo	Chief Data Officer (CDO)	Responsable de la estrategia global de datos dentro de la organización, asegurando la alineación de las iniciativas de datos con los objetivos empresariales.	(-) Desarrollar y ejecutar la estrategia de datos. (-) Alinear las iniciativas de datos con las metas empresariales. (-) Liderar la transformación digital basada en datos. (-) Establecer políticas y estándares de gestión de datos. (-) Diseñar e implementar las políticas necesarias para una correcta gestión de los datos. (-) Establecer planes de acción con el fin de generar un cambio organizacional en base a la cultura de datos. (-) Incentivar a que las diferentes áreas basen su gestión y la toma de decisiones en datos. (-) Establecer lineamientos de gestión y acceso a la información, resguardando la seguridad y los aspectos legales vigentes. (-) Asegurar la comunicación entre las diferentes áreas o grupos de la empresa y el área de gobernanza de datos, con el fin de garantizar la participación de todos los organismos productores y consumidores de datos. (-) Coordinar los roles de gobernanza que están etiquetados como administradores, custodios o propietarios de datos. (-) Supervisar las comunicaciones sobre el proceso de gobernanza de datos y monitorear las diversas iniciativas para garantizar que el programa general se mantenga en el camino correcto y dentro del presupuesto. (-) Arbitrar en casos de conflicto para el otorgamiento de autorizaciones de acceso a datos, ya sea por falta de consenso o de competencias para otorgar el mismo.	(-) Liderazgo (-) Pensamiento estratégico (-) Gestión del cambio (-) Conocimiento en gobernanza de datos (-) Habilidades de comunicación (-) Conocimiento en normativas legales y seguridad de datos
Estratégicos y Liderazgo	Business Data Analysts	Analistas que trabajan con datos empresariales para identificar tendencias y oportunidades de mejora en los procesos de negocio.	(-) Analizar datos empresariales y generar informes. (-) Identificar áreas de mejora en procesos y operaciones. (-) Apoyar la toma de decisiones estratégicas basadas en datos. (-) Colaborar con otros departamentos para alinear las estrategias de datos.	(-) Análisis de datos(-) Habilidades de presentación (-) Conocimiento en herramientas de BI (-) Habilidades de comunicación (-) Pensamiento crítico
Técnicos y Operacionales	IT Infrastructure Managers	Gerentes que supervisan la infraestructura tecnológica necesaria para soportar las operaciones de datos.	(-) Gestionar la infraestructura de TI que soporta las operaciones de datos. (-) Asegurar la disponibilidad y seguridad de los sistemas de TI. (-) Coordinar con otros departamentos para satisfacer las necesidades de infraestructura. (-) Implementar mejoras y actualizaciones en la infraestructura.	(-) Gestión de infraestructura TI (-) Conocimiento en seguridad de TI (-) Habilidades de coordinación (-) Gestión de proyectos (-) Habilidades de comunicación
Técnicos y Operacionales	Data Security Specialists	Especialistas responsables de la seguridad de los datos, implementando y manteniendo medidas de protección.	(-) Desarrollar e implementar políticas de seguridad de datos. (-) Monitorear y responder a incidentes de seguridad de datos. (-) Realizar auditorías de seguridad y evaluaciones de riesgo. (-) Capacitar al personal en prácticas de seguridad de datos.	(-) Conocimiento en seguridad de datos (-) Gestión de incidentes (-) Habilidades de auditoría de seguridad (-) Evaluación de riesgos (-) Habilidades de capacitación
Técnicos y Operacionales	Data Owner	Responsable de la clasificación, apertura, publicación y mantenimiento de los datos desde el punto de vista del negocio.	(-) Clasificar la información en cuanto a legislación, contenido y criticidad. (-) Autorizar el acceso y/o publicación de datos. (-) Asegurar que los metadatos técnicos no sean obsoletos. (-) Intervenir en el proceso de acceso a la información. (-) Responder consultas y dudas acerca de la funcionalidad del sistema del cual es dueño.	(-) Conocimiento en clasificación de datos(-) Conocimiento en normativas legales(-) Habilidades de comunicación(-) Gestión de acceso a datos(-) Habilidades de resolución de problemas
Técnicos y Operacionales	Data Steward	Responsable de implementar y mantener las políticas y estándares de gestión de datos establecidos por el Data Owner y el equipo de gobierno de datos.	(-) Asegurar la calidad de los datos, la integridad y la disponibilidad. (-) Implementar y mantener políticas y estándares de datos. (-) Coordinar con otros departamentos para asegurar el cumplimiento de las políticas de datos.	(-) Conocimiento en políticas de datos (-) Habilidades de gestión de calidad de datos (-) Habilidades de coordinación (-) Habilidades de comunicación (-) Conocimiento en integridad de datos
Analíticos y de Innovación	Data Scientists	Científicos de datos que utilizan técnicas avanzadas de análisis y modelado para extraer insights y apoyar la toma de decisiones.	(-) Analizar grandes volúmenes de datos para identificar tendencias y patrones. (-) Desarrollar modelos predictivos y algoritmos de machine learning. (-) Colaborar con equipos de negocio para aplicar insights en la toma de decisiones. (-) Experimentar con nuevas técnicas y herramientas de análisis de datos.	(-) Análisis estadístico (-) Programación en R/Python (-) Conocimiento en machine learning (-) Habilidades de comunicación (-) Habilidades de experimentación
Analíticos y de Innovación	Data Analysts	Analistas que interpretan datos y proporcionan informes y visualizaciones para apoyar la toma de decisiones.	(-) Recopilar, procesar y analizar datos de diversas fuentes. (-) Desarrollar informes y visualizaciones de datos. (-) Identificar tendencias y patrones en los datos. (-) Colaborar con otros departamentos para satisfacer sus necesidades de análisis de datos.	(-) Análisis de datos (-) Conocimiento en herramientas de visualización (-) Habilidades de presentación (-) Habilidades de comunicación (-) Conocimiento en SQL
Analíticos y de Innovación	AI/ML Specialists	Especialistas en inteligencia artificial y machine learning que desarrollan modelos y soluciones avanzadas basadas en datos.	(-) Desarrollar e implementar algoritmos de machine learning. (-) Experimentar con técnicas avanzadas de IA para resolver problemas de negocio. (-) Colaborar con equipos de TI y de negocio para implementar soluciones de IA. (-) Monitorear y optimizar el rendimiento de los modelos de IA.	(-) Conocimiento en algoritmos de machine learning (-) Programación en R/Python (-) Habilidades de experimentación (-) Colaboración con equipos de TI y negocio (-) Optimización de modelos

Beneficios y Desafíos de la Asignación de Roles en el Gobierno de Datos

La asignación de roles claros reduce en gran medida la ambigüedad, y por ende, el trato de las políticas y prácticas. Además, establece límites en lo que la literatura del gobierno de datos define como actitud de "dejar hacer" (don't touch me, tengo tan sólo cuatro vacas...), permitiendo a aquellos que hacen su trabajo de gobierno aplicar las correspondientes políticas, notificar aquellos casos donde sus excepciones afectan la norma e intervenir/sancionar en aquellos espacios donde los participantes excedan lo que les es funcional al gobierno de datos. Esta separación de tareas y delimitación de ámbitos permite la existencia de metodologías o de un ciclo de vida para las políticas/gestiones de gobierno de datos (levantar un problema, indicar una solución, indicar su implementación en determinadas zonas del mapa, control...).

Sin embargo, esta asignación de roles conlleva una serie de desafíos, como los siguientes: Recursos y procesos orientados al gobierno de datos. La estrategia de empoderar al usuario y que este se involucre en cuestiones relacionadas con el gobierno de información choca con otras estrategias de TI que buscan sumir al usuario final en un entorno fácil y modelizado, siendo considerado este como "consumidor de servicios". No cabe duda de que ceden en importancia al TPM aquellos procesos de desarrollo más tradicionales, coste/orientado a fases. Convencer de que la calidad se hace, no se compra. El negocio está acostumbrado a entregas de software tradicionales, SLAs, en las que el proveedor aporta directamente unos niveles exigibles por la organización o sujetos a la verificación frecuente de los estándares que el proveedor procura para él.