En un entorno empresarial cada vez más impulsado por los datos, no todos los datos requieren el mismo nivel de gobernanza. Un Gobierno del Dato efectivo implica gestionar de manera estratégica aquellos datos que tienen un impacto crítico en la organización. Pero, ¿cómo se determina qué datos deben ser gobernados y cuáles no? En este artículo, exploramos los factores clave para identificar los datos que necesitan un marco de gobernanza específico.
¿Qué significa gobernar un dato?
La gobernanza de datos implica la definición de políticas, normas, roles y procesos que garantizan que los datos sean:
✅ Precisos y de alta calidad.
✅ Seguros y protegidos contra accesos no autorizados.
✅ Disponibles para los usuarios que los necesiten.
✅ Regulados conforme a normativas y políticas internas.
Decidir qué datos deben ser gobernados es un paso clave para optimizar los esfuerzos de gestión de datos sin sobrecargar recursos innecesariamente.
Criterios para determinar qué datos deben ser gobernados
El proceso de selección de datos que requieren gobernanza debe basarse en varios criterios, estos son los principales factores a considerar:
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- Impacto en el negocio
Los datos que tienen un impacto directo en las operaciones, la estrategia o la toma de decisiones deben ser gobernados de manera prioritaria.
📌 Ejemplo: Datos de clientes, transacciones financieras y métricas de rendimiento clave (KPIs).
🔍 Pregunta clave: ¿Qué impacto tendría la pérdida, alteración o acceso no autorizado de estos datos en la empresa?
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- Cumplimiento normativo y regulaciones
Los datos sujetos a regulaciones y estándares legales deben estar bajo una gobernanza estricta para evitar sanciones y riesgos legales.
📌 Ejemplo: Datos personales (RGPD), datos financieros (SOX), datos sanitarios (EHDS, HIPAA).
🔍 Pregunta clave: ¿Existe una regulación que obligue a controlar estos datos?
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- Sensibilidad y confidencialidad
Los datos confidenciales o sensibles requieren controles adicionales de seguridad y acceso.
📌 Ejemplo: Información de nóminas, datos de propiedad intelectual, credenciales de acceso.
🔍 Pregunta clave: ¿Podría el uso indebido de estos datos generar riesgos legales, financieros o de reputación?
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- Frecuencia de uso y volumen de datos
Los datos que son utilizados con frecuencia y en grandes volúmenes deben estar bien gestionados para evitar inconsistencias y garantizar su fiabilidad.
📌 Ejemplo: Datos de ventas en tiempo real, información operativa de producción.
🔍 Pregunta clave: ¿Son datos utilizados en múltiples procesos o por distintos equipos?
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- Dependencia de otros sistemas y procesos
Si un dato es clave para múltiples sistemas y procesos, su gobernanza es esencial para evitar discrepancias y errores de sincronización.
📌 Ejemplo: Datos maestros de clientes, catálogos de productos, identificadores únicos.
🔍 Pregunta clave: ¿Qué sistemas y procesos dependen de la precisión y disponibilidad de estos datos?
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- Valor estratégico del dato
Los datos que aportan ventaja competitiva a la organización deben ser gestionados y protegidos con prioridad.
📌 Ejemplo: Modelos de predicción de demanda, algoritmos de personalización, análisis de comportamiento del cliente.
🔍 Pregunta clave: ¿Estos datos generan valor diferenciador para la empresa?
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- Coste de almacenamiento y gestión
El almacenamiento y gestión de datos tienen un coste asociado en términos de infraestructura y administración. No todos los datos justifican una inversión alta en gobernanza.
📌 Ejemplo: Datos históricos de operaciones con baja consulta frente a datos en uso activo.
🔍 Pregunta clave: ¿El coste de gobernar estos datos es proporcional a su importancia?
Conclusión
No todos los datos deben ser gobernados con el mismo nivel de exigencia. Un Gobierno del Dato eficaz implica priorizar la gestión de aquellos datos que son críticos para la empresa, regulados, sensibles o estratégicos. Aplicando estos criterios, las organizaciones pueden optimizar su estrategia de datos y garantizar que los esfuerzos de gobernanza generen un valor real.
Si tu empresa necesita definir qué datos deben ser gobernados y cómo gestionarlos eficientemente, en DQTeam podemos ayudarte. ¡Hablemos de datos!
