La Gobernanza de Datos: Clave para el Éxito Empresarial en la Era Digital

En un entorno cada vez más tecnológico, las empresas que gestionan sus datos de manera eficiente son las que logran mantenerse competitivas. La gobernanza de datos no solo asegura el cumplimiento normativo, sino que optimiza la toma de decisiones y mejora la productividad.

Por DataMas

¿Qué es la Gobernanza de Datos y por qué es importante?

La gobernanza de datos se refiere a la implementación de políticas y estándares que permiten gestionar los datos de una organización de manera segura y eficiente. En la era digital, la calidad de los datos es un factor clave para la competitividad y el éxito empresarial.

Un informe de Gartner señala que una mala gestión de datos puede costar a las empresas hasta un 15% de sus ingresos anuales, afectando la toma de decisiones y perdiendo oportunidades de negocio . Además, según McKinsey, se espera que para 2025 la mayoría de los empleados optimicen su trabajo con el uso de datos, lo que hace que las estrategias de gobernanza sean aún más críticas .

Tipos de Datos que Gestionan las Empresas

Las empresas manejan diversos tipos de datos, cada uno con un impacto significativo en la eficiencia operativa:

Datos de producción: Relacionados con los procesos de manufactura y control de calidad. McKinsey estima que la optimización de estos datos puede mejorar la eficiencia en un 20% .

Datos de procesos: Incluyen flujos de trabajo internos. La estandarización de estos datos puede reducir tiempos de ejecución en un 30%, según Forrester .

Datos de clientes: Referidos a patrones de compra y preferencias. Empresas que analizan estos datos reportan un aumento del 15% en ingresos, según McKinsey .

Datos financieros: Incluyen análisis de rentabilidad y gestión de presupuestos, fundamentales para la correcta planificación estratégica.

Datos de recursos humanos: Datos sobre empleados y sus competencias, cuyo manejo adecuado puede mejorar la retención de talento hasta en un 25%, según Deloitte .

Ventajas y Desafíos de la Gobernanza de Datos

Ventajas:

Cumplimiento Normativo: Cumplir con regulaciones como el GDPR en Europa y la Ley de Protección de Datos en Argentina genera confianza y evita sanciones .

Mejora en la Toma de Decisiones: Los datos precisos permiten decisiones empresariales más acertadas.

Protección de la Privacidad: Una gobernanza adecuada protege tanto a la organización como a sus clientes, evitando posibles filtraciones.

Desafíos:

Inversión en Tecnología y Recursos Humanos: Requiere infraestructura y personal capacitado.

Cambios Culturales: Es necesario que todos en la organización comprendan la importancia de la correcta gestión de los datos.

Plataformas Externas vs. Especialistas Internos: ¿Quién Debe Gestionar los Datos?

Las empresas pueden elegir entre externalizar su gestión de datos o confiar en equipos internos especializados. Ambas opciones tienen ventajas y desventajas.

Plataformas Externas:

Soluciones como AWS y Microsoft Azure permiten la gestión escalable de datos.

Ventajas: Mayor escalabilidad y menores costos iniciales.

Desventajas: Dependencia de proveedores externos y falta de personalización .

Especialistas Internos:

Formar equipos internos permite un mayor control y adaptación de las estrategias de datos.

Ventajas: Control absoluto y seguridad interna.

Desventajas: Costos elevados y necesidad de mantenimiento constante .

La Importancia de Limpiar los Datos: Evitar los "Datos Sucios"

Un aspecto crucial en la gestion de datos es su limpieza ya que. Los "datos sucios", como información duplicada o incompleta, pueden llevar a errores en la toma de decisiones y pérdida de recursos.

Un estudio de Harvard Business Review revela que la limpieza de datos puede mejorar las operaciones empresariales en un 30% .

Este proceso es crucial para asegurar la calidad y la utilidad de la información en cualquier organización. Aquí hay un resumen de cómo se pueden limpiar los datos y quién generalmente realiza esta tarea:

¿Cómo se Limpian los Datos?

1. Identificación de Errores: Se utilizan algoritmos y herramientas de software para detectar datos erróneos, inconsistentes o duplicados. Esto puede incluir errores tipográficos, datos faltantes o información ingresada en un formato incorrecto.

2. Eliminación de Duplicados: Se revisan las bases de datos para encontrar y eliminar registros duplicados. Esto puede hacerse manualmente o mediante el uso de herramientas automáticas que identifican entradas similares.

3. Normalización: Se estandarizan los datos para asegurar que sigan un formato consistente. Esto incluye convertir todas las fechas a un mismo formato, estandarizar nombres y abreviaturas, y asegurarse de que las unidades de medida sean consistentes.

4. Imputación de Datos Faltantes: Se utilizan métodos estadísticos para estimar y completar datos faltantes. Esto puede incluir el uso de la media, la mediana o técnicas más avanzadas como el aprendizaje automático para predecir valores faltantes.

5. Validación: Se realizan pruebas para asegurar que los datos cumplen con los criterios de calidad establecidos, como precisión, consistencia y relevancia. Esto a menudo incluye revisiones manuales o el uso de software especializado para la auditoría de datos.

6. Documentación: Mantener registros de las decisiones tomadas durante el proceso de limpieza es esencial para la transparencia y la reproducibilidad. Esto permite a otros miembros del equipo comprender las modificaciones realizadas.

   
   

¿Quién Realiza la Limpieza de Datos?

• Científicos de Datos: Son responsables de llevar a cabo análisis complejos y, a menudo, son los que implementan las técnicas de limpieza de datos.

• Analistas de Datos: Se centran en la recopilación y el análisis de datos, y también pueden estar involucrados en la limpieza inicial de los datos antes del análisis.

• Ingenieros de Datos: A menudo trabajan en la infraestructura y los sistemas de datos. Se encargan de preparar y limpiar grandes volúmenes de datos para su posterior uso en análisis y modelado.

• Administradores de Base de Datos: Se aseguran de que las bases de datos se mantengan en buen estado y que los datos sean accesibles y precisos.

Este es un proceso continuo y colaborativo, que implica a diferentes profesionales dentro de la organización.

Caso de Éxito: Siemens y la Gobernanza de Datos

Siemens es un ejemplo destacado de cómo una estrategia sólida de gobernanza de datos puede transformar una empresa. Con operaciones a nivel global en múltiples sectores como la energía, la automoción y la automatización industrial, Siemens maneja volúmenes masivos de datos de diferentes fuentes. Para abordar este desafío, la compañía implementó un marco robusto de gobernanza de datos que incluye procesos para asegurar la calidad, integridad y seguridad de la información en toda su organización.

Uno de los principales objetivos de Siemens era mejorar la eficiencia en su proceso de producción a través del uso de datos confiables y accesibles. Utilizando soluciones avanzadas de análisis y gestión de datos, Siemens pudo reducir significativamente el tiempo necesario para tomar decisiones críticas. La digitalización de su planta de Amberg, Alemania, es un ejemplo claro de cómo la gobernanza de datos permitió que los sistemas de producción fuesen más autónomos, ajustándose en tiempo real a los cambios de demanda, lo que resultó en una reducción de fallos en la línea de producción en un 50%.

Además, Siemens implementó una estrategia de data lakes para centralizar sus datos, lo que permitió un acceso más fácil para los equipos de análisis y optimización de procesos. Gracias a esto, se logró una mejora del 25% en la eficiencia operativa global, al tiempo que se fortalecieron las políticas de ciberseguridad, reduciendo riesgos y costos de cumplimiento normativo.

El caso de Siemens destaca cómo una empresa puede beneficiarse al transformar sus operaciones a través de una gestión eficiente de datos, mejorando tanto su capacidad para innovar como su resiliencia ante un mercado en constante cambio .

Formación en Ciencia de Datos en Argentina

En Argentina, instituciones como la Universidad Nacional de Rosario y la Universidad de Buenos Aires ofrecen programas de formación en ciencia de datos, esenciales para la correcta gestión y análisis de grandes volúmenes de información .

Lo que queda es que La gobernanza de datos es esencial para que las empresas sigan siendo competitivas en la era digital. Ya sea a través de plataformas externas o equipos internos, gestionar adecuadamente los datos puede marcar la diferencia entre el éxito o el fracaso empresarial.

Fuentes:

Gartner, "The Cost of Poor Data Quality," 2023.

McKinsey & Company, "The Future of Work in the Age of AI," 2024.

Forrester, "The Impact of Process Standardization on Business Performance," 2023.

McKinsey & Company, "The Customer Experience Revolution," 2023.

Deloitte, "Global Human Capital Trends," 2023.

CEPAL, "Protección de Datos Personales en América Latina," 2023.

Harvard Business Review, "The Importance of Data Cleaning for Business Success," 2023.

Siemens, "Data Governance for Digital Transformation," 2023.