Datos desordenados llevan a datos erróneos. Esta premisa resume por qué cualquier proyecto de análisis debe comenzar por establecer reglas claras sobre cómo se capturan, almacenan y administran los datos dentro de una organización. Sin políticas definidas, la información pierde validez y se dispersa sin control.
¿Qué es la gobernanza de datos y por qué es indispensable?
La gobernanza de datos abarca las políticas, estandarizaciones y procedimientos que regulan el ciclo de vida de la información en una organización [0:18]. Sin un criterio unificado para capturar, escribir y almacenar datos, aparecen inconsistencias que contaminan cualquier análisis posterior.
Un ejemplo cotidiano es el formato de fecha: una celda registra "junio", otra "jul" y otra simplemente "06" [1:08]. Esa falta de estandarización genera errores que se arrastran hasta los reportes finales. Lo mismo ocurre con la hora, que puede registrarse en formato de veinticuatro horas, hora local, hora internacional o incluso en epoch time [1:28], un sistema que cuenta los segundos transcurridos desde el 1 de enero de 1970.
- Definir formatos únicos para fechas, horas y monedas.
- Establecer mecanismos claros de captura.
- Documentar dónde y cómo se almacena cada conjunto de datos.
¿Dónde almacenar los datos de forma segura?
Una vez diseñada la política de gobernanza, el siguiente paso es seleccionar el repositorio adecuado [1:42]. La información no puede seguir viviendo en el computador personal de un colaborador o en la máquina de una sola persona del equipo.
Las tecnologías más utilizadas hoy están desplegadas en la nube: soluciones como OneDrive, SharePoint o arquitecturas más avanzadas como un lago de datos (data lake) [2:08]. La elección depende del tipo de datos:
- Datos estructurados: se asemejan a tablas de Excel, con filas y columnas bien definidas.
- Datos semiestructurados: son más flexibles y no siguen un esquema rígido, como archivos JSON o XML.
Cada tipo requiere una tecnología distinta para garantizar su integridad y facilitar su consulta.
¿Cómo se accede a los datos de manera correcta?
El acceso tiene múltiples aristas [2:40]. Los datos pueden residir en bases SQL, NoSQL o en plataformas colaborativas, y cada una maneja su propio método de autenticación y obtención. La gran ventaja de los repositorios en la nube es su disponibilidad veinticuatro siete, lo que permite extraer información en cualquier momento [3:02]. Sin embargo, los permisos de acceso deben estar gobernados por las políticas definidas en el primer paso.
¿Cuáles son las etapas de madurez de los datos?
La madurez de los datos determina qué tan preparada está una organización para tomar decisiones basadas en evidencia. Existen cinco etapas progresivas [3:18]:
Etapa exploratoria e inicio de la asimilación
- Exploratoria: la organización sabe que posee datos, pero desconoce dónde están alojados y qué valor pueden aportar [3:28]. Se realiza una lectura preliminar para entender su conformación.
- Asimilación: los usuarios comienzan a interactuar con los datos, combinando fuentes internas y externas para obtener una visión más completa del negocio [3:58].
Liderazgo e innovación con datos
- Liderar con los datos: la información se interpreta con perspectiva de futuro y se usa para crear estrategias organizacionales [4:22].
- Liderazgo consolidado: la madurez permite tomar decisiones efectivas y acertadas, respaldadas por datos reales, tras haber explorado y estudiado el comportamiento pasado [4:38].
- Innovación: con procedimientos establecidos y datos maduros, la organización puede diseñar escenarios hipotéticos a futuro [4:56]. Por ejemplo, una empresa de mercadeo podría simular el impacto de distintas campañas antes de ejecutarlas.
La madurez de los datos marca la diferencia entre un insight y una simple opinión [5:16]. Un insight está respaldado por evidencia; una opinión, no.
Si tu organización ya cuenta con una estrategia de gobernanza de datos, comparte cómo la implementaron. Y si aún no la tiene, ¿qué primer paso propondrías? Déjalo en los comentarios.
