Por: Verónica Zapata, presidenta DAMA Ecuador.
En los últimos años, el interés por la analítica avanzada y la inteligencia artificial ha crecido de forma acelerada en las organizaciones ecuatorianas. Sin embargo, muchas iniciativas no logran escalar ni generar los resultados esperados. La razón no suele estar en la falta de tecnología, sino en la ausencia de cimientos alrededor del gobierno del dato.
Aún persisten barreras estructurales que limitan el avance hacia modelos maduros de gestión de datos. En muchas organizaciones, las decisiones continúan apoyándose más en la intuición que en la evidencia. A esto se suma una participación limitada de la alta gerencia para asignar presupuesto, recursos y prioridad a equipos de gobierno de datos. En paralelo, es común observar una adopción de tecnologías avanzadas sin haber fortalecido previamente aspectos como la arquitectura, los procesos y los modelos de gobierno que permiten la operación de las soluciones.
Desde el plano operativo, los desafíos tienen que ver con roles y responsabilidades poco definidos entre negocio, tecnología y equipos de datos; entornos tecnológicos fragmentados y con sistemas heredados que afectan la calidad y la trazabilidad de la información; y una brecha de talento en disciplinas como gobierno, calidad, arquitectura y privacidad de datos.
Antes de avanzar hacia iniciativas de analítica, automatización o inteligencia artificial, la calidad de datos debe asumirse como estratégica e implica definir responsables del dato, comprender el recorrido que sigue la información a lo largo de los procesos y asegurar su trazabilidad. La calidad no se logra como una tarea aislada al final de un proyecto; requiere estándares, reglas, monitoreo y un entendimiento compartido de los datos y sus metadatos dentro de la organización.
Un camino realista consiste en iniciar con datos críticos o normativos y escalar progresivamente, integrando la calidad en los procesos operativos y promoviendo la alfabetización en datos.
Convertir los datos en un activo de negocio medible demanda capacidades organizacionales, el compromiso de la alta gerencia y un patrocinio que otorgue autonomía al equipo de datos. A esto se suma la conformación de equipos multidisciplinarios, modelos de gobierno alineados al negocio y una gestión integral del ciclo de vida del dato. En este proceso, el orden importa: personas, procesos y luego tecnología. Sin una cultura que valore el dato y métricas que conecten información con resultados, las herramientas por sí solas no generan el impacto deseado.
Desde la experiencia de DAMA Capítulo Ecuador, el reto principal para las organizaciones está en elevar su madurez en la gestión y el gobierno de datos. Cuando el dato se gestiona con responsabilidad, claridad y visión de negocio, deja de ser un subproducto operativo y se convierte en un activo capaz de sostener decisiones, innovación y crecimiento en el tiempo.
Prácticas esenciales para mejorar la calidad del dato
Definir responsables del dato
Establecer estándares y reglas de calidad
Trazabilidad y medición continua
Participación activa del negocio
Calidad integrada en los procesos
