Por Paola Oña, CDO, Laboratorios Bagó del Ecuador
La implementación de herramientas analíticas no siempre resuelve los problemas de información en una organización. La experiencia empresarial muestra que el verdadero desafío suele estar en la forma en que se definen, gestionan y controlan los datos, lo que obliga a establecer estructuras de gobierno que ordenen responsabilidades, estándares y calidad de la información.
Ejes de análisis
- La calidad del dato como factor de decisión estratégica
- Gobierno de datos: estructura, responsabilidades y prioridades
- El desafío cultural del gobierno de datos
En muchas organizaciones, las iniciativas relacionadas con datos suelen comenzar con la implementación de nuevas herramientas de analítica, visualización o almacenamiento. Sin embargo, la experiencia demuestra que la disponibilidad de dashboards, data warehouse o incluso soluciones de inteligencia artificial no garantiza necesariamente decisiones más confiables ni procesos más eficientes.
En nuestro caso, el punto de inflexión ocurrió cuando comprendimos que el problema no estaba en la visualización de la información, sino en los fundamentos sobre los cuales se construían esos análisis. La organización contaba con capacidades analíticas desarrolladas, pero en la práctica aparecían señales que revelaban debilidades estructurales en la gestión del dato. Por ejemplo, coexistían múltiples definiciones para un mismo indicador, los datos maestros no contaban con un control claro y gran parte del tiempo previo a la toma de decisiones se invertía en validar o conciliar información. En ese contexto, la confianza en ciertos datos era parcial.
Para comprender mejor la situación se realizó un diagnóstico formal de madurez utilizando el modelo Enterprise Information Management (EIM). La evaluación confirmó lo que inicialmente era una intuición: existían fortalezas en analítica y almacenamiento, pero brechas importantes en metadatos, integración y gestión de datos maestros. Este hallazgo permitió identificar que el desafío no estaba en incorporar nuevas herramientas, sino en fortalecer las bases organizacionales que permiten gestionar la información de manera consistente.
La medición de madurez resultó determinante, porque permitió entender en qué etapa se encontraba la organización y orientar las decisiones estratégicas con mayor precisión. Los modelos de madurez analizan dimensiones como estrategia, arquitectura, calidad, metadatos, roles, seguridad y cultura del dato. Sin este tipo de diagnóstico, es frecuente que las empresas intenten resolver los problemas de datos mediante la adquisición de tecnología adicional, cuando en realidad el desafío se encuentra en la definición de políticas, responsabilidades y estándares.
Cuando las organizaciones intentan ordenar sus datos sin un diagnóstico previo suelen aparecer errores recurrentes. Con frecuencia se confunde el gobierno de datos con la implementación de una herramienta, se establecen políticas sin un modelo operativo que las respalde o se asume que la calidad del dato es responsabilidad exclusiva del área de tecnología. También es común automatizar procesos sin reglas consensuadas o intentar centralizar todas las decisiones sobre datos, generando resistencia en las áreas de negocio.
Otro problema habitual se relaciona con factores que degradan la confiabilidad de la información dentro de la organización. Entre ellos, por ejemplo: la falta de definiciones únicas para los indicadores, la captura manual de datos sin mecanismos de validación, integraciones parciales entre sistemas, ausencia de responsables formales sobre los dominios de información y procesos de actualización que no siguen estándares comunes.
A partir de un diagnóstico se empezó el diseño de un programa de Gobierno de Datos.
La calidad del dato como factor de decisión estratégica
Con frecuencia la calidad de datos, se asocia únicamente con reportes o con la consistencia de la información en los sistemas. Sin embargo, la calidad del dato influye directamente en la velocidad y la precisión con la que una organización puede tomar decisiones estratégicas.
Cuando la información no es confiable, gran parte del tiempo previo a una decisión se destina a validar cifras, reconciliar reportes o revisar la procedencia de los datos. Ese proceso retrasa la capacidad de reacción de la organización y afecta variables determinantes para la competitividad, como el tiempo de respuesta al mercado o la capacidad de aprovechar oportunidades comerciales.
En industrias reguladas como la farmacéutica, la calidad del dato tiene implicaciones directas en múltiples procesos del negocio. La segmentación de médicos, la definición de objetivos comerciales, la asignación de inversión promocional, las proyecciones de mercado y el cumplimiento regulatorio dependen de datos precisos y consistentes. Un dato incorrecto puede traducirse en una mala priorización de territorios, una inversión mal dirigida o una estrategia que llega tarde al mercado.
Por esta razón, la calidad del dato debe entenderse como una variable económica y competitiva. La información confiable reduce reprocesos, disminuye la fricción operativa y acelera la toma de decisiones. Además, incrementa la confianza organizacional en los sistemas analíticos y permite que los equipos ejecutivos concentren su atención en la estrategia y no en la validación de cifras.
A medida que esta realidad se vuelve evidente, también cambia la naturaleza de la conversación dentro de la alta dirección. Las discusiones dejan de centrarse en qué herramienta tecnológica se necesita y comienzan a orientarse hacia preguntas más estructurales. Entre ellas, quién es responsable del significado de un dato, qué estándares validan su calidad, qué riesgos se asumen si la información no es confiable y cuánto tiempo pierde la organización verificando cifras antes de decidir. Cuando la organización reconoce desde la alta gerencia que la calidad de la información impacta directamente en su capacidad de decisión, el gobierno de datos deja de percibirse como una iniciativa tecnológica y comienza a entenderse como un componente de la gestión estratégica del negocio.
Gobierno de datos: estructura, responsabilidades y prioridades
Una vez que la organización reconoce que la gestión del dato requiere un marco estructurado, surge una pregunta frecuente: qué significa realmente implementar gobierno de datos. En muchas empresas todavía persisten interpretaciones que limitan su alcance. Se lo percibe como un proyecto del área de tecnología, una iniciativa temporal o la creación de un nuevo comité que agrega burocracia a la gestión.
En realidad, el gobierno de datos representa una estructura organizacional diseñada para tratar la información como un activo estratégico. Su propósito es establecer reglas sobre cómo se definen, gestionan, protegen y utilizan los datos dentro de la organización. Para lograrlo, es necesario definir responsabilidades, estándares y mecanismos de coordinación entre las áreas de negocio y tecnología.
Para sostener la calidad del dato es necesario tomar decisiones organizacionales que respalden el programa desde la alta dirección. En nuestro caso, tres acciones resultaron determinantes: impulsar la política de Gobierno de Datos desde Gerencia General, crear formalmente una Oficina de Gobierno de Datos y establecer roles funcionales que permitieran gestionar la información sin generar estructuras burocráticas adicionales.
Este modelo se apoya en una separación entre propiedad funcional y custodia técnica del dato. Las áreas de negocio son responsables del significado, la definición y el nivel de calidad esperado de la información. Tecnología, por su parte, se encarga del almacenamiento, la integración y la seguridad de los datos. La Oficina de Gobierno de Datos articula este modelo mediante estándares, seguimiento y coordinación transversal.
La asignación de responsabilidades se realiza por dominios estratégicos de información y no por sistemas individuales. Dentro de este esquema se formalizan roles como Data Owner y Data Steward, quienes participan en la definición de estándares y en la gestión de la calidad dentro de sus respectivos dominios.
En la estrategia de implementación del gobierno de datos es la priorización a través de la identificación de dominios críticos, es decir aquellos datos que tienen mayor impacto en la estrategia, los ingresos, el riesgo o el cumplimiento regulatorio.
Se priorizan dominios transversales a varias áreas que generan alto valor económico, presentan brechas de calidad o duplicidad y tienen influencia directa en la toma de decisiones estratégicas. En nuestro caso, los primeros dominios priorizados estuvieron relacionados con procesos con incidencia directa en la estrategia comercial y la generación de ingresos.
Con una priorización se avanza de manera progresiva, mostrar resultados tempranos y consolidar capacidades organizacionales antes de extender el modelo a otros ámbitos de la empresa. Además, facilita que el modelo federado evolucione de forma ordenada, reduciendo fricciones operativas y fortaleciendo la credibilidad del programa dentro de la organización.
El desafío cultural del gobierno de datos
Aunque el gobierno de datos suele asociarse con herramientas o arquitectura de información, en la práctica su mayor desafío es organizacional. Implementar gobernanza implica introducir disciplina en la forma en que la organización define, comparte y utiliza la información.
Los programas de gobierno de datos se sostienen en tres principios: responsabilidad clara sobre el dato, estándares compartidos y rendición de cuentas transversal. Sin embargo, aplicar estos principios requiere modificar prácticas habituales, como trabajar con definiciones informales de indicadores o asumir que la calidad del dato es responsabilidad exclusiva del área de tecnología.
Cuando se asignan responsabilidades formales sobre la información también pueden aparecer resistencias internas. Algunas áreas perciben el gobierno de datos como auditoría o como una carga operativa adicional. Por ello, la comunicación del programa resulta determinante. El objetivo no es fiscalizar, sino ordenar la gestión de la información para reducir reprocesos, mejorar la claridad de los indicadores y agilizar la toma de decisiones.
La participación de las áreas de negocio aumenta cuando el programa demuestra impacto en su gestión diaria. Beneficios como la reducción de validaciones manuales, la definición única de indicadores y la disminución de discusiones sobre cifras facilitan la adopción del modelo. Además, involucrar a estas áreas en la definición de estándares y en roles como Data Owner o Data Steward fortalece el sentido de responsabilidad sobre los datos.
