En un proyecto reciente nos enfrentamos a una situación muy común: cada área de la organización definía sus KPIs de manera diferente.
- Finanzas calculaba el margen de una forma.
- Operaciones lo hacía con otra fórmula.
- RRHH usaba sus propios criterios.
Además, cada uno almacenaba los datos con una estructura y formato diferente
El resultado eran reportes inconsistentes, reuniones interminables para validar números y, lo peor, desconfianza en la información.
El reto: un problema de gobernanza, no de tecnología
Este escenario no se debía a una falta de datos ni a limitaciones de la infraestructura. Era un problema de gobernanza: no existían lineamientos claros sobre definiciones, propiedad ni calidad de los datos.
Aquí es donde un marco de gobernanza de datos se vuelve esencial.
El enfoque que aplicamos
- Definir un glosario de negocio común
- Se estableció un Business Glossary, documentando KPIs y métricas con definiciones únicas y consensuadas.
- Herramientas como Microsoft Purview ayudan a mantener este glosario vivo y accesible para toda la organización.
- Asignar responsables claros de datos (Data Ownership)
- Cada dominio de datos tiene ahora un Data Owner.
- El Owner es responsable y tiene que asegurar la calidad, actualización y cumplimiento de políticas.
- Establecer controles de calidad y linaje de datos
- Se implementaron reglas de data quality (completitud, consistencia, unicidad).
- Con herramientas de linaje,trazamos el recorrido de los datos desde su origen hasta los reportes.
- Integrar gobernanza con compliance
- Clasificación automática de información sensible (ej. PII, datos financieros).
- Aplicación de políticas de acceso basadas en roles (RBAC).
El impacto en la organización
Después de implementar este marco:
- Los reportes se generaban de forma consistente en todas las áreas.
- Los líderes confiaban en la información para tomar decisiones rápidas.
- Las auditorías fueron más simples gracias al linaje documentado.
Lo más importante: las conversaciones cambiaron. Pasamos de “qué dato es correcto” a “qué acción tomamos con este dato”.
Buenas prácticas de gobernanza de datos
- Empezar pequeño: inicia con un KPI crítico antes de escalar a toda la organización.
- Automatización: aprovecha herramientas de descubrimiento, clasificación y linaje para reducir la carga manual.
- Cultura: involucra a negocio y TI desde el inicio; la gobernanza no es solo tecnología.
Conclusión
La gobernanza de datos no es un obstáculo, es un habilitador estratégico.
Implementar glosarios, roles claros, controles de calidad y linaje no solo ordena los datos: construye confianza organizacional.
Porque al final madurez en datos no se mide por cuántos pipelines corren, sino por cuántas decisiones confiables se pueden tomar a partir de ellos.
