La gobernanza de datos puede abarcar la calidad, el acceso, la propiedad, el cumplimiento normativo o los controles de IA. Aprenda a definir la necesidad real antes de desarrollar el programa.
Las organizaciones suelen estar de acuerdo en una cosa:
“Necesitamos una mejor gobernanza de datos.”
El acuerdo suele terminar ahí.
Si le preguntas a cinco ejecutivos qué significa la gobernanza de datos, es posible que obtengas cinco respuestas diferentes.
El CISO podría referirse a la reducción del acceso a datos confidenciales.
El CDO puede implicar establecer definiciones de propiedad, calidad y confianza.
El equipo de privacidad puede referirse a la aplicación de políticas relacionadas con la información personal.
Un líder empresarial simplemente puede querer informes en los que pueda confiar.
Un equipo de gobernanza de IA puede necesitar saber qué modelos de datos, copilotos y agentes pueden utilizar y si ese uso se ajusta a las políticas establecidas.
Todas esas necesidades pueden englobarse dentro de la gobernanza de datos.
Pero no requieren la misma solución.
Por eso el primer paso en un moderno gobernanza de datos El programa no debería consistir en elegir un catálogo, redactar una política o crear otro comité de gobernanza.
Debería responder a una pregunta más práctica:
¿Qué problema específico de negocio, seguridad, cumplimiento normativo o IA estamos tratando de resolver con la gobernanza?
Un programa de gobernanza eficaz traduce esa respuesta en propietarios responsables, resultados medibles, datos controlados, políticas aplicables y flujos de trabajo repetibles.
Gobernanza de datos: Conclusiones clave
- “La ”gobernanza de datos” no es un requisito único. Puede referirse a calidad, propiedad, acceso, privacidad, seguridad, definiciones, controles del ciclo de vida, cumplimiento o gobernanza de la IA.
- Empieza por el fracaso, no por el marco de trabajo. Identifique la decisión, el proceso, el riesgo o el problema de datos que la gobernanza necesita mejorar.
- La gobernanza debe generar un resultado operativo. Toda iniciativa debe conectar datos, políticas, responsabilidad, flujo de trabajo y medición.
- La IA cambia el alcance de la gobernanza. Actualmente, las organizaciones necesitan gestionar los datos utilizados por los modelos, los copilotos, los sistemas RAG, las aplicaciones y los agentes de IA, incluyendo el acceso y las acciones posteriores.
- No todos los problemas de gobernanza requieren una transformación a nivel de toda la empresa. Una intervención limitada en torno a un conjunto de datos, flujo de trabajo, política o resultado empresarial crítico puede generar valor más rápidamente.
- BigID conecta la gobernanza con los propios datos. BigID ayuda a las organizaciones a descubrir, clasificar, catalogar, contextualizar, gestionar, supervisar y tomar medidas sobre datos sensibles, regulados, críticos para el negocio y relacionados con la IA.
¿Qué es la gobernanza de datos?
La gobernanza de datos es el sistema de rendición de cuentas, políticas, controles, propiedad, procesos y tecnología que determina cómo una organización gestiona y utiliza los datos.
Un programa de gobernanza puede establecer:
- ¿Quién es el propietario de los datos importantes?
- Cómo los equipos definen los términos empresariales críticos
- ¿Qué datos cumplen con los requisitos de calidad?
- ¿Quién o qué puede acceder a la información confidencial?
- Cómo los equipos clasifican y protegen los datos regulados
- ¿Cuánto tiempo conserva la organización la información?
- ¿Qué políticas se aplican a los diferentes datos?
- Cómo aprueban los equipos el uso de datos
- Cómo la organización gestiona los datos utilizados por la IA
- Cómo los equipos identifican, asignan y solucionan problemas de datos.
La definición amplia explica por qué las organizaciones a menudo no se entienden entre sí.
Dos líderes pueden coincidir en que la gobernanza es importante, aunque estén intentando resolver problemas completamente diferentes.
Poner la gobernanza en práctica
Conectar las políticas, la propiedad, el contexto y las acciones con los datos que importan.
Descubra cómo BigID ayuda a los equipos a descubrir, comprender, gestionar y actuar sobre los datos empresariales en iniciativas de seguridad, privacidad, cumplimiento normativo, análisis e inteligencia artificial.
Por qué “Necesitamos gobernanza de datos” no es lo suficientemente específico.
Considere estas cinco peticiones:
- “Necesitamos una mejor gobernanza de datos.”
- “Necesitamos un catálogo de datos.”
- “Necesitamos datos más fiables.”
- “Necesitamos una mayor participación de los propietarios.”
- “Necesitamos gobernanza para la IA.”
Cada una suena razonable.
Nadie le indica a la organización exactamente qué debe cambiar.
Una iniciativa de gobernanza se vuelve viable cuando los equipos pueden identificar:
- El proceso o decisión empresarial afectada
- Los datos involucrados
- El fallo o riesgo actual
- El propietario responsable
- La política o control requerido
- El flujo de trabajo para la resolución de problemas
- La métrica que demuestra la mejora
Por ejemplo:
Requisito general: “Necesitamos una mejor gobernanza de la calidad de los datos.”
Requisito operativo: “El departamento de finanzas no puede conciliar los ingresos al tercer día hábil porque los identificadores de clientes y productos difieren entre tres sistemas de origen. Necesitamos responsables, una definición aprobada, reglas de calidad y un flujo de trabajo de corrección para los campos que retrasan el cierre contable.”
La segunda declaración le da al equipo de gobernanza algo que realmente puede gobernar.
Siete problemas diferentes ocultos en la “gobernanza de datos”
El trabajo de investigación más útil suele consistir en identificar qué problema de gobernanza tiene realmente la organización.
La gobernanza de datos debe comenzar con una decisión o un flujo de trabajo.
Un proceso sólido de gestión de la gobernanza comienza por identificar qué cambios son necesarios en la empresa.
En lugar de preguntar:
“¿Qué capacidad de gobernanza deberíamos implementar?”
Preguntar:
“¿Qué decisión, flujo de trabajo o riesgo debería mejorarse?”
Luego, trabaja hacia atrás.
Un modelo de gobernanza que prioriza el negocio
Transformar la gobernanza de un programa amplio en un sistema operativo medible.
¿Qué resultados en materia de negocio, seguridad, cumplimiento normativo o inteligencia artificial necesitan mejorar?
¿Qué decisión o proceso necesita cambiar?
¿Qué elementos de datos, sistemas y definiciones son importantes?
¿Quién sigue siendo responsable de los datos y los resultados?
¿Qué políticas de calidad, acceso, privacidad, seguridad, retención o IA se aplican?
¿Cómo sabrán los equipos que la gobernanza mejoró el resultado?
La gobernanza de datos suele ser un problema de modelo operativo.
No todos los problemas de datos tienen su origen en la tecnología.
Un problema de calidad puede deberse a una propiedad poco clara.
Un problema en la presentación de informes puede deberse a definiciones contradictorias.
Un problema de acceso puede deberse a un proceso empresarial que nunca elimina los permisos cuando cambian las responsabilidades.
Un problema de cumplimiento puede derivarse de políticas que nadie puede poner en práctica.
Un catálogo de datos puede revelar estos problemas.
No los resuelve automáticamente.
Por eso, una gobernanza eficaz necesita tanto tecnología como un modelo operativo.
Los equipos deben definir:
- ¿Quién es el propietario de los datos críticos?
- ¿Quién define los estándares?
- ¿Quién aprueba las excepciones?
- ¿Quién recibe los trabajos de remediación?
- ¿Quién mide los resultados de la gobernanza?
- Cómo los equipos escalan los problemas no resueltos
La gobernanza funciona cuando la rendición de cuentas va a la par del problema.
Una definición no siempre se ajusta a toda la empresa.
La gobernanza debe crear coherencia allí donde la coherencia importa.
No debería forzar que cada contexto empresarial se ajuste a una definición artificial.
Consideremos la palabra cliente.
El departamento de finanzas puede definir a un cliente en función de los ingresos reconocidos.
El departamento de ventas puede definir a un cliente como una cuenta con una relación comercial activa.
El servicio de soporte puede definir a un cliente como una entidad con derecho a recibir el servicio.
Es posible que el producto se centre más en los usuarios activos que en las cuentas contractuales.
Todas esas definiciones pueden tener propósitos legítimos.
El problema de gobernanza no radica necesariamente en que existan varias definiciones.
El problema surge cuando los equipos utilizan definiciones diferentes sin comprender cuál es la adecuada.
La buena gobernanza distingue entre la inconsistencia perjudicial y el contexto empresarial legítimo.
Las organizaciones deben estandarizar las definiciones empresariales cuando las decisiones requieran coherencia, al tiempo que documentan las definiciones locales válidas cuando los procesos de negocio difieran realmente.
Cómo la IA cambia la gobernanza de datos
La IA aumenta la importancia de esta distinción porque los sistemas de IA consumen datos que trascienden los límites organizativos.
Una aplicación de IA generativa puede recuperar documentos de varios repositorios.
Una aplicación RAG puede indexar información creada por diferentes equipos.
Un copiloto puede mostrar contenido según los permisos existentes.
Un agente de IA puede utilizar datos y, a continuación, activar acciones en diversas aplicaciones y API.
Por lo tanto, las organizaciones necesitan gestionar algo más que el almacenamiento de datos.
Necesitan entender:
- ¿Qué sistemas de IA existen?
- Qué datos empresariales utilizan
- Si esos datos son apropiados para el uso previsto de la IA.
- ¿Qué información sensible o regulada puede alcanzar la IA?
- ¿Quién es el propietario del sistema de IA?
- ¿Qué identidades y permisos crean acceso a la IA?
- Cómo se mueven los datos a través de los flujos de trabajo de IA
- ¿Qué políticas se aplican?
- Qué acciones puede realizar un agente de IA
- ¿Qué evidencia demuestra el control?
Esto hace que Gobernanza de la IA una extensión de la gobernanza de datos, no un universo aparte.
Las mismas preguntas sobre propiedad, calidad, procedencia, política, acceso y propósito siguen siendo importantes.
La IA simplemente pone de manifiesto las consecuencias cuando los equipos no pueden responder a ellas.
La gobernanza debe estar a la altura de la gravedad del caso de uso de la IA.
No todas las iniciativas de IA merecen la misma carga de gobernanza.
Un asistente interno que resume documentos públicos no genera el mismo riesgo que un agente autónomo que puede modificar registros financieros.
Los requisitos de gobernanza deberían aumentar a medida que la combinación de Sensibilidad de los datos, consecuencias de las decisiones, acceso y autonomía de la IA aumenta.
Cuanto mayor sea la repercusión del uso de la IA, más sólida deberá ser la gobernanza.
Gobernar juntos los datos y la IA
Conectar el contexto empresarial con los datos que respaldan la IA.
Descubra los activos de IA, comprenda los datos confidenciales, determine el origen y la propiedad, gestione el acceso, aplique políticas, evalúe los riesgos y coordine la remediación en toda la IA empresarial.
Un ejemplo práctico: “Necesitamos una mejor gobernanza de datos”.”
Imagínese una organización de ventas que le pide al director de datos (CDO) que mejore la gobernanza de datos.
Esa solicitud es demasiado amplia para financiarla de forma inteligente.
El descubrimiento revela el verdadero problema:
Los gestores de cuentas reciben información contradictoria sobre clientes y renovaciones procedente de los sistemas CRM, de facturación, de uso de productos y de soporte. Los equipos concilian manualmente la información antes de las reuniones de renovación, y nadie es responsable de las definiciones de cuenta contradictorias.
El requisito de gobernanza ahora resulta más claro.
Resultado empresarial: Mejorar la preparación de las renovaciones y reducir la conciliación manual.
Flujo de trabajo: Proporcione a los equipos de cuentas una visión fiable del estado del contrato, el uso del producto, la actividad de soporte y la titularidad de la cuenta antes de planificar la renovación.
Datos críticos: ID de cuenta, fecha del contrato, estado de la suscripción, uso, casos de soporte, propietario y fecha de renovación.
Necesidades de gobernanza: Definiciones acordadas, propiedad, controles de calidad, procedencia, controles de acceso y solución de problemas.
Medida: Menor tiempo de conciliación, menos registros de cuentas en disputa e intervención más temprana en la renovación.
La empresa aún puede utilizar un catálogo, herramientas de calidad, automatización de flujos de trabajo y controles de políticas.
Pero esas capacidades ahora tienen un resultado cuantificable.
El programa de gobernanza deja de ser el objetivo. El objetivo se convierte en una mejor ejecución del negocio.
Cinco preguntas que los CDO deberían hacerse antes de financiar la gobernanza
1. ¿Qué está fallando hoy en día?
Pregunte por el problema de datos específico.
¿Es así?:
- ¿Métricas inconsistentes?
- ¿Acceso excesivo?
- ¿Mala calidad de los datos?
- ¿Propiedad desconocida?
- ¿Pruebas de cumplimiento lento?
- ¿Análisis no fiable?
- ¿La IA utiliza datos inapropiados?
2. ¿A qué decisión empresarial o flujo de trabajo afecta?
La gobernanza se vuelve más fácil de priorizar cuando el problema está relacionado con algo operativo.
3. ¿Qué datos son realmente importantes?
No aplique la misma intensidad al tratamiento de todos los conjuntos de datos.
Identifique los elementos de datos críticos necesarios para obtener el resultado.
4. ¿Quién es el propietario del resultado?
Un administrador de datos puede gestionar una tarea de gobernanza.
Un líder empresarial debe responsabilizarse del resultado del negocio.
5. ¿Cómo sabremos que el programa funcionó?
Entre las medidas útiles se incluyen:
- Menos incidentes relacionados con la calidad de los datos.
- Remediación más rápida
- Reducción del acceso excesivo
- Mayor adopción de datos confiables
- Ciclos de presentación de informes más cortos
- Recopilación de pruebas más rápida
- Reconciliación manual inferior
- Menos infracciones de las normas
- Más casos de uso de IA aprobados que operan dentro de las políticas
Lo que necesita un programa moderno de gobernanza de datos
Un programa de gobernanza moderno debería conectar diversas capacidades en lugar de tratar la gobernanza únicamente como documentación.
Descubrimiento y clasificación
Las organizaciones necesitan saber qué datos existen, dónde se almacenan y qué contienen.
Descubrimiento y clasificación de datos Proporcionar la base para comprender la información sensible, regulada, confidencial, de propiedad exclusiva y crítica para el negocio.
Catálogo y contexto empresarial
A catálogo de datos Puede vincular los metadatos técnicos con definiciones, propiedad, procedencia, confidencialidad, calidad y significado comercial.
El objetivo debe ser comprender, no simplemente recopilar metadatos.
Propiedad y administración
Los problemas relacionados con los datos requieren personas responsables.
La propiedad debe determinar quién define, aprueba, revisa y resuelve los problemas relacionados con los datos críticos.
Calidad de los datos
Los equipos deberían evaluar la calidad en función de su idoneidad para un uso específico, en lugar de tratar la calidad como una puntuación universal.
Acceso a la gobernanza
Gobernanza del acceso a los datos Conecta identidades y permisos con datos confidenciales para que los equipos puedan identificar accesos excesivos y aplicar el principio de mínimo privilegio.
Política y gobernanza del ciclo de vida
Las organizaciones necesitan controles sobre cómo los equipos recopilan, utilizan, conservan, comparten, archivan y eliminan los datos.
Gobernanza de la IA
La gobernanza ahora debe extenderse a modelos, aplicaciones, copilotos, sistemas RAG, agentes, conjuntos de datos, indicaciones, flujos de trabajo y acceso a la IA.
Remediación
La gobernanza sin acción genera documentación.
Remediación Conecta los hallazgos con los propietarios, los flujos de trabajo, las acciones correctivas y las pruebas.
Cómo BigID aborda la gobernanza de datos moderna
BigID aborda la gobernanza partiendo de los datos hacia el exterior.
En lugar de separar la catalogación, los datos confidenciales, el acceso, las políticas, la privacidad, la seguridad y la IA en perspectivas de gobernanza desconectadas, BigID conecta los datos empresariales con el contexto que las organizaciones necesitan para comprenderlos y actuar en consecuencia.
BigID ayuda a las organizaciones a:
- Descubra y clasifique los datos empresariales: Identificar datos estructurados y no estructurados en entornos compatibles de nube, SaaS, locales e híbridos.
- Catalogar y contextualizar los datos: Vincular los metadatos con definiciones, sensibilidad, propiedad, procedencia, calidad, políticas y contexto empresarial.
- Establecer la propiedad: Conectar los datos críticos y las decisiones de gobernanza con los responsables de negocio y de datos.
- Poner en práctica la política: Aplique los requisitos de gobernanza a los datos reales de la empresa, en lugar de dejar las políticas desconectadas de su implementación.
- Gestionar el acceso: Comprenda quién o qué puede acceder a los datos confidenciales y dónde los permisos generan una exposición innecesaria.
- Apoyar la gobernanza del ciclo de vida: Aplique políticas de retención, minimización, eliminación y otras políticas del ciclo de vida según el contexto de los datos.
- Extender la gobernanza a la IA: Conectar los activos de IA con datos confidenciales, propiedad, procedencia, acceso, políticas, riesgos y evidencias.
- Impulsa la acción: Asigne incidencias, coordine los flujos de trabajo, realice un seguimiento de las medidas correctivas y reduzca el riesgo de gobernanza.
El objetivo no es aumentar la actividad de gobernanza, sino lograr una mejor gestión de los datos que respalde decisiones fiables, un acceso seguro, una IA responsable, la rendición de cuentas regulatoria y resultados empresariales medibles.
Conectar los datos y la IA
Convierta la gobernanza de datos en una ventaja operativa.
Descubra cómo BigID conecta el descubrimiento, el contexto, la propiedad, el acceso, las políticas, la gobernanza de la IA, el riesgo y la remediación en todos los datos empresariales.
Preguntas frecuentes sobre gobernanza de datos
¿Qué es la gobernanza de datos?
La gobernanza de datos es el sistema de rendición de cuentas, políticas, propiedad, controles, procesos y tecnología que determina cómo una organización gestiona y utiliza los datos. Puede incluir la calidad, el acceso, la seguridad, la privacidad, el ciclo de vida, las definiciones, el linaje, el cumplimiento normativo y la gobernanza de la IA.
¿Por qué es importante la gobernanza de datos?
La gobernanza de datos ayuda a las organizaciones a mejorar la confianza en los datos, establecer la rendición de cuentas, reducir los riesgos de seguridad y privacidad, respaldar los requisitos reglamentarios, mejorar la calidad de los datos, controlar el acceso y proporcionar bases más sólidas para el análisis y la inteligencia artificial.
¿Qué problema resuelve la gobernanza de datos?
No existe un único problema de gobernanza. La gobernanza de datos puede abordar la mala calidad, las definiciones inconsistentes, el acceso excesivo, la propiedad poco clara, la aplicación deficiente de las políticas, las deficiencias en el cumplimiento, los análisis poco fiables, el uso inapropiado de la IA y otros riesgos relacionados con los datos.
¿Cuál es la diferencia entre gobernanza de datos y gestión de datos?
La gestión de datos se centra en las prácticas operativas utilizadas para recopilar, almacenar, integrar, procesar, mantener y distribuir datos. La gobernanza de datos establece la propiedad, las políticas, los estándares, los controles y la rendición de cuentas que guían la forma en que los equipos gestionan y utilizan esos datos.
¿Cuál es la diferencia entre gobernanza de datos y gobernanza de acceso a datos?
La gobernanza de datos abarca la gestión y el control generales de los datos empresariales. La gobernanza del acceso a los datos se centra específicamente en quién o qué puede acceder a los datos confidenciales, qué permisos existen, si el acceso sigue siendo apropiado y dónde el acceso genera riesgos.
¿Cómo cambia la IA la gobernanza de datos?
La IA amplía la gobernanza más allá de los conjuntos de datos y análisis tradicionales. Las organizaciones necesitan gestionar los datos utilizados por los modelos, los sistemas RAG, los copilotos, las aplicaciones y los agentes de IA, incluyendo la sensibilidad, la calidad, el origen, la propiedad, los permisos, las políticas y las acciones posteriores.
¿Todas las organizaciones necesitan el mismo marco de gobernanza de datos?
No. La gobernanza debe reflejar los objetivos comerciales de la organización, los riesgos de los datos, las obligaciones regulatorias, el modelo operativo, los casos de uso de IA y los flujos de trabajo críticos. Los controles deben ser proporcionales a los problemas y consecuencias involucrados.
¿Cómo deberían las organizaciones iniciar un programa de gobernanza de datos?
Comience con un resultado medible en materia de negocio, seguridad, cumplimiento normativo o inteligencia artificial. Identifique el flujo de trabajo afectado, los datos críticos, el responsable, los controles necesarios, el proceso de corrección y la métrica de éxito antes de seleccionar la tecnología.
¿Cómo respalda BigID la gobernanza de datos?
BigID ayuda a las organizaciones a descubrir, clasificar, catalogar, contextualizar y gestionar los datos empresariales, al tiempo que los conecta con la propiedad, la calidad, el linaje, el acceso, las políticas, la privacidad, la seguridad, la IA, el riesgo y la remediación.
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