data governance, desafíos (y II)
Para poner en marcha una política, estrategia o programa de data governance hemos de enfrentarnos a una serie de desafíos internos que pueden truncar el desarrollo y éxito de su implantación.
Resistencia al cambio
Los equipos y departamentos pueden mostrarse reticentes a adoptar nuevas políticas y prácticas de gestión de datos. Para superar esta barrera es preciso abordar una comunicación efectiva que ponga el foco en los beneficios tangibles de un gobierno de datos sólido. Hay que educar a todas las partes sobre el modo en que estas medidas pueden mejorar la eficiencia operativa, optimizar la toma de decisiones y, en última instancia, contribuir al éxito organizacional.
Falta de estandarización
La falta de estandarización en la captura y el formato de los datos puede dificultar su integración y análisis, lo que socava los objetivos fundamentales del gobierno de datos. Para superar este obstáculo es imperativo establecer estándares claros y procesos uniformes para la captura y almacenamiento de datos en todos los niveles de la organización.
Silos de datos
Esto ocurre cuando los datos están aislados en departamentos o sistemas específicos, en algunos casos incluso por personas concretas, impidiendo que se compartan y fluyan en interés común de toda la empresa. Esto conlleva fragmentación, inconsistencias, duplicidad, falta de trazabilidad y dificultad para obtener una visión unificada y global de la gestión de datos.
Seguridad
Proteger los datos contra accesos no autorizados y posibles brechas de seguridad es un desafío constante que debemos vencer. Para lograrlo, es fundamental implementar medidas de seguridad robustas y garantizar el cumplimiento de las regulaciones de privacidad.
Falta de colaboración interna
Es otro obstáculo muy común. La colaboración entre departamentos es esencial para asegurar que los datos sean accesibles y consistentes en toda la organización. Fomentar la colaboración interdepartamental y establecer políticas de gobernanza de datos que promuevan el intercambio e integración de datos entre sistemas son las claves.
Gestión de calidad
Es un desafío continuo asegurar que los datos sean precisos, completos y consistentes. Implementar procesos de control de calidad y monitorización continua puede ayudar a mantener la calidad de estos datos.
Imagen: Momo Marrero
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