Actualmente, la importancia de los datos es innegable, y muchas veces escuchamos expresiones como «los datos son la nueva moneda«, «los datos son el nuevo petroleo«, lo cierto es que en este entorno de fuerte dependencia de las TIC -Tecnologías de la Información y Comunicación- para todos los negocios, conocer de datos y su aprovechamiento marcará la diferencia, esta tendencia es definida como «software-centric» o «data-centric«.
Algunos autores refuerzan esta relevancia de los datos:
- Cordón et. al. (2016), dicen que “los (big) datos son uno de los elementos más importantes de la revolución digital”.
- Dobbs et al. (2015) resalta que “la información solía ser escasa, pero la digitalización ha recortado casi a cero el coste de descubrir, transaccionar y compartir información”.
- Raskino y Waller (2015), señalan que “la analítica y la ciencia de los datos son una de las competencias nucleares clave para la transformación digital”.
- Roger (2016), advierte que “el papel de los datos en las organizaciones está cambiando de forma dramática en la actualidad…. Los datos están viniendo de nuevas fuentes, están siendo aplicados a nuevos problemas y convirtiéndose en impulsores (drivers) clave de la innovación”.
Los datos y su manejo para nuestros propósitos deben tener un CICLO DE VIDA DEL DATO. Al respecto, se tienen propuestas de distintos autores que modelan este ciclo, entre algunos relevantes se tiene el modelo DAMA (2017), modelo POSMAD (2008), y modelo COBIT (2013). La elección de un esquema particular dependerá de los objetivos y contexto propio de la aplicación a realizarse, pero independientemente del modelo, el éxito del modelo estará relacionado con la capacidad de automatización de cada uno de las partes que componen el CICLO DE VIDA DEL DATO.
El modelo COBIT (ISACA,2013), el cual se presenta en la siguiente figura, nos muestra un flujo de información entre funciones de gobierno y gestión.
Asimismo, durante el trabajo con los datos se presentan PROBELMAS DERIVADOS DE LA MALA CALIDAD DE LOS DATOS, si bien estos problemas son varios, estos pueden ser confrotados según su naturaleza:
- Probelmas con la organización, recursos, personas y procesos -> Gobierno de Datos
- Problemas con la arquitectura de datos -> Gestión de Datos
- Problemas con la calidad de datos -> Gestión de la Calidad de Datos
También, considerando otra caracterización de los problemas de Calidad de Datos, nos lo define según su función conceptual y operacional (Galway y Hanks, 2011).
GOBIERNO VS GESTION DE DATOS
El objetivo general del GOBIERNO DE DATOS es maximizar el valor de los datos para las organizaciones y gestionar los riesgos asociados, mediante la elaboración y cumplimiento de una serie de políticas alineados a objetivos estratégicos.
El obejtivo de la GESTION DE LOS DATOS es proporcionar los mecanismos tecnológicos necesarios para satiafacer los requisitos que aseguran un adecuado uso de los datos.
El objetivo de la GESTIÓN DE LA CALIDAD DE DATOS es, basandose en la cultura de calidad de datos desarrollada y puesta en políticas de la organización, proporcionar requisitos de calidad de datos a la capa de gestión de datos, y proveer los mecanismos para monitorear dichos procesos.
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Referencia:
Ismael Caballero Muñoz-Reja, I., Gómez Carretero, I., Gualo Cejudo, F.. (2018). Calidad de Datos. RA-MA Editorial.
