Gobierno de datos: organiza tus datos antes de usar IA
En uno de mis primeros diagnósticos como consultora, le pedí a una empresa retail sus datos de ventas de los últimos 12 meses. Me enviaron 7 archivos de Excel, cada uno con formato diferente, columnas que no coincidían, y dos meses faltantes.
RESUMEN
- Qué es data governance y por qué importa
- Los problemas más comunes que encuentro
- Los 5 pasos para implementar data governance
- Data governance como habilitador de IA
Tabla de contenidos
En este artículo
- Qué es data governance y por qué importa
- Los problemas más comunes que encuentro
- Los 5 pasos para implementar data governance
- Data governance como habilitador de IA
En uno de mis primeros diagnósticos como consultora, le pedí a una empresa retail sus datos de ventas de los últimos 12 meses. Me enviaron 7 archivos de Excel, cada uno con formato diferente, columnas que no coincidían, y dos meses faltantes. El gerente comercial me dijo: “Es que cada tienda reporta a su manera.” En ese momento supe que antes de hablar de IA, teníamos que hablar de data governance.
Implementar IA con datos desordenados es como construir un edificio sobre arena. Puede verse bien al principio, pero eventualmente se cae.
Qué es data governance y por qué importa
Data governance es el conjunto de políticas, procesos y estándares que aseguran que los datos de tu empresa sean precisos, accesibles, seguros, y útiles. Sin data governance, tus modelos de IA se alimentan de basura y producen basura. El principio es simple: garbage in, garbage out.
Según DAMA International, el estándar global de gestión de datos, una organización con data governance maduro toma mejores decisiones, cumple regulaciones más fácilmente, y obtiene significativamente más valor de sus inversiones en tecnología.
Los problemas más comunes que encuentro
En mis diagnósticos con empresas peruanas, estos son los problemas de datos que aparecen en más del 80% de los casos:
Datos duplicados. El mismo cliente aparece 3 veces con nombres ligeramente diferentes. Las mismas ventas se cuentan en dos reportes con números distintos. Según Gartner, los datos de mala calidad cuestan a las organizaciones un promedio de $12.9 millones anuales.
Datos dispersos. Cada área tiene su propio Excel, su propia base, su propio formato. Nadie consolida. En Falabella, cuando abordé el problema de S/8 millones en cuentas por cobrar, el primer desafío fue precisamente este: datos dispersos en múltiples sistemas sin un repositorio unificado.
Sin dueño claro. Nadie es responsable de la calidad de los datos. Cuando hay un error, todos señalan a otro departamento. Según MIT CDOIQ, asignar data owners es el primer paso para mejorar la calidad de datos.
Sin estándares. No hay reglas sobre cómo se ingresan datos, qué campos son obligatorios, o cómo se validan. Cada persona ingresa información a su criterio.
Los 5 pasos para implementar data governance
Paso 1: Auditoría de datos. Mapear todas las fuentes de datos, evaluar su calidad, e identificar los problemas críticos. Esto toma entre 1 y 4 semanas dependiendo del tamaño de la empresa.
Paso 2: Definir data owners. Cada conjunto de datos necesita un responsable claro: alguien que garantice su calidad, actualización, y accesibilidad.
Paso 3: Establecer estándares. Formatos, nomenclaturas, reglas de validación, y procesos de ingreso. No necesita ser complejo. Necesita ser claro y consistente.
Paso 4: Implementar herramientas. Desde algo tan simple como plantillas estandarizadas hasta plataformas como Collibra o soluciones open source. La herramienta depende del tamaño y madurez de la empresa.
Paso 5: Monitoreo continuo. Dashboards de calidad de datos que muestren completitud, consistencia, y actualización. Sin monitoreo, los estándares se deterioran rápidamente.
Data governance como habilitador de IA
Según McKinsey, las empresas con data governance maduro obtienen hasta 3 veces más valor de sus inversiones en IA. La razón es simple: modelos de IA entrenados con datos limpios producen resultados confiables. Modelos entrenados con datos sucios producen decisiones equivocadas con alta confianza, que es peor que no tener modelo.
Nuestro enfoque desde Miss Yera
En Miss Yera, antes de implementar cualquier solución de IA, evaluamos el estado de tus datos. Si necesitan limpieza y organización, lo hacemos primero. Si están listos, avanzamos directo. No vendemos humo. Si tus datos no están listos para IA, te lo decimos y te ayudamos a prepararlos. Esa honestidad es lo que nos diferencia.
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— Gera (Miss Yera)
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El vocabulario que te vas a encontrar
Este tema arrastra media docena de términos en inglés que se usan sin traducir y que asustan más de lo que deberían. Los ordeno acá porque son exactamente los que aparecen en cualquier propuesta o reunión sobre datos.
| Término | Qué es en concreto |
|---|---|
| ETL | Extraer los datos de donde están, transformarlos y cargarlos donde se van a usar. Es la tubería. |
| Data warehouse | El almacén ordenado donde quedan los datos ya limpios y listos para analizar. |
| Data lake | El depósito donde caen los datos crudos, sin ordenar todavía. Más barato y más desordenado. |
| Diccionario de datos | El documento que dice qué significa cada campo. Sin esto, cada área calcula distinto. |
| Datos maestros | Las entidades que usan todas las áreas: clientes, productos, proveedores. Si están duplicados, todo reporte sale mal. |
| Data steward | La persona responsable de un dominio de datos. No es un cargo de sistemas, es del área dueña del dato. |
Por dónde empezar sin montar un proyecto de un año
El gobierno de datos tiene fama de ser un proyecto enorme, y puede serlo. Pero el arranque útil es chico: elige los tres reportes que más se discuten en tu comité y documenta, para cada campo que aparece ahí, de dónde sale y cómo se calcula. Eso es un diccionario de datos mínimo y resuelve el noventa por ciento de las discusiones de "a mí me sale otro número".
Lo que viene después está en arquitectura de datos, calidad de datos y qué hace ingeniería de datos.
Preguntas frecuentes
¿Qué es un proceso ETL?
Extraer, transformar y cargar. Es la tubería que saca los datos del sistema donde nacen, los limpia y los deja en el lugar donde se analizan. Cuando un reporte "no se actualizó", casi siempre el problema está acá.
¿Data warehouse o data lake?
El warehouse guarda datos ya ordenados y listos para consultar. El lake guarda todo crudo, incluido lo que todavía no sabes si vas a usar. Muchas empresas tienen los dos: el lake recibe, el warehouse sirve.
¿Por dónde empieza el gobierno de datos en una empresa mediana?
Por un diccionario de datos de los reportes que ya se discuten en el comité. Documentar de dónde sale cada campo y cómo se calcula resuelve la mayoría de las discusiones sin necesidad de comprar ninguna herramienta.
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