El error clásico al arrancar gobierno de datos es empezar por la política o por el comité. Lo que funciona es empezar por dos cosas concretas y visibles: nombrar dueños de los datos críticos y empezar a medir calidad sobre dominios prioritarios. Catálogo y políticas vienen después, cuando ya hay tracción real y la organización entendió por qué importa.
Por qué la mayoría de los gobiernos de datos no escala
Se intenta arrancar con un framework completo (DAMA, DCAM), un comité ejecutivo y un manual de políticas. Seis meses después hay PowerPoints, no datos mejores. La organización aprendió que gobierno de datos es burocracia y nadie quiere acercarse.
Paso 1. Dueños de datos por dominio
Identificar 4 o 5 dominios críticos (clientes, productos, ventas, finanzas, operaciones) y nombrar un data owner por dominio, del negocio, no de IT. Esa persona es responsable de la calidad y del uso correcto de sus datos. Sin esto, todo lo demás falla.
Paso 2. Medir calidad sobre lo crítico
- Completitud: cuántos registros tienen los campos clave llenos.
- Consistencia: cuántos casos rompen reglas de negocio simples.
- Unicidad: cuántos duplicados hay en maestros (clientes, productos, proveedores).
- Frescura: cuándo se actualizó por última vez.
Paso 3. Catálogo, una vez que hay tracción
Un catálogo de datos (DataHub, Collibra, Atlan, Dataplex) sin dueños ni métricas de calidad es una guía telefónica que nadie consulta. Cuando ya hay dueños y se mide calidad, el catálogo se vuelve la herramienta donde esa información vive y se consulta.
Paso 4. Políticas, recién cuando hay base
Una vez que hay dueños y catálogo, las políticas se diseñan sobre algo real: clasificación de datos sensibles, retención, acceso, ley 21.719 en Chile o equivalente local. Antes de eso, las políticas son texto que nadie va a cumplir.
El enfoque Evolve
En Data Works construimos las plataformas y en Consultancy Works ayudamos a montar el gobierno alrededor, con ese orden: dueños primero, calidad observable segundo, catálogo y políticas después. Es la única manera de que gobierno de datos rinda, y no agregue otra capa de proceso a una organización que ya tiene muchas.