La mayoría de las organizaciones, sean de gestión pública o privada, aceptan actualmente la idea de considerar a los datos activos como monetizables.
Por tal motivo, la integración de nuevas herramientas analíticas para mejorar y acelerar la toma de decisiones genera una demanda insatisfecha de equipos y tecnologías de "Ciencias de Datos".
La Ciencia de Datos es el estudio de datos con el fin de extraer información significativa para empresas.
Por ese motivo, se espera que esta recolección de datos ayude al desarrollo de nuevas formas de pensamiento y gestión sostenidas por modelos analíticos avanzados.
Este cambio cultural se lo caracteriza como la evolución hacia organizaciones Data - Driven.
La inteligencia artificial (IA), es una disciplina integrada por técnicas que permiten un aprendizaje automático en base de la exploración y el análisis de datos.
Gracias a estas herramientas, las organizaciones pueden:
La implementación de la IA, impactará en inversiones importantes en infraestructura, software, equipos, procesos.
A su vez deberán tener en cuenta los costos de la capacitación de los decisores y de todos los productores y consumidores de datos que no pueden ignorar cuestiones básicas de cuidado de la privacidad y la seguridad de los activos que manejan.
Ahora bien, por lo general se subestima el costo relacionado con la disponibilidad, calidad y credibilidad de los datos.
Dicha subestimación, pasará a ser una barrera hacia la adopción de la IA, ya que está asociada a la creencia preestablecida de que las herramientas de IA pueden por sí mismas interpretar datos no estructurados.
Además, está sujeta a comprender preguntas complejas de los usuarios y presentar resultados convincentes a los decisores sin demasiado esfuerzo de los humanos involucrados en el proyecto.
Si bien los productos de datos construidos con herramientas de aprendizaje automático buscan encubrir la complejidad a los usuarios finales, no significa que la complejidad esté ausente.
La generación del conocimiento, capturada en los datos que almacenamos, es una actividad necesariamente humana.
Los datos son entidades frías y solitarias, inherentemente ambiguas salvo que se genere un contexto de interpretación alrededor de ellos.
La generación de este contexto es precisamente la finalidad de las actividades incluidas en el concepto genérico de "Gobierno de Datos".
El Gobierno de Datos es el proceso en el que se tratan los datos como activos monetizables y no debe confundirse ni limitarse a las disciplinas que atienden la seguridad y privacidad.
Asimismo de tratar la seguridad y la privacidad, el Gobierno de Datos se ocupa de la unificación del significado de los datos para todo el negocio generando una única fuente de verdad.
Esta labor brindará consistencia a los resultados obtenidos a partir de la IA, que permitirá explicabilidad y mejorará la estabilidad de los procesos analíticos a través del tiempo.
Además, el Gobierno de Datos se ocupará de la Gestión de Datos Maestros que incluirá atributos de las entidades maestras que se encuentran dispersas en diferentes sistemas y subsistemas.
Esa labor, garantizará la correcta construcción de lo que se conoce como Visión 360 de las entidades.
La integración facilitará un acceso seguro y creíble a los descriptores de los principales actores (clientes, proveedores, productos, etc).
Sin Gestión de Datos Maestros es imposible construir el contexto que permita interpretar correctamente el significado, rol, utilidad y valor de los datos que recopilamos para poder reducir su ambigüedad.
En cambio, la calidad de los activos de información será un reto para el equipo de Gobierno de Datos.
Perfilar, establecer las métricas más adecuadas para cada repositorio, identificar las causas de los problemas de calidad, corregir de ser posible y modificar los procesos de captura de datos que producen los incidentes requiere necesariamente de un equipo de personas dedicadas.
Estos perfiles tendrán que estar capacitados para el uso de las tecnologías pero también con un profundo conocimiento del negocio para asegurar la interpretación correcta del problema de calidad y su posible solución.
La calidad de un modelo dependerá de los datos que lo alimenten, pero esta calidad no será responsabilidad del científico de datos que está a cargo de la labor puntual.
En ese caso, se necesitará una visión holística de todo el proceso: desde el diseño y relevamiento del negocio hasta el despliegue y seguimiento de los resultados en una cadena continua e integrada de tareas.
El Gobierno de Datos será una responsabilidad corporativa porque los datos son un activo de la empresa.