En un entorno donde la analítica y la inteligencia artificial avanzan a gran velocidad, muchas organizaciones de tamaño medio se encuentran con un obstáculo común: sus datos no están listos. Sin una buena gobernanza, cualquier esfuerzo en BI, IA o automatización se convierte en un ejercicio costoso, inestable y difícil de escalar. 

 

¿Por qué el data governance es crítico?

 

En las compañías middle‑market los equipos suelen ser reducidos, los sistemas están fragmentados y los procesos dependen en gran medida de hojas de cálculo. Esto genera varios riesgos: datos inconsistentes, informes contradictorios y decisiones basadas en información incompleta. El data governance se convierte en el mecanismo que asegura que los datos sean fiables, accesibles y seguros. No se trata de burocracia, sino de habilitar el crecimiento.

 

Principios clave de un modelo operativo

 

Para el middle-market el modelo debe ser ligero pero eficaz. Los principios esenciales son:

  • Claridad en los roles: definir quién es responsable de cada dato (Data Owners) y quién asegura su calidad (Data Stewards).
  • Calidad del dato: establecer reglas básicas de validación y controles automáticos.
  • Catálogo de datos práctico: comenzar por los KPI y datos más utilizados.
  • Seguridad y acceso: gobernar quién puede ver qué y bajo qué condiciones.
  • Trazabilidad: garantizar que todos entienden de dónde viene un dato y cómo se transforma.
     

Un enfoque escalonado: los primeros 90 días


Un programa de data governance no debe empezar con un gran diseño, sino con acciones tácticas que aporten valor desde el primer mes. Recomendamos un enfoque en tres fases:


Fase 1 (0–30 días): fundamentos

  • Inventario rápido de fuentes de datos y principales informes.
  • Identificación de los 10 KPIs más críticos para la organización.
  • Nombramiento de Data Owners y definición inicial de responsabilidades.

 

Fase 2 (30–60 días): estructura mínima viable

  • Creación del primer catálogo de datos focalizado en los KPIs críticos.
  • Reglas de calidad del dato aplicadas a dos procesos clave.
  • Definición de políticas de acceso.

 

Fase 3 (60–90 días): estabilización y escalado

  • Implementación de controles automáticos en el Data Warehouse/Lakehouse.
  • Incorporación progresiva de nuevos dominios de datos.
  • Publicación de estándares y guías para toda la organización.

 

Roles esenciales: el modelo mínimo para que funcione

 

En las empresas medianas no se necesitan grandes estructuras. Los roles esenciales son:

  • Data Owner: responsable del significado del dato, de sus reglas y de validar cambios.
  • Data Steward: responsable operativo de la calidad y del día a día.
  • Equipo de analítica / IT: responsable de la infraestructura, seguridad y cumplimiento.

Con estos tres roles se cubre el 80% de los casos, sin inflar la organización.

 

Cómo medir el impacto de la analítica y la IA

 

Para convencer al negocio y asegurar continuidad, es necesario medir. Algunas métricas útiles son:

  • Reducción del tiempo invertido en reconciliar datos.
  • Disminución de errores en informes clave.
  • Porcentaje de datos con controles automáticos.
  • NPS interno de los usuarios de BI y Analítica.

Estas métricas permiten demostrar cómo la gobernanza se traduce en decisiones más rápidas y fiables.

 

Escalar con una inversión pequeña pero un impacto enorme


Las empresas del middle‑market no necesitan programas complejos para obtener un data governance eficaz. Con una estructura ligera, foco en KPIs críticos y un enfoque progresivo, es posible sentar las bases para la analítica avanzada y la inteligencia artificial. 

 

La gobernanza no es un fin en sí mismo: es la condición necesaria para que los datos generen verdadero valor.

 

Autor: Nacho Bergadà, manager de Consultoría.