El concepto y los procesos de la gobernanza de datos

Una de las acciones clave marcadas como necesarias para construir  el futuro de los datos abiertos  en nuestro país es la implantación de procesos para mejorar la gestión y gobernanza de los datos. ¿Pero qué es lo que hay realmente detrás de esas palabras clave? ¿Qué es lo que debemos entender realmente por gobernanza de los datos? En realidad, de lo que estamos hablando es de una serie de procesos de transformación bastante complejos que afectan al conjunto de la organización.

Esa complejidad queda perfectamente reflejada en  el framework que nos proponen desde el Open Data Policy Lab , donde podemos observar claramente  las diferentes capas superpuestas del modelo  y cuáles son sus principales características – dando lugar a un recorrido a través de la elaboración de los datos, la colaboración con los datos como herramienta principal, la generación de conocimiento, el establecimiento de las condiciones habilitadoras necesarias y la creación de valor añadido.

Pasemos entonces a continuación a pelar esa cebolla y observemos más en detalle qué es lo que encontraremos en cada una de esas capas:

El ciclo de vida de los datos

Nunca deberíamos considerar los datos como elementos aislados, sino como parte de un ecosistema mayor, que se encuentra inmerso en un ciclo continuo con las siguientes fases:

• Recolección o recopilación de los datos procedentes de distintas fuentes.
• Procesamiento y transformación de los datos para conseguir que sean utilizables.
• Compartición e intercambio de datos entre los distintos miembros de la organización.
• Análisis para extraer el conocimiento que se está buscando.
• Uso de los datos de acuerdo al conocimiento obtenido.

La colaboración a través de los datos

No es extraño que el ciclo de vida de los datos transcurra únicamente dentro de la organización donde se originan. Sin embargo, podremos  aumentar el valor de esos datos  exponencialmente, simplemente exponiéndolos a la colaboración con otras organizaciones a través de diversos mecanismos, añadiendo así una nueva capa de gestión:

• Interfaces públicos que ofrecen un acceso selectivo a los datos, habilitando nuevos usos y funciones.
• Intermediarios confiables que funcionan como agentes independientes de datos. Estos agentes coordinan el uso de los datos por parte de terceros, garantizando su seguridad e integridad en todo momento.
• Colecciones de datos que ofrecen una visión común, conjunta, completa y coherente de los datos a través de la agregación de porciones procedentes de distintas fuentes.
• Acuerdos para la investigación y el análisis, por los que se garantiza el acceso a ciertos datos con el objetivo de generar un conocimiento específico.
• Concursos y retos que dan acceso a datos específicos durante un periodo limitado de tiempo para promover nuevos usos innovadores de los mismos.
• Generación de inteligencia, mediante la cual se comparten también los conocimientos adquiridos por la organización a través de los datos y no solo la materia prima.

La generación de conocimiento

Gracias a las colaboraciones establecidas en la capa anterior será posible realizar nuevos estudios de los datos que nos permitirán tanto analizar el pasado como tratar de extrapolar el futuro mediante diversas técnicas como:

• Análisis de la situación, conociendo lo que está pasando en el entorno de los datos.
• Causa y efecto, buscando una explicación al origen de lo que está pasando.
• Predicción, intentando inferir que será lo siguiente que va a pasar.
• Evaluación del impacto, estableciendo lo que esperamos que debería suceder.

Condiciones facilitadoras

Existen una serie de procedimientos que cuando se aplican por encima de un ecosistema de datos colaborativo ya existente pueden dar lugar a un uso todavía más efectivo de los datos mediante técnicas como:

• Publicar con un propósito, con el objetivo de coordinar la oferta y la demanda de datos de la forma más eficiente posible.
• Establecer alianzas, incluyendo en nuestros análisis a aquellos grupos de personas y organizaciones que nos puedan ayudar a entender mejor las necesidades reales.
• Potenciar el fortalecimiento de fuentes de datos alternativas proporcionando los recursos necesarios para crear nuevas fuentes de datos en las áreas aún por explotar.
• Establecer un marco de responsabilidad en torno a los datos que tenga en cuenta los principios de equidad, compromiso y transparencia.

Generación de valor

La ampliación del ecosistema y el establecimiento de las condiciones adecuadas para que ese ecosistema florezca pueden dar lugar a economías de datos de escala de las que podremos obtener nuevos beneficios como:

• Mejorar la gobernanza y la operativa de la propia organización gracias a las mejoras generales en transparencia y eficiencia que acompañan a los procesos de apertura.
• Potenciar a las personas proporcionándoles las herramientas que necesitan para realizar sus tareas de la forma más adecuada y tomar las decisiones correctas.
• Crear nuevas oportunidades para la innovación, la creación de nuevos modelos de negocio y la elaboración de políticas públicas dirigidas por la evidencia.
• Solucionar problemas optimizando los procesos y servicios y las intervenciones dentro del sistema en el que operamos.

Como podemos observar, el concepto de gobernanza de los datos es en realidad mucho más amplio y complejo de lo que en principio uno podría esperar y abarca una serie de  actuaciones clave  y tareas que en la mayoría de organizaciones será prácticamente imposible tratar de centralizar en un único rol o a través de una única herramienta. Por tanto, a la hora de establecer un sistema de gobernanza de datos en una organización deberíamos afrontar el reto como un proceso de transformación integral o un cambio de paradigma en el que prácticamente todos los miembros de la misma deberán estar implicados en mayor o menor medida. Una buena forma de afrontar este reto con mayor facilidad y mejores garantías sería a través de la adopción e implementación de algunos de  los marcos y estándares de referencia que se han ido creando al respecto  y que se corresponderías con distintas partes de este modelo.

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