Muchas organizaciones ya están nadando en datos, aplicaciones y dispositivos… pero sin una estructura clara que ordene quién toma decisiones, cómo se priorizan los esfuerzos o qué hacer cuando algo falla. Es común tener políticas escritas pero que nadie consulta cuando hay que actuar. Para evitar ese caos, existe la gobernanza de datos.
El corazón de esa gobernanza es su estructura: personas, roles, foros y decisiones claras. No hay que confundirla con la gestión de datos (la parte operativa del día a día) ni con el marco normativo (las reglas). Una estructura de gobernanza efectiva pone orden y agiliza. En este artículo, te mostramos cómo construir la tuya desde cero: con ejemplos, una checklist paso a paso y un roadmap de 90 días para ponerla en marcha.
Qué es la estructura de gobernanza de datos
Una estructura de gobernanza de datos es el conjunto de roles, foros y decisiones que definen cómo se gestiona el uso de los datos en una organización. Es lo que permite pasar de “alguien debería encargarse de esto” a “esta persona tiene la responsabilidad y este es el proceso”.
Una empresa sin estructura puede tener buenas intenciones, pero se vuelve lenta, reactiva y propensa a errores. En cambio, cuando existe una estructura de gobernanza de datos, los roles están claros, los foros toman decisiones informadas y las responsabilidades no se diluyen. Eso permite actuar con rapidez, alinear áreas, y aplicar las políticas en situaciones reales, como un acceso no autorizado o un dispositivo extraviado.
Para entender cómo se relacionan los distintos niveles de gobernanza, diferenciemos tres conceptos clave:
- Estructura de gobernanza de datos:
- Es el andamiaje organizacional. Define quién hace qué, cómo se toman decisiones y qué foros existen (por ejemplo, un comité de gobernanza). Incluye roles como Data Owner, Data Steward o el área de TI que actúa como custodio de los datos.
- Marco de gobernanza de datos:
- Son las reglas del juego. Incluye las políticas de uso, los estándares de calidad, los procesos para gestionar accesos, incidentes o nuevas fuentes de datos. El marco define el “qué”, mientras que la estructura define el “quién” y el “cómo”.
- Gestión de datos:
- Es la operativa del día a día: cargar datos, limpiar registros, hacer backups, etiquetar información, ejecutar borrados remotos. Muchas veces, esta gestión la hace TI, analistas o usuarios finales… pero siguiendo lo definido por la estructura y el marco de gobernanza.
¿Qué es el modelo de gobernanza de datos?
El modelo de gobernanza de datos define cómo se reparten las decisiones y responsabilidades sobre los datos dentro de una organización. Es la lógica detrás de quién tiene autoridad para qué, en qué niveles y con qué autonomía. Si la estructura es el organigrama operativo, el modelo es el diseño general que le da forma.
Modelos de gobernanza de datos: centralizado, federado e híbrido
No todas las empresas necesitan la misma estructura: algunas centralizan todo, otras reparten autonomía entre áreas, y muchas optan por un punto medio. Estos enfoques se conocen como modelos de gobernanza de datos, y hay tres tipos principales: centralizado, federado y híbrido.
Modelo centralizado
En el modelo centralizado, las decisiones de gobernanza se toman desde un único equipo o área, usualmente TI, Seguridad o un Comité Corporativo, que concentra la autoridad y la coordinación de todos los dominios de datos.
Funciona mejor en empresas pequeñas, con pocos sistemas y una necesidad alta de control unificado.
Ventajas:
- Mayor consistencia en políticas y estándares.
- Ejecución más ordenada.
- Menor duplicidad de esfuerzos.
Desventajas:
- Riesgo de cuellos de botella en la toma de decisiones.
- Puede estar desconectado de las necesidades específicas de cada área.
- Difícil de escalar en organizaciones grandes.
Modelo federado / distribuido
Este modelo reparte responsabilidades de gobernanza entre distintos dominios de negocio (por ejemplo: finanzas, ventas, operaciones), que definen sus propios estándares y flujos, con cierta autonomía.
Es ideal para empresas medianas o grandes donde cada área maneja datos distintos y tiene necesidades propias, pero requiere una capa de coordinación fuerte para evitar caos.
Ventajas:
- Más cercanía entre decisiones de datos y quienes los usan.
- Agilidad para adaptarse a contextos específicos.
- Fomenta la responsabilidad local.
Desventajas:
- Inconsistencias si no hay una base común.
- Mayor riesgo de silos.
- Requiere foros efectivos para coordinar entre áreas.
Modelo híbrido
El modelo híbrido combina lo mejor de ambos: un núcleo central que define las reglas base (seguridad, cumplimiento, herramientas), y una estructura distribuida que permite a cada dominio gestionar sus datos según su contexto.
Funciona muy bien en organizaciones con múltiples sedes, unidades de negocio o subsidiarias que necesitan alinearse a estándares generales sin perder flexibilidad.
Ventajas:
- Equilibrio entre control y flexibilidad.
- Escalable sin perder trazabilidad.
- Fomenta la colaboración entre TI, negocio y seguridad.
Desventajas:
- Requiere una estructura más madura.
- Necesita reglas claras para evitar zonas grises.
- Puede implicar más tiempo inicial de coordinación.
Principios y pilares de una buena gobernanza de datos
Una buena gobernanza de datos no parte por las herramientas, parte por los principios. Son esos pilares los que definen cómo se toman decisiones, qué se prioriza y cómo se responde ante los desafíos que surgen al manejar grandes volúmenes de datos y dispositivos. Si tu estructura no está alineada con estos pilares, probablemente tengas normas… pero sin dirección ni respaldo operativo.
Pilares clásicos de una buena gobernanza de datos
- Calidad de datos
- Tus datos deben ser confiables, completos y actualizados. Pero esto no ocurre solo: alguien tiene que definir qué significa “dato de calidad”, cómo se mide y qué hacer si no se cumple. Esa responsabilidad suele recaer en el Data Owner o el Data Steward dentro de la estructura.
- Seguridad y privacidad
- En cuanto a seguridad y privacidad hay que decidir qué datos deben cifrarse, quién puede acceder, cómo se revocan permisos o qué hacer si se pierde un dispositivo. ¿Quién define esas políticas? ¿TI, Seguridad, el Comité de Gobernanza? La estructura debe dejar claro la seguridad da datos y su privacidad.
- Cumplimiento normativo
- Ya sea que tengas que cumplir con la Ley 21.719, GDPR, HIPAA u otras, alguien debe asegurarse de que las políticas y flujos de trabajo estén alineados con las obligaciones legales. También debe decidir quién aprueba excepciones, qué se documenta y cómo se audita.
- Valor de negocio
- Gobernar datos no es solo prevenir riesgos: también es asegurarse de que los datos estén disponibles para quienes los necesitan, cuando los necesitan. La estructura define quién prioriza proyectos de datos, quién aprueba nuevas fuentes, y cómo se balancea riesgo con oportunidad.
- Transparencia, trazabilidad y responsabilidad
- Si algo falla, ¿podemos rastrear qué pasó y quién era responsable? Este pilar exige estructuras claras: quién responde ante incidentes, qué foros revisan lo ocurrido, y cómo se documentan las decisiones.
Roles clave en la estructura de gobernanza de datos
Para que las decisiones se tomen, se ejecuten y se supervisen correctamente, necesitas saber quién hace qué, es decir, tener roles definidos. Aquí te presentamos los roles típicos en gobernanza de datos y cómo encajan dentro de la estructura.
Roles típicos en gobernanza de datos
- Data Owner / Responsable de datos
- Es la persona dueña del dato desde el negocio. Define quién puede acceder, qué nivel de calidad se espera, y qué hacer si hay incidentes. No siempre es alguien técnico: puede ser el jefe de finanzas para los datos contables, o la jefa de RRHH para la información de personal.
- Data Steward / Administrador de datos
- Es quien vela por la calidad, integridad y consistencia de los datos en el día a día. Puede trabajar codo a codo con el Data Owner, pero tiene una mirada más operativa: revisa duplicados, controla estándares, y ayuda a que los datos “sean usables”.
- DPO / Delegado de Protección de Datos
- El DPO es el rol encargado de velar por el cumplimiento de las leyes de protección de datos (como la Ley 21.719 en Chile o el GDPR en Europa). Supervisa cómo se tratan los datos personales, asesora sobre obligaciones legales, y actúa como punto de contacto ante autoridades o titulares de datos. Aunque no siempre participa en la operación diaria, debe tener visibilidad y autonomía para supervisar el cumplimiento normativo dentro de la estructura de gobernanza.
- Data Custodian / Custodio de datos (TI)
- Desde el lado técnico, este rol se encarga de proteger los datos. Administra accesos, asegura respaldos, ejecuta políticas como cifrado o borrado remoto, y responde ante incidentes técnicos. Generalmente está en el área de TI o seguridad.
- CDO / CIO / CISO y su relación con la gobernanza
- Son los cargos de mayor nivel que dan dirección estratégica. El Chief Data Officer (CDO) lidera la estrategia de datos; el Chief Information Officer (CIO) supervisa tecnología; y el Chief Information Security Officer (CISO) asegura el cumplimiento de seguridad. Pueden compartir responsabilidades, pero lo clave es que respalden la estructura y no queden aislados.
- Comité de gobernanza de datos
- Es el foro donde se discuten temas críticos: nuevas políticas, excepciones, conflictos entre áreas, evaluación de incidentes. Su rol es asegurar que las decisiones tengan coherencia, respaldo y trazabilidad. No necesita ser un grupo gigante, pero sí representativo de las áreas clave.
Cómo adaptar los roles a tu realidad usando una Matriz RACI
No todas las empresas tienen un CDO o un comité formal de datos, y eso está bien. Lo importante es adaptar los roles de gobernanza a la realidad de tu organización. Una empresa pequeña puede concentrar varios roles en una misma persona; una mediana con equipo TI puede separar funciones entre negocio y tecnología; y una grande necesita distribuir responsabilidades entre distintos dominios de datos. Aquí es donde una matriz RACI se vuelve clave.
La matriz RACI te ayuda a responder cuatro preguntas por cada decisión:
- R (Responsible):¿Quién es responsable de ejecutarla?
- A (Accountable): ¿Quién la aprueba o toma la última decisión?
- C (Consulted): ¿A quién hay que consultar antes de actuar?
- I (Informed): ¿A quién hay que informar después de actuar?
1. Creación de políticas de datos
La empresa necesita establecer una política de clasificación de datos. El Data Steward redacta una propuesta que define niveles de sensibilidad (público, interno, confidencial), y el Comité de Gobernanza la revisa y aprueba. El CISO aporta consideraciones de seguridad y el área legal verifica cumplimiento con normativas. Una vez validada, se comunica a todos los equipos a través del portal interno y una capacitación breve.
- R: Data Steward
- A: CDO o Comité de Gobernanza
- C: CISO, TI, líderes de negocio
- I: Toda la organización
2. Alta/baja de sistemas y fuentes de datos
Marketing quiere integrar una nueva herramienta de CRM en la nube. TI revisa los requisitos técnicos y de integración, mientras que Seguridad evalúa los riesgos. El Data Owner del dominio de clientes valida la necesidad de negocio. Finalmente, el CIO aprueba la incorporación del sistema y se registra en el inventario oficial. Todo el proceso queda documentado y revisado en la próxima reunión del comité.
- R: TI o Custodio de datos
- A: CIO o CDO
- C: Data Owner, Seguridad
- I: Comité de gobernanza
3. Alta/baja de dispositivos
Un colaborador termina su contrato y devuelve su notebook. Soporte técnico ejecuta el procedimiento de baja: activa el borrado remoto con Prey, elimina el dispositivo del MDM y lo formatea. Seguridad verifica que no haya incidentes previos y el Data Owner del área valida que no queden accesos activos. Finalmente, se registra la baja en el sistema de activos y se informa al comité.
- R: TI o Soporte
- A: Responsable TI
- C: Seguridad, Data Owner
- I: Comité de gobernanza
4. Gestión de accesos a datos
Una analista de finanzas solicita acceso a un dashboard con información sensible de ingresos. TI recibe la solicitud, pero antes de otorgar permisos, consulta al Data Owner del dominio financiero, quien aprueba por correo. Seguridad revisa que el acceso sea proporcional al rol. TI habilita los permisos y notifica a la analista. Todo queda auditado en el sistema de control de accesos.
- R: Custodio de datos (TI)
- A: Data Owner
- C: Seguridad, TI
- I: Usuario final
5. Respuesta a incidentes de datos
Se pierde un dispositivo con datos sensibles. El equipo de TI activa el bloqueo remoto desde Prey y el CISO inicia el protocolo de incidente. El Data Owner del dominio afectado revisa si había datos críticos, y Legal evalúa si corresponde notificar a autoridades. El comité de gobernanza se reúne de forma extraordinaria para decidir acciones y reportar a la dirección. Posteriormente, se realiza un informe para auditoría interna.
- R: CISO / TI
- A: Comité o Dirección
- C: Data Owner, Legal
- I: Dirección, Auditoría
Cómo diseñar la estructura de gobernanza de datos paso a paso
Ya conoces los conceptos clave, los roles y los modelos posibles. Ahora viene lo importante: armar tu estructura de gobernanza de datos. Este paso es donde todo cobra forma y se traduce en decisiones reales, responsables claros y procesos accionables. A continuación, te dejamos una guía paso a paso para construirla desde cero o mejorar la que ya tienes.
Paso 1: definir objetivos de negocio y riesgos prioritarios: Antes de hablar de datos, hay que hablar del negocio. ¿Qué objetivos quieres potenciar (ej. eficiencia operativa, cumplimiento, monetización)? ¿Y qué riesgos debes reducir (pérdida de datos, incumplimiento, accesos indebidos)? Esa claridad es la base para priorizar todo lo demás.
Paso 2: mapear stakeholders y áreas impactadas: Identifica quiénes usan, crean o gestionan datos: TI, seguridad, legal, marketing, operaciones… Todos ellos tienen algo que decir. Si no los consideras desde el inicio, la estructura no será sostenible ni aceptada.
Paso 3: identificar dominios de datos y activos críticos (incluyendo dispositivos): Define qué grupos de datos son clave (clientes, ventas, RRHH, inventario) y qué activos los contienen o procesan: bases de datos, sistemas SaaS… y por supuesto, dispositivos físicos como notebooks, tablets o móviles. La gobernanza también aplica a los endpoints.
Paso 4: definir roles y responsabilidades (RACI): Asigna claramente quién es responsable, quién aprueba, a quién consultar y a quién informar para cada tipo de decisión. Usa una matriz RACI simple para evitar confusiones y vacíos operativos.
Paso 5: crear el comité o foro de gobernanza de datos: No necesitas un órgano pesado, pero sí un grupo de coordinación. Puede reunirse mensual o trimestralmente, y debe incluir a TI, negocio y seguridad. Su rol: tomar decisiones, resolver excepciones y revisar incidentes.
Paso 6: priorizar políticas y estándares iniciales (no intentar cubrir todo): Empieza por lo urgente y lo crítico: acceso a datos sensibles, clasificación, retención, gestión de dispositivos. No intentes tener 20 políticas perfectas desde el día uno. Es mejor avanzar con pocas, pero aplicadas.
Paso 7: definir flujos de decisión y escalamiento: ¿Qué pasa si hay un incidente? ¿O si alguien quiere acceder a datos sensibles? ¿Quién aprueba qué? Documenta los flujos, aunque sea en un esquema básico. Esto evita ambigüedades y agiliza la respuesta.
Paso 8: integrar herramientas (catálogo de datos, MDM, sistemas de seguridad): La estructura necesita soporte tecnológico. Incluye herramientas como catálogos de datos, soluciones de MDM como Prey para gestionar dispositivos, y plataformas de control de accesos. No se trata de comprar por comprar, sino de alinear tecnología con la estructura.
Paso 9: establecer métricas de éxito y reporting: ¿Cómo sabrás si tu gobernanza funciona? Define KPIs simples: porcentaje de dominios con responsables, cumplimiento de políticas, tiempo de respuesta ante incidentes, nivel de adopción. Reporta resultados al comité y dirección.
Paso 10: planificar la adopción y la comunicación interna: Todo esto no sirve si la organización no lo conoce ni lo aplica. Diseña un plan de comunicación interna y capacitación. Explica el “por qué”, el “quién hace qué” y los beneficios concretos. La gobernanza debe ser parte de la cultura, no solo un documento.
Roadmap de 90 días para implementar o mejorar tu estructura de gobernanza de datos
Una estructura de gobernanza sólida no se construye en un día, pero tampoco necesita eternidad. Con un plan claro, puedes sentar las bases en solo tres meses. Este roadmap de 90 días está pensado para ayudarte a diagnosticar, estructurar, probar e implementar una gobernanza de datos funcional y adaptada a tu organización, sin ahogarte en burocracia ni overthinking.
Días 1–30: diagnóstico y diseño base
Este primer mes es clave para entender dónde estás parado y qué necesitas realmente. No es tiempo de “documentos perfectos”, sino de mapear el terreno y diseñar una estructura realista.
- Mapeo de stakeholders: ¿Quiénes manejan datos? ¿Quiénes deben estar involucrados? Identifica áreas críticas: TI, seguridad, legal, negocio.
- Dominios de datos: Agrupa los principales conjuntos de datos (clientes, RRHH, ventas) y con qué sistemas o dispositivos se relacionan.
- Riesgos: Enumera los principales riesgos actuales (ej. accesos sin control, dispositivos sin cifrado, falta de trazabilidad).
- Roles y comité: Diseña una propuesta inicial de responsabilidades y plantea la idea del comité de gobernanza de datos.
Días 31–60: formalización y pilotos
Ahora es momento de pasar de las ideas a las acciones. Este segundo mes está enfocado en formalizar tu estructura y hacer pruebas concretas en procesos clave.
- Formalizar roles y foros: Asigna oficialmente los responsables, aprueba la creación del comité y establece la periodicidad de reuniones.
- Procesos críticos: Define cómo se manejarán (aunque sea en modo piloto):
- Solicitudes de acceso a datos sensibles
- Respuesta ante pérdida o robo de dispositivos
- Altas y bajas de equipos y sistemas
- Herramientas clave: Evalúa o integra soluciones que apoyen la gobernanza.Por ejemplo:
- Un MDM como Prey para la gestión de dispositivos
- Un sistema para gestionar accesos o clasificar información
Días 61–90: adopción y métricas
El último tramo se enfoca en que la estructura comience a operar de verdad: comunicar, formar y medir.
- Comunicación interna: Lanza una campaña interna clara, explicando los roles, procesos y beneficios. Que no se enteren “por correo suelto”.
- Formaciones: Breves, concretas y adaptadas. Ejemplo: 30 minutos para responsables de datos, otro para equipos de TI, otro para líderes de área.
- KPIs e informe inicial: Define y mide indicadores clave, como:
- % de dominios con Data Owner asignado
- Incidentes reportados y gestionados
- Inventario de dispositivos actualizado
- Comparte un primer informe al comité y dirección para mostrar avances y próximos pasos.
Conclusión y próximos pasos
Una política de datos puede sonar bien en papel, pero sin una estructura clara que defina quién decide, cómo se ejecuta y qué hacer si algo falla, la gobernanza simplemente no funciona. No se trata de tener documentos bonitos, sino de construir una base sólida con roles, procesos, foros y herramientas que permitan actuar, responder y mejorar continuamente.
Este artículo está pensado para ayudarte a pasar de la intención a la acción. Puedes usarlo como guía para armar —o ajustar— tu propio modelo de gobernanza de datos, con pasos claros, roles definidos, y herramientas como Prey para cubrir la capa física de los dispositivos.
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Preguntas frecuentes sobre estructura de gobernanza de datos
Una vez que empiezas a estructurar tu gobernanza de datos, es normal que aparezcan dudas. ¿Por dónde partir si tienes pocos recursos? ¿Cómo encajan los dispositivos? ¿Qué diferencia hay entre estructura y modelo? A continuación, respondemos algunas preguntas frecuentes para ayudarte a aterrizar todo esto de forma práctica.
¿Cómo se estructura el gobierno de datos?
Se estructura definiendo roles, responsabilidades, foros de decisión y procesos claros. Esto incluye identificar Data Owners, crear un comité de gobernanza, establecer flujos para gestionar accesos, incidentes, políticas y herramientas como MDM o catálogos de datos.
¿Cómo estructurar la gobernanza de datos con un equipo pequeño?
Empieza por lo mínimo viable: asigna a alguien como responsable por dominio de datos (aunque tenga otro rol principal), define un protocolo para accesos e incidentes, y documenta decisiones. Aunque no tengas comité formal, puedes usar reuniones existentes (TI, seguridad, dirección) para coordinar.
¿Qué es la estructura de gobernanza en datos y en qué se diferencia del modelo?
La estructura es lo operativo: quién hace qué, qué foros existen, cómo se toman decisiones. El modelo es el diseño general que guía esa distribución: centralizado, federado o híbrido. El modelo orienta, la estructura lo hace real.
¿Qué es el modelo de gobernanza de datos?
Es la forma en que se distribuyen las decisiones sobre los datos. Un modelo centralizado concentra el control en un solo equipo; uno federado reparte responsabilidades entre áreas; y uno híbrido busca equilibrio entre ambos.
¿Cómo encajan los dispositivos y endpoints en la gobernanza de datos?
Los dispositivos son puntos clave donde residen, transitan o se accede a los datos. La gobernanza debe definir quién aprueba accesos, qué hacer ante pérdida o robo, y qué herramientas (como Prey) permiten aplicar políticas como cifrado, bloqueo o borrado remoto. Sin control sobre los endpoints, no hay gobernanza efectiva.
