Gobierno del dato y el principio de Pareto: no dejes que lo perfecto sea enemigo de lo bueno

¿Alguna vez has sentido que el gobierno del dato es una temática pesada y aburrida? ¿Quizás lo ves como algo más burocrático y complejo que técnico y funcional? ¿Miras al DMBOK y sientes lo mismo que cuando te obligaron a leer El Quijote en el instituto? ¡Esta charla es para ti! Vamos a desmitificar el gobierno del dato y a mostrar cómo puede ser pragmático y funcional.

Empezaremos hablando del contexto: ¿por qué es tan difícil implementar un buen gobierno del dato? Veremos casos reales donde se ha logrado un impacto positivo, pasando de lo funcional a lo técnico, con un enfoque que prioriza a las personas y a los procesos, siendo las tecnologías un componente mucho más vehicular. Mediremos lo que importa para tomar mejores decisiones.

Hablaremos de conceptos como DataGov, DataQuality y IA Readiness. No te asustes con los términos: lo desglosaremos de manera sencilla para que veas cómo la inteligencia artificial y el gobierno del dato pueden ir de la mano para crear sistemas más eficientes y evitar la creación de silos de información. Además, mostraremos ejemplos de diferentes stacks tecnológicos y contextos, con recursos de python como pandera, great expectations u open metadata que puedes implementar desde ya en tu viaje hacia un gobierno del dato útil y práctico.

Uno de los puntos fuertes de la charla será mostrarte cómo un enfoque iterativo e incremental puede marcar la diferencia. Utilizando modelos como el data mesh, verás cómo es posible escalar tu programa de gobierno del dato. También miraremos al futuro y evaluaremos el papel que juega un buen gobierno en alternativas más avanzadas como los espacios de datos o incluso modelos de internet descentralizado, como el protocolo SOLID. ¿Te suena interesante? Lo haremos sencillo, entendible y muy pragmático.

El principio de Pareto será nuestro guía: en lugar de buscar la perfección, aprenderemos a enfocarnos en lo que realmente aporta valor. No necesitas un sistema perfecto, o una herramienta muy cara para empezar a ver beneficios. Con un enfoque práctico y algunos ejemplos reales, descubrirás que es posible implementar un buen gobierno del dato sin morir en el intento.

Ven y descubre cómo el gobierno del dato puede ser un buen aliado para mejorar la toma de decisiones y hacer que tu trabajo diario sea más fácil. Y oye, con el tiempo ganado, hasta te puedas reconciliar con el Quijote (un librazo por cierto 📖).

Transcript

1. Gobierno del dato y principio de Pareto: no dejes que lo perfecto sea enemigo de lo bueno Pedro Gómez pedro.gomez@taidy.cloud pegomezlopez
2. ¡Hola! F Como el Quijote, de tierra de molinoB F Friki y agricultor a tiempo parcia F Ingeniero informático a tiempo complet( F Docente/Divulgado F Compañero de comunidad Python
3. Si estáis aquí estas frases os sonarán bastante Tenemos que implementar el proyecto de gobierno del dato Sobre qué casos de uso de negocio tiene sentido centrarse para comenzar? Caso de qué?
4. Para adaptarnos y cumplir con el proceso que marca DAMA necesitamos 6 meses más ¿Realmente necesitamos toda la carga de procesos que introduce DAMA? [no response...]
5. ¿Entre Informatica, Collibra y Talend qué herramienta deberíamos comprar? ¿Cuántas pruebas de concepto se han lanzado para determinar si las necesitasmos y qué requisitos son más importantes para nuestro contexto de negocio? [no response...]
6. No me creo los resultados que me está dando este cuadro de mando ¿Qué datos lo alimentan? ¿Quiénes son los responsables de mantenerlo? ¿Para qué quieres usar los resultados de interpretar este cuadro de mando? Esto lo llevaban los de IT y era para ver qué podiamos hacer con nuestros datos
9. Idea Reacción Resultado Repercusión
10. Idea Reacción Resultado Repercusión
11. Alguien ha dicho algo? Idea Reacción
12. Procesos Toma de decisiones Idea Reacción Resultado Repercusión
13. Decisiones
15. Gobierno del dato Con honestidad
16. Visión de gobierno de datos 
 El documento de oro para complacer al CDO Roadmap
 Nuestra lista de deseos inalcanzable Data Quality
 De lo que tratan los problemas de DataGov Data Owner/Data Steward
 Gente que aún estamos buscando entre los equipos de negocio Data Contract
 Palabra bonita para usar en reuniones y sonar guay ROI
 Número alto para presentar al CEO y conseguir budget Data Catalog
 Una de las promesas para resolver todos los problemas Taxonomías
 Ciencia de la clasificación al estilo Marie Kondo Gen AI
 Razón por la que necesitamos DataGov Registro de incidencias
 Mensajes del año 3 o tareas en el fondo del backlog
17. Visión de gobierno del dato Esfuerzo Valor Lo que realmente necesitas hoy T e c n o l o g í a Lo que puedes llegar a necesitar mañana Lo que crees que quieres
18. Visión de gobierno del dato T e c n o l o g í a Esfuerzos Valor Lo que crees que quieres Lo que realmente necesitas hoy Lo que puedes llegar a necesitar mañana
19. Principio de Pareto El 20% de las causas genera el 80% de los efectos 20% 80%
20. Procesos Toma de decisiones Idea Reacción Resultado Repercusión Céntrate en esta pieza cansaliebres!!
21. Empezar/Traccionar suele ser la parte más compleja de “casi” todo
22. Personas Procesos Tecnologías
23. Procesos Tecnología Personas
24. T enemos problemas con ... T e escucho Escucha activ a Compartimos la visión de que los datos son activos para tomar mejores decisiones, decisiones mejor justificadas y tenemos que tomar acción para hacerlo efectivo “El reto del mañana no consistirá en disponer de la herramienta adecuada, sino en tener la mentalidad adecuada”

 Cassie Kozyrkov
 Experta en Decision Intelligence
25. Tecnología Personas Procesos
26. Compartimos
 mindset Definimos
 delivery Definimos 
 tareas, responsabilidades y objetivos “La habilidad más importante en el mundo actual de la IA no es la capacidad de cómputo, sino la capacidad de pensar profunda y claramente sobre los problemas que se intentan resolver.”
27. Tecnología Procesos Personas
28. Compartimos
 mindset Definimos
 delivery Hacemos
 delivery con herramientas Definimos 
 tareas, responsabilidades y objetivos
29. Idea Reacción Resultado Repercusión “Tus días de esconderte detrás de los frikis y sus Excel están contados. Las nuevas herramientas se encargarán cada vez más de los cálculos y el procesamiento de datos, pero sólo si las has dirigido en la dirección correcta. 

 Una vez que las herramientas dejen de ser el cuello de botella, la atención se centrará en ti. Tendrás que ser mucho más rápido para lograr la misma calidad de pensamiento en minutos que tus predecesores en meses.”


31. ITALY
32. From aligned to design
33. Data Mesh
34. Data Mesh vs ...
35. Data Mesh MVUC3 MVUC2 MVUC 1
36. Personas hablando definiendo cosas y llegando a acuerdos
54. No adoptar la metodología de manera global o centralizada a lo largo e la organización (evitar el Big Bang) Reforzar comunicación y colaboración entre perfiles de negocio y roles de analítica. Personas que habilitan procesos con tecnología Centrarse en las necesidades de hoy dejando la puerta abierta a lo que podría venir Conclusiones
55. “Lo que puedas hacer hoy no lo dejes para mañana”
 Mi abuela Águeda
57. Gobierno del dato y principio de Pareto: no dejes que lo perfecto sea enemigo de lo bueno Pedro Gómez pycones 24’