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Claves para conseguir un buen gobierno del dato

  • Big Data

Datos Inteligencia Amenazas

Un buen gobierno del dato y de la información es clave para generar confianza en torno al análisis que realiza de ello. Esto trasciende al departamento de tecnología, y debe incluir controles sobre ámbitos estratégicos, culturales y éticos de la organización, según concluye un nuevo estudio.

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Recogíamos ayer un estudio de KPMG que constata que tan solo el 35% de los ejecutivos confía en el uso que su compañía hace del análisis de datos y que evidencia, además, que las direcciones corporativas tienen dudas sobre quién recae la responsabilidad de los fallos en los análisis que lleven a malas tomas de decisiones.

Según KPMG, la responsabilidad trasciende al departamento de TI ya que la falta de conocimientos especializados en el tema por parte de estos equipos, hace que también sea cosa de la dirección. Y no menos cierto es que se hace indispensable que se implante un buen gobierno para garantizar y proteger el análisis que se realice de los datos.

Según Eva García San Luis, socia responsable de Análisis de Datos e Inteligencia Artificial de KPMG en España, “a medida que las organizaciones empiezan a considerar el uso de las máquinas en paralelo al trabajo de las personas, deben plantearse asimismo nuevos modelos de buen gobierno para salvar la brecha de confianza que existe en el tándem humano-máquina. En un primer nivel, la responsabilidad respecto al uso de las máquinas debe ser asumida firmemente por el CEO y los responsables directivos”.

Teniendo en cuenta las recomendaciones de los directivos encuestados, se aprecian sólidos indicios de que el marco de buen gobierno debe incluir más normas y controles que abarquen ámbitos estratégicos, culturales y éticos, más allá de los puramente técnicos, bajo la responsabilidad del equipo directivo.

Las cinco recomendaciones para generar confianza en el seno de una organización, según los encuestados son desarrollar pautas con el fin de crear políticas y procedimientos efectivos en el seno de la organización; mejorar y adaptar las normas para generar confianza en el análisis de datos; aumentar la transparencia de los algoritmos y las metodologías; crear códigos profesionales para científicos de datos, y reforzar mecanismos de garantía internos y externos que validen e identifiquen áreas de debilidad.

“Generar y garantizar confianza a lo largo del ciclo de vida del análisis de datos y la inteligencia artificial exige un enfoque organizado, flexible y distribuidos. Estamos observando que muchas empresas experimentan en esta área lo que probablemente impulsará normas futuras y nuevos marcos de buen gobierno”, finaliza la experta.