Este framework convierte la gobernanza de datos en ejecución: cada pilar integra definición + implementación + métricas (KPIs) para control, trazabilidad y mejora continua.
Tip: abre cada tarjeta para ver el pilar completo (integrado).
This framework turns governance into execution: each pillar integrates definition + implementation + metrics (KPIs) for control, traceability, and continuous improvement.
Tip: expand each card to see the fully integrated pillar.
Ownership de los Datos
Data Ownership
El data ownership define la responsabilidad última sobre un conjunto de datos. No se refiere a quién creó el dato, sino a quién responde por su calidad, uso adecuado y valor.
Incluye:
👉 Sin ownership, los datos se degradan y nadie responde.
Identificar datasets críticos y asignar formalmente Data Owners por dominio y Data Stewards por dataset. Documentar responsabilidades en un RACI, vincularlas al catálogo de datos y revisarlas periódicamente, especialmente ante cambios organizacionales o tecnológicos.
Data ownership defines the ultimate accountability for a dataset. It’s not about who created the data, but who is accountable for its quality, proper use, and business value.
It includes:
👉 Without ownership, data degrades and nobody is accountable.
Identify critical datasets and formally assign Data Owners by domain and Data Stewards by dataset. Document responsibilities in a RACI, link them to the data catalog, and review them periodically, especially after organizational or technology changes.
Calidad de Datos
Data Quality
La calidad de datos asegura que la información sea confiable y usable. Se mide con dimensiones como exactitud, completitud, consistencia, validez y actualidad. Sin calidad, cualquier analítica se vuelve frágil.
Definir reglas de calidad por dataset crítico y automatizar validaciones en ETL/ELT. Monitorear resultados con umbrales, alertas y un backlog de remediación priorizado por impacto.
Data quality ensures information is trusted and usable. It’s measured through dimensions like accuracy, completeness, consistency, validity, and timeliness. Without quality, analytics becomes fragile.
Define quality rules for critical datasets and automate validations in ETL/ELT. Monitor outcomes with thresholds, alerts, and a remediation backlog prioritized by impact.
Políticas y Estándares
Policies & Standards
Las políticas y estándares crean un lenguaje común del dato: nombres, formatos, tipos y versionado. Sin estándares, cada equipo interpreta diferente y la escalabilidad se rompe.
Mantener un repositorio central de estándares, validaciones automáticas en pipelines y gates de revisión antes de pasar a producción. Documentar excepciones y revisarlas periódicamente.
Policies and standards create a shared data language: naming, formats, types, and versioning. Without standards, teams interpret differently and scalability breaks.
Maintain a central standards repository, automated checks in pipelines, and review gates before production releases. Document exceptions and review them periodically.
Seguridad y Accesos
Security & Access
La seguridad y accesos define quién puede ver, editar o consumir datos con mínimo privilegio, auditoría y control por roles. Sin seguridad, el dato se vuelve riesgo.
Implementar RBAC, segmentación por sensibilidad (público/interno/confidencial), revisiones trimestrales de permisos, y auditoría de accesos con alertas ante patrones anómalos.
Security and access defines who can view, edit, or consume data using least privilege, auditing, and role-based control. Without security, data becomes risk.
Implement RBAC, sensitivity tiers (public/internal/confidential), quarterly access reviews, and access auditing with anomaly alerts.
Cumplimiento Regulatorio
Regulatory Compliance
El cumplimiento asegura uso legal y ético del dato: clasificación, retención, anonimización y evidencias. No cumplir es riesgo estratégico.
Clasificar datasets por sensibilidad, aplicar políticas de retención/borrado, enmascaramiento donde aplique y mantener trazabilidad para auditorías internas y externas.
Compliance ensures legal and ethical data use: classification, retention, anonymization, and evidence. Non-compliance is a strategic risk.
Classify datasets by sensitivity, apply retention/deletion policies, masking where applicable, and maintain traceability for internal/external audits.
Linaje de Datos
Data Lineage
El linaje permite rastrear el dato desde su origen hasta su consumo final, mostrando transformaciones y dependencias. Sin linaje, no hay confianza ni análisis de impacto rápido.
Documentar y automatizar el linaje en ETL/ELT y modelos semánticos. Exigir actualización del linaje como parte del proceso de despliegue de cambios.
Lineage tracks data from origin to final consumption, showing transformations and dependencies. Without lineage, trust drops and impact analysis slows down.
Document and automate lineage in ETL/ELT and semantic models. Require lineage updates as part of change deployment processes.
Catálogo de Datos
Data Catalog
El catálogo de datos es el inventario vivo: qué datos existen, qué significan, quién los mantiene y cómo se usan. Si no está catalogado, es invisible.
Implementar un catálogo central, obligar documentación mínima (definición, owner, steward, sensibilidad, ejemplos) y promoverlo como primer paso antes de crear nuevos reportes o KPIs.
A data catalog is the living inventory: what data exists, what it means, who maintains it, and how it’s used. If it’s not cataloged, it’s invisible.
Deploy a central catalog, require minimum documentation (definition, owner, steward, sensitivity, examples), and promote it as the first step before building new reports or KPIs.
Ciclo de Vida del Dato
Data Lifecycle
La gestión del ciclo de vida controla el dato desde su creación hasta su eliminación: crea sostenibilidad, reduce costos y baja riesgo por acumulación.
Definir políticas de retención/archivado/eliminación por tipo de dato y automatizarlas. Auditar su cumplimiento y limpiar datos obsoletos de forma programada.
Lifecycle management governs data from creation to deletion: it drives sustainability, reduces cost, and lowers risk from data sprawl.
Define retention/archive/deletion policies by data type and automate them. Audit compliance and regularly purge obsolete data safely.
Gobierno Organizacional
Organizational Governance
La gobernanza organizacional define autoridad y procesos de decisión sobre datos: roles, comités, priorización y resolución de conflictos. Sin estructura, todo se vuelve reactivo.
Formalizar un comité de Data Governance con RACI, cadencia de reuniones, backlog priorizado y decisiones documentadas. Establecer un flujo de escalamiento para disputas de definiciones, accesos o calidad.
Organizational governance defines authority and decision-making processes for data: roles, committees, prioritization, and conflict resolution. Without structure, everything becomes reactive.
Formalize a Data Governance committee with RACI, meeting cadence, prioritized backlog, and documented decisions. Establish escalation flows for disputes on definitions, access, or quality.
Cultura y Adopción
Culture & Adoption
La cultura y adopción convierte reglas en hábitos. Sin adopción, la gobernanza se queda en papel. Se sostiene con formación, comunicación y liderazgo con ejemplo.
Crear programas de capacitación por rol (negocio, analistas, ingeniería), campañas internas, y controles simples (checklists) integrados al trabajo diario. Medir adopción y reforzar con retroalimentación continua.
Culture and adoption turns rules into habits. Without adoption, governance stays on paper. It’s sustained through training, communication, and leadership by example.
Build role-based training (business, analysts, engineering), internal campaigns, and simple controls (checklists) embedded into daily workflows. Measure adoption and reinforce via continuous feedback.