Head of Data Governance

Gestionar la contratación de un Head of Data Governance implica, en primer lugar, conocer perfectamente su función. Aquí se resume de forma muy genérica, y debe adaptarse a su contexto específico.

El Head of Data Governance reporta directamente al Chief Data & AI Officer (CDAO) y es responsable de la definición, implementación y gestión de las políticas y marcos de gobernanza de datos dentro de la organización. Este rol garantiza que los datos sean seguros, conformes con las regulaciones, de alta calidad y accesibles de manera adecuada. Trabaja en estrecha colaboración con equipos técnicos (Data Engineering, Data Platform), equipos legales y unidades de negocio para asegurar que las prácticas de gobernanza de datos estén integradas en todos los procesos y productos de Datos e IA.

Responsabilidades principales

a. Definición e implementación de políticas de gobernanza de datos

• Marco de gobernanza de datos:
  Desarrollar e implementar políticas de gobernanza (calidad, seguridad, accesibilidad, metadatos).
  Definir roles y responsabilidades (Data Owners, Data Stewards) y los procesos asociados.

• Cumplimiento normativo:
  Asegurar que las prácticas de gobernanza cumplan con regulaciones (RGPD, AI Act, normas sectoriales).
  Colaborar con equipos legales para identificar y mitigar riesgos de incumplimiento.

b. Gestión de la calidad y seguridad de los datos

• Calidad de los datos:
  Implementar procesos de control para garantizar exactitud, coherencia y actualización.
  Definir métricas e indicadores de calidad para medir y mejorar resultados.

• Seguridad de los datos:
  Definir y aplicar políticas de seguridad para proteger información sensible.
  Colaborar con TI en medidas como cifrado, control de acceso y auditorías.

c. Gestión de metadatos y linaje de datos

• Gestión de metadatos:
  Desarrollar y mantener un catálogo centralizado de metadatos para facilitar descubrimiento y uso.
  Asegurar que los metadatos sean completos, precisos y actualizados.

• Linaje de datos:
  Implementar mecanismos de trazabilidad para rastrear origen, transformaciones y uso.
  Integrar el linaje en los pipelines junto con equipos de Data Engineering.

d. Colaboración con equipos técnicos y de negocio

• Alineación técnica:
  Integrar prácticas de gobernanza en infraestructuras y procesos de datos junto con Data Engineering y Data Platform.
  Asegurar que los productos de Datos e IA cumplan con estándares de gobernanza.

• Interfaz con negocio:
  Formar y sensibilizar a los equipos de negocio en buenas prácticas de gobernanza.
  Recoger requisitos y asegurar que las políticas respondan a las necesidades operativas.

e. Auditoría y mejora continua

• Auditorías de gobernanza:
  Planificar y ejecutar auditorías regulares para evaluar cumplimiento e identificar mejoras.
  Documentar hallazgos y proponer planes de acción.

• Mejora continua:
  Actualizar políticas y procesos según cambios regulatorios y tecnológicos.
  Promover una cultura de gobernanza en toda la organización.

f. Gestión de riesgos e incidentes

• Gestión de riesgos:
  Identificar y evaluar riesgos en seguridad, calidad y cumplimiento.
  Colaborar con gestión de riesgos para integrar la gobernanza en procesos corporativos.

• Gestión de incidentes:
  Definir procedimientos frente a incidentes de datos (violaciones, incumplimiento).
  Coordinar acciones correctivas y documentar lecciones aprendidas.

Ejemplos de logros concretos

• Marco de gobernanza de datos: Desarrollo e implementación de un marco completo (calidad, seguridad, cumplimiento), reduciendo en un 30% los riesgos de incumplimiento.

• Mejora de la calidad: Procesos de control que aumentaron en un 25% la precisión de los datos y redujeron errores de reporting.

• Catálogo de metadatos: Creación y mantenimiento de un catálogo centralizado, mejorando el acceso y uso por parte de los equipos de negocio.

• Gestión de incidentes de seguridad: Procedimientos que redujeron el tiempo de resolución de incidentes en un 40%.