Hace cuatro años, estaba en una de esas reuniones que uno espera que terminen pronto. Era mi segundo proyecto como especialista en Gobierno de Datos, y me sentía bastante confiado. Después de todo, había participado en el desarrollo la normatividad del reglamento de la Ley de Gobierno Digital, soy miembro del cofundador de DAMA-PERÚ, había estudiado el DMBOK, y creía entender perfectamente qué significaba “implementar gobierno de datos”.
La reunión comenzó de manera típica: el Director General preguntando por qué seguíamos teniendo problemas con los reportes hacia los organismos rectores, el jefe de TI explicando limitaciones técnicas, y el responsable de planeamiento preguntando cuándo tendríamos datos confiables para la toma de decisiones estratégicas. Yo estaba tomando notas, preparándome para explicar mi propuesta de «implementación integral de gobierno de datos».
Entonces pasó algo que me descolocó completamente.
María, la directora de una de las direcciones de línea, levantó la mano y dijo:
«Perdón, pero antes de seguir, ¿alguien puede explicarme exactamente quién decide qué datos podemos compartir con qué entidades? Porque ayer mi equipo no pudo entregar información que solicitó la PCM, pero nadie sabe quién puede autorizar ese intercambio.»
Silencio incómodo.
Luego Sergio, el responsable de sistemas, agregó:
«Y yo no entiendo por qué tengo que llamar a tres personas diferentes cuando hay inconsistencias en los datos que reportamos al CEPLAN. ¿Quién realmente está a cargo de validar esta información?»
Más silencio.
El Director General me miró directamente:
«Tú eres el especialista en Gobierno de Datos, ¿no es tu trabajo resolver esto?»
Y ahí fue cuando me di cuenta de algo embarazoso: a pesar de todo mi conocimiento teórico y experiencia regulatoria, no tenía una respuesta clara. Sabía mucho sobre gobierno de datos en la teoría y en marcos conceptuales, pero en la práctica, esta organización era un laberinto de responsabilidades superpuestas y autoridades indefinidas.
El momento de la verdad llegó cuando admití:
«Creo que necesito entender mejor cómo operamos realmente antes de poder proponer un modelo efectivo de gobierno de datos.»
Esa admisión, aunque incómoda, marcó el inicio de mi verdadero aprendizaje sobre las diferencias fundamentales entre gobierno, gestión, administración y control de datos en la práctica organizacional.
Lo que descubrí después de esa reunión
Durante las siguientes semanas, me dediqué a mapear realmente qué estaba pasando en la organización. Lo que encontré me sorprendió y me hizo cuestionar algunas de mis propias suposiciones:
Teníamos normativa sin autoridad real: Existían lineamientos sobre manejo de datos, pero nadie tenía autoridad clara para tomar decisiones cuando surgían conflictos o situaciones no previstas. Era como tener reglas sin árbitros.
Teníamos procesos sin responsables definidos: Cada área manejaba «sus» datos según su criterio, pero no existía claridad sobre quién era responsable de datos que atravesaban múltiples direcciones y/o departamentos.
Teníamos actividad técnica sin dirección estratégica: Sergio y su equipo mantenían los sistemas funcionando y generaban reportes, pero sin mecanismos para verificar si cumplían con los objetivos organizacionales o las necesidades reales de los usuarios finales.
Teníamos buenas intenciones sin coordinación efectiva: Todos querían hacer lo correcto, pero trabajaban en silos sin una visión integrada del valor de los datos para la organización.
La historia se repite más de lo que creemos
Meses después de esa experiencia, cuando comencé a compartir esta historia con otros colegas y en otras reuniones de trabajo, me di cuenta de algo preocupante: mi experiencia no era única. En cada organización que visitaba, tanto del sector público como privado, escuchaba variaciones de la misma historia.
«Somos responsables de análisis de datos, pero no tenemos autoridad para definir estándares de calidad.»
«Administramos las bases de datos, pero nadie nos dice qué políticas seguir cuando hay conflictos.»
«Generamos reportes para diferentes áreas, pero cada una pide formatos distintos para los mismos datos.»
La raíz del problema era siempre la misma: confusión sobre roles y responsabilidades en el ecosistema de datos organizacional.
La analogía que finalmente me hizo entender
Un día, conversando con un buen amigo arquitecto, me di cuenta de una analogía perfecta. Le estaba contando sobre mi frustración con los roles de datos cuando él me interrumpió:
«Es como si estuvieras tratando de construir un edificio confundiendo al planificador con el arquitecto, el constructor y el inspector. Todos son necesarios para que la obra salga bien, pero tienen autoridades y responsabilidades completamente diferentes.»
Y ahí fue cuando todo encajó.
El gobierno de datos es como el planificador: define qué se va a construir y por qué, establece las políticas generales y las prioridades estratégicas. Tiene la autoridad para decidir el rumbo y las reglas del juego.
La gestión de datos es como el arquitecto: toma las políticas del gobierno y las convierte en programas ejecutables, coordinando todos los aspectos técnicos y operacionales para cumplir los objetivos.
La administración de datos es como el constructor: ejecuta el trabajo día a día, siguiendo los procedimientos establecidos, manteniendo todo funcionando según las especificaciones.
El control de datos es como el inspector: verifica que todo se esté haciendo según las normas, identifica desviaciones y asegura que se cumplan los estándares de calidad y cumplimiento.
Lo que cambió después de entender estas diferencias
Con esta claridad conceptual, regresé a la organización con una propuesta completamente reformulada. En lugar de presentar un «modelo de gobierno de datos» genérico, propuse un enfoque estructurado y específico para su contexto:
Primero, trabajamos con la dirección para establecer formalmente quién tenía autoridad sobre qué tipos de decisiones relacionadas con datos. Esto incluyó definir claramente las facultades de cada área y los mecanismos de escalamiento.
Segundo, diseñamos una estructura de gestión que tradujo las políticas en procedimientos específicos para cumplir con las necesidades de información de diferentes áreas, reportes corporativos e intercambio de información entre departamentos.
Tercero, reconocimos y formalizamos el trabajo técnico que Sergio ya realizaba, pero ahora con procedimientos claros y métricas definidas que se alinearan con los objetivos organizacionales.
Finalmente, implementamos controles que no solo verificaran el cumplimiento de procedimientos y normativos, sino que también midieran el valor que los datos aportaban a la toma de decisiones y al logro de objetivos estratégicos.
El resultado: menos confusión, más impacto
Seis meses después de esa reunión inicial tan incómoda, tuvimos otra reunión con los mismos participantes. Esta vez, cuando María preguntó sobre intercambio de información, pudimos responder claramente qué datos podía compartir, con qué entidades, bajo qué condiciones y siguiendo qué procedimiento. Cuando Sergio reportó inconsistencias en los datos, sabíamos exactamente qué proceso seguir y quién era responsable de la validación y corrección.
El aprendizaje más importante: El gobierno de datos exitoso no es sobre crear burocracia, es sobre crear claridad que permita generar valor a través de decisiones informadas y procesos más efectivos.
¿Te suena familiar?
Si al leer esta historia pensaste «esto me pasa en mi organización», no estás solo. La confusión entre gobierno, gestión, administración y control de datos es uno de los problemas más comunes en organizaciones de todo tipo y tamaño.
La buena noticia es que una vez que entiendes las diferencias y las adaptas al contexto específico de tu organización, todo se vuelve más claro. No necesitas ser un experto en todo; necesitas entender qué parte del ecosistema es tu responsabilidad y cómo se conecta con los objetivos organizacionales.
Mi consejo, basado en esa experiencia embarazosa pero muy educativa: Si estás en una organización donde nadie sabe exactamente quién hace qué con los datos, no trates de implementar un modelo teórico perfecto. Comienza por mapear qué está pasando realmente, identifica cómo se conecta con los objetivos del negocio, y propón una estructura que sea práctica y sostenible.
Porque al final del día, los datos son demasiado importantes para el éxito organizacional como para dejarlos al azar. Y quienes trabajamos en este campo merecemos claridad sobre nuestros roles para generar el impacto que nuestras organizaciones necesitan.
¿Has vivido una experiencia similar en tu organización? ¿Qué estrategias han funcionado para clarificar roles en el ecosistema de datos? Me encantaría conocer tu perspectiva y compartir experiencias que puedan beneficiar a toda nuestra comunidad.
La clave del éxito: No necesitas ser experto en todo.
Solo necesitas entender qué parte del ecosistema es tu responsabilidad y cómo se conecta con los objetivos organizacionales.
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