Un punto de inflexión real: de iniciativas aisladas a modelos estructurados
Este cambio no ocurre únicamente por la presión regulatoria. Lo que estamos observando en PowerData —y que fue ampliamente discutido en una sesión reciente con clientes— es que la regulación está actuando como catalizador de una necesidad que ya existía: ordenar el uso del dato dentro de las organizaciones.
Durante años, muchas iniciativas relacionadas con datos se han desarrollado de forma aislada: proyectos de calidad, esfuerzos de integración, iniciativas de analítica o controles de seguridad desconectados entre sí.
Hoy, ese enfoque deja de ser suficiente.
Las organizaciones necesitan evolucionar hacia un modelo donde el dato no solo exista, sino que esté gobernado de forma transversal, con visibilidad, control y propósito de negocio.
Los retos que están enfrentando las organizaciones
A partir de diversas conversaciones con clientes, hay tres desafíos que se repiten de forma consistente, independientemente del sector o nivel de madurez.
Falta de visibilidad sobre los datos
Uno de los principales bloqueos es no tener claridad sobre dónde residen los datos personales ni cómo circulan dentro de la organización.
Los datos están distribuidos en múltiples plataformas —CRM, canales digitales, sistemas core, entornos cloud— sin una visión unificada.
Esto genera una limitación crítica: sin visibilidad, no es posible gestionar ni controlar el dato de forma efectiva.
Control fragmentado sobre accesos y uso
Otro desafío relevante es la dificultad para gestionar quién accede a los datos y bajo qué condiciones.
En muchas organizaciones:
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Las reglas de acceso no están centralizadas
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No existe trazabilidad completa sobre el uso del dato
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Las políticas dependen de cada sistema o área
Esto introduce riesgos no solo regulatorios, sino también operativos y reputacionales.
Procesos de cumplimiento poco escalables
Responder a solicitudes regulatorias —como acceso, rectificación o eliminación de datos— sigue siendo, en muchos casos, un proceso manual y poco eficiente.
Esto implica:
En un entorno donde la regulación exige agilidad y trazabilidad, este modelo deja de ser sostenible.
De la obligación al valor: un cambio de enfoque
En esta sesión, quedó en evidencia un patrón claro: las organizaciones que están avanzando con mayor madurez en gobierno de datos están cambiando la forma en que abordan este desafío.
Más allá del cumplimiento, están adoptando una visión más amplia, entendiendo el gobierno del dato como una capacidad que impacta directamente en el negocio. En lugar de limitarse a responder a exigencias regulatorias, están aprovechando este contexto para mejorar la forma en que gestionan y utilizan sus datos.
Cuando el gobierno del dato se implementa de forma estructurada:
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Mejora la calidad de la información
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Aumenta la confianza en los datos
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Se reducen ineficiencias operativas
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Se acelera la toma de decisiones
En este escenario, el cumplimiento deja de ser el objetivo principal y pasa a ser una consecuencia natural de una gestión del dato bien definida.
Gobierno de datos: un enfoque que va más allá de la tecnología
Uno de los errores más comunes es intentar resolver estos desafíos exclusivamente desde la tecnología.
Sin embargo, el gobierno de datos requiere un enfoque integral que combine tres dimensiones fundamentales:

Personas
Definir roles claros es clave: quién es responsable del dato, quién lo gestiona y quién lo consume.
Además, es necesario habilitar a la organización para que entienda cómo trabajar con datos de forma responsable y eficiente.
Procesos
El gobierno de datos se materializa a través de políticas, estándares y procesos.
Esto incluye:
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Definiciones de negocio comunes
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Políticas de acceso y uso
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Mecanismos de control y seguimiento
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Procesos de cumplimiento regulatorio
Sin procesos claros, el gobierno no escala.
Tecnología
La tecnología permite operacionalizar este modelo, automatizando tareas y facilitando la gestión a escala.
Pero su valor depende de que esté alineada con personas y procesos bien definidos.
El rol de Informatica: habilitar un gobierno de datos integrado
En este contexto, el rol de plataformas como Informatica Intelligent Data Management Cloud (IDMC) es clave.
Más que ofrecer soluciones aisladas, Informatica proporciona un entorno integrado que permite conectar todas las capacidades necesarias para gestionar el dato de forma estructurada.
A nivel práctico, esto se traduce en:
Descubrimiento y entendimiento del dato
A través de capacidades de Data Catalog, las organizaciones pueden identificar, clasificar y entender sus datos, generando visibilidad y trazabilidad.
Definición y control del gobierno
Con Data Governance, es posible establecer políticas, estándares y procesos que alinean el uso del dato con los objetivos del negocio y las exigencias regulatorias.
Aseguramiento de la calidad
Las capacidades de Data Quality permiten garantizar que los datos sean confiables, consistentes y útiles para su explotación.
Democratización controlada del dato
Mediante Data Marketplace, se facilita el acceso a los datos dentro de la organización, asegurando que este acceso esté gobernado y alineado con políticas definidas.
Gestión de accesos basada en contexto
Con Data Access Management, se pueden definir reglas dinámicas de acceso, asegurando que los datos sean utilizados de forma adecuada según el contexto.
Visión unificada y gestión del consentimiento
A través de Master Data Management (MDM), es posible consolidar entidades clave —como clientes— y gestionar el consentimiento de forma centralizada y trazable.
Este enfoque permite a las organizaciones pasar de una gestión fragmentada a una gestión integrada del dato, donde todas las capacidades trabajan de forma coordinada.
¿Por dónde empezar?
Uno de los principales desafíos no es entender el problema, sino saber cómo abordarlo de forma práctica.
A partir de la experiencia con clientes, hay tres pasos que permiten avanzar de forma efectiva:
1. Obtener visibilidad sobre los datos
Entender qué datos existen, dónde están y cómo se utilizan
2. Definir un modelo de gobierno claro
Establecer roles, procesos y políticas que estructuren su gestión
3. Implementar capacidades habilitadoras
Incorporar herramientas que permitan ejecutar este modelo a escala
El objetivo no es transformar todo de una vez, sino avanzar de forma progresiva y alineada al negocio.
Conclusión
La nueva regulación en Chile está marcando un antes y un después en la forma en que las organizaciones gestionan sus datos.
Sin embargo, este no es un fenómeno aislado. Forma parte de una tendencia global en la que la protección de datos, la privacidad y el control sobre la información están adquiriendo un rol cada vez más relevante en la agenda de las organizaciones.
Más allá del cumplimiento, este escenario representa una oportunidad para construir una base sólida que permita utilizar el dato con mayor confianza, control y propósito. El verdadero reto no es cumplir con una normativa puntual, sino evolucionar hacia un modelo donde el dato esté gobernado de forma consistente y sostenible en el tiempo.
Porque, en la práctica, aquellas organizaciones que avanzan en este camino no solo reducen riesgos regulatorios, sino que desarrollan una capacidad clave para competir: gestionar y aprovechar el dato como un activo estratégico.
Si tu organización está comenzando a abordar este desafío, desde PowerData podemos compartir experiencias y enfoques aplicados en distintas organizaciones que ya han iniciado este proceso de transformación en torno al gobierno de datos.
