“La Certificación de Datos (Data Certification) es el proceso formal mediante el cual una organización valida, avala y otorga confianza institucional sobre la calidad, procedencia y cumplimiento normativo de sus datos antes de ser utilizados para la toma de decisiones o para su consumo masivo en la empresa. En otras palabras, es el “sello de garantía” corporativo que asegura que un conjunto de datos cumple con los estándares definidos de calidad, integridad, trazabilidad, seguridad y relevancia para el negocio”.
La Certificación de Datos a vista de pájaro
La certificación de datos (Data Certification) es un proceso que persigue asegurar la confiabilidad, la integridad y la calidad de los datos, con el objetivo de garantizar que cumplen con los estándares y las políticas establecidas por una organización en el contexto de su estrategia de Gobierno de Datos. En la práctica, implica desplegar procedimientos formales para validar que los datos son aptos para soportar las decisiones de negocio, gestionar los riesgos y cumplir con determinados requisitos regulatorios, facilitando así una administración responsable y segura de los activos de información de una organización.
En sí mismo, es un proceso que promueve la confianza en los datos por parte de todos los actores de la organización, al establecer formalmente controles y políticas de calidad, trazabilidad y auditoría que certifican la correcta gestión del ciclo de vida de los datos. De esta forma, se constituye como un pilar fundamental de la gobernanza de datos, al habilitar un marco claro de responsabilidades, rendición de cuentas y alineamiento con los objetivos estratégicos de la empresa en un contexto de transformación digital y regulación creciente.
Varios beneficios estratégicos se derivan de su correcta aplicación:
Mejora de la toma de decisiones
Datos certificados y confiables permiten análisis precisos, favoreciendo decisiones bien informadas que potencian resultados de negocio y reducen errores costosos.
Cumplimiento normativo y mitigación de riesgos
Asegura que la empresa se mantiene alineada con normativas como GDPR y otras regulaciones, evitando sanciones legales y riesgos operativos.
Optimización operativa y reducción de costes
Al establecer procesos estandarizados de certificación y controles automáticos de conformidad, reduce la duplicidad, retrabajos y esfuerzos manuales en la gestión de datos.
Fomento de la cultura de datos
Además, la certificación impulsa una cultura organizacional orientada al valor del dato como un activo estratégico, promoviendo la colaboración y responsabilidad en su manejo.
Generación de valor y nuevas oportunidades
Facilita la innovación al disponer de datos fiables para el desarrollo de productos, nuevos servicios y estrategias adaptativas en mercados dinámicos.
En síntesis, la Certificación de Datos representa una garantía formal y continua de que los datos son tratados como un activo estratégico confiable, gestionado bajo normas rigurosas de gobierno con el fin de maximizar su valor y minimizar riesgos en toda la organización.
Es, por tanto, un pilar de los programas de Data Governance, que contribuye a que las organizaciones puedan asegurar el valor de sus activos de información con un enfoque en la sostenibilidad, resiliencia y excelencia operativa, justificando con creces las inversiones requeridas para su implementación y mantenimiento.
Relevancia para la transformación data-driven
En un contexto de transformación digital y constante expansión de las fuentes y el volumen de datos a gestionar por las empresas, disponer de datos certificados es esencial para minimizar riesgos financieros, regulatorios y reputacionales derivados de datos erróneos, incompletos o mal gestionados.
Por estas razones, la Certificación de Datos debe concebirse como un mecanismo que preserva la confianza, habilita la innovación y garantiza la sostenibilidad del modelo de gestión basado en datos.
Y, sin duda, en este contexto una organización orientada a los datos (data-driven) aspira a que:
- Las decisiones estratégicas, tácticas y operativas se basen en información objetiva y verificable.
- El acceso a los datos sea descentralizado, facilitando el autoservicio analítico y la autonomía de las áreas de negocio.
- La confianza en los datos sea inmediata, eliminando la necesidad de validaciones paralelas que ralentizan la toma de decisiones.
Por tanto, la Certificación de Datos constituye el proceso institucional que asegura que la información consumida por la organización cuenta con un aval de calidad, integridad y cumplimiento normativo adecuado para la toma de decisiones informadas.
Como ya ilustramos en uno de nuestros posts, aunque es un tema complejo y novedoso, transformarse en una empresa data-driven a una organización decision-centric es uno de los debates más interesantes en los círculos de pensamiento estratégico a nivel mundial desde hace algunos años. En la transformación empresarial moderna, hablar de ser una organización guiada por los datos es un primer paso, pero es la antesala hacia un movimiento superior. Es una transformación necesaria, sí, pero no garantiza por sí solo que la organización esté tomando las mejores decisiones, de forma más rápida y con impacto real para el negocio.
Lo que verdaderamente marca la diferencia competitiva hoy (y será más relevante en los próximos años) es convertirse en una organización centrada en las decisiones.
Enfoque data-driven
Un enfoque data-driven mejora las operaciones reaccionando a la información disponible, pero muchas veces solo justifica decisiones ya tomadas o se centra en pequeños ajustes cotidianos.
Enfoque decision-centric
Un enfoque decision-centric va más allá: el objetivo no solo es usar datos, sino reestructurar la organización y su tecnología para tomar mejores decisiones empresariales, integrando métricas, modelos, IA y reglas de negocio para que cada decisión relevante esté informada, documentada y pueda mejorarse continuamente.
La diferencia fundamental que existe entre los enfoques decision-centric y data-driven radica en dónde se coloca el foco principal de la estrategia y el modelo de gestión.
Y aunque el debate nunca nos llevará a minimizar su relevancia, en la práctica, la verdadera transformación digital y competitiva consiste en pasar de ser “solo” una organización guiada por los datos a ser realmente una compañía centrada en las decisiones.
Y en esta transición, la Certificación de Datos cobra un valor esencial.
Por tanto, la ausencia de un proceso formal de certificación puede aumentar el riesgo de tomar decisiones basadas en información no confiable, ralentizar operaciones críticas, incumplir regulaciones y erosionar la confianza interna en los sistemas analíticos desplegados. Por tanto, certificar los datos es un proceso de mejora continua que protege la integridad, la agilidad y el valor de la organización en un entorno data-driven, y su transición al enfoque decision-centric:
Inconsistencias organizacionales
Distintas áreas pueden presentar indicadores contradictorios para un mismo fenómeno, generando desalineación en la toma de decisiones.
Erosión de la agilidad
En lugar de acelerar los procesos, los equipos invierten recursos en validar la veracidad de los datos, reduciendo la capacidad de respuesta al mercado.
Desconfianza en la cultura de datos
Los empleados pierden credibilidad en la información institucional y vuelven a depender de criterios subjetivos.
Amplificación de errores
En contextos de inteligencia artificial y analítica avanzada, un dato incorrecto no solo impacta localmente, sino que se replica y escala en múltiples modelos y decisiones.
Y, en consecuencia, disponer de mecanismos de control con indicadores precisos, pueden determinar o llamar a la acción como palancas para activar la Certificación de Datos, como un proceso formal en el contexto de un programa de Data Governance, y que miden la calidad, seguridad, cumplimiento y adopción de los datos en la organización.
A modo ilustrativo mostramos a continuación los indicadores y umbrales más relevantes:
Puntaje de calidad de datos
Estos indicadores evalúan la precisión, completitud, consistencia, puntualidad y confiabilidad de los datos. Por ejemplo, para indicadores de calidad de datos como completitud, precisión o puntualidad, podrían definirse umbrales en este orden:
- Completitud: Óptimo ≥ 95%, Adecuado ≥ 90%, Crítico < 90%
- Precisión: Óptimo ≥ 98%, Adecuado ≥ 95%, Crítico < 95%
- Puntualidad: Óptimo ≥ 95%, Adecuado ≥ 90%, Crítico < 90%
Un puntaje bajo indica alta probabilidad de incidencias en los datos que justifican la certificación para mejorar la calidad de los datos.
Según el nivel de criticidad de cada dataset el umbral de certificación en términos del Puntaje de calidad requerido (1-100) será más exigente:
- Crítico (finanzas, regulatorios, clientes, salud): ≥ 95% en el puntaje global y ≥ 90% en cada dimensión individual. Y solo es certificable con puntajes casi perfectos y sin brechas en dimensiones críticas.
- Alto (operaciones, ventas, logística, cadena de suministro): ≥ 90% global y ≥ 85% en dimensiones clave. Y solo es certificable si la calidad es alta y las brechas menores se corrigen en <30 días.
- Medio (reportes operativos, soporte, áreas administrativas): ≥ 85% global y brechas en dimensiones no críticas permitidas hasta un 80%. Y solo es certificable si hay plan de mejora documentado.
- Bajo (exploratorios, innovación, pruebas piloto): ≥ 70% global. Y solo es certificable de forma condicional, con advertencia de “uso limitado/no crítico”.
Niveles de disponibilidad de datos
Estos indicadores miden la accesibilidad de los datos críticos para los usuarios y sistemas.
- Disponibilidad técnica (uptime del sistema de origen y de la plataforma analítica): por ejemplo, datasets que soportan decisiones estratégicas (ej. reporting financiero, informes regulatorios) deberían exigir niveles críticos: ≥ 99,9% (máx. 9 horas de caída al año).
- Frecuencia de actualización (refresh o latencia de datos): se deben tener en cuenta diferenciar la frecuencia por caso de uso; establecer también márgenes de tolerancia; umbrales de disponibilidad vs. frecuencia donde la certificación podría exigir cumplir ambos criterios. Y, en todos los casos, en la documentación del catálogo cada dataset certificado debe reflejar su frecuencia de actualización como parte de los metadatos obligatorios.
- Accesibilidad organizacional: acceso garantizado para todos los roles autorizados según la política de gobierno del dato. Umbral mínimo del 100% accesible para los perfiles autorizados, sin bloqueos por permisos mal configurados o integraciones fallidas.
- Capacidad de recuperación ante fallos (RTO/RPO): por ejemplo, datasets críticos solo se certifican si cumplen con RTO/RPO muy exigentes.
Umbrales bajos disponibilidad afecta la continuidad del negocio y activa la necesidad de certificar y mejorar acceso y la continuidad del negocio y, por tanto, según el nivel de criticidad de cada dataset el umbral de certificación en términos de umbral de disponibilidad (uptime) y ventana máxima de indisponibilidad anual será más exigente:
- Crítico (finanzas, regulatorio, clientes, salud, riesgos): ≥ 99,9% y ≤ 9 horas/año. Y solo es certificable si la disponibilidad es prácticamente continua. Requiere redundancia y alta resiliencia.
- Alto (operaciones, ventas online, logística en tiempo real): ≥ 99,5% y ≤ 44 horas/año. Y solo es certificable si cumple con SLA estrictos y cuenta con plan de continuidad probado.
- Medio (reportes operativos, planificación interna, soporte): ≥ 99% y ≤ 88 horas/año. Y solo es certificable si las interrupciones no afectan la operación crítica y hay procesos de recuperación claros.
- Bajo (datasets exploratorios, innovación, pruebas): ≥ 95% y ≤ 18 días/año. Y solo es certificable con carácter condicional y uso limitado.
Tasa de incidentes relacionados con datos
Estos indicadores miden errores, fugas o problemas de seguridad:
- Duplicados, errores de integridad, registros incompletos.
- Caídas en la actualización (refresh fallido).
- Accesos indebidos o incumplimientos de permisos.
Según el nivel de criticidad de cada dataset el umbral de certificación en términos del umbral máximo de incidentes (mensual) y el umbral máximo en % será más exigente:
- Crítico (financiero, regulatorio, clientes, salud): ≤ 1 incidente/mes (ideal: 0) y ≤ 0,1% de procesos/consultas. Y solo es certificable si los incidentes son inexistentes o aislados y se resuelven en <24h.
- Alto (operaciones, ventas, logística, cadena de suministro); ≤ 3 incidentes/mes y ≤ 0,5% máximo. Y solo es certificable si los incidentes son menores, sin impacto estratégico, y con resolución en <48h.
- Medio (reportes operativos, soporte, áreas administrativas): ≤ 5 incidentes/mes≤ y 1% máximo. Y solo es certificable si existe un plan documentado de resolución y no hay recurrencia sistemática.
- Bajo (exploratorios, innovación, pruebas piloto): ≤ 10 incidentes/mes y ≤ 2% máximo. Y solo es certificable de forma condicional, con advertencia de “uso limitado/no crítico”.
Un incremento en los incidentes es una señal clara para intervenir con certificación y, en cualquier caso, es necesario considerar adicionalmente que:
- Los datasets críticos deben operar prácticamente sin incidentes.
- Los de uso operativo o estratégico deben mantener una tasa baja y controlada.
- La certificación nunca debe otorgarse si los incidentes son recurrentes o sin resolución ágil.
Adopción y capacitación
Estos indicadores miden el nivel de conocimiento y aplicación de políticas de gobierno de datos por parte del personal, un factor clave para mantener certificación sostenida, y reflejan si las áreas de negocio confían y utilizan activamente los datos disponibles.
Según el nivel de criticidad de cada dataset el umbral de certificación en términos de adopción y capacitación será más exigente:
- Crítico (estratégico, regulatorio, financiero): ≥ 80% de los usuarios objetivo lo utilizan de forma regular (ej. mensual) y ≥ 90% de los usuarios clave (data owners, analistas, directivos) capacitados y acreditados. Y será certificable solo si la adopción es masiva y la capacitación está completada casi al 100%.
- Alto (operaciones, ventas, logística): ≥ 60% de adopción en la población objetivo y ≥ 75% de los usuarios capacitados formalmente. Y será certificable si se demuestra que el dataset es efectivamente usado y comprendido.
- Medio (reportes operativos, áreas de soporte): ≥ 40% de adopción y ≥ 50% capacitados en su uso básico. Y será certificable si se acompaña de un plan de refuerzo en capacitación y comunicación.
- Bajo (exploratorios, innovación, pruebas): ≥ 20% de adopción en usuarios piloto y capacitación opcional, al menos documentación accesible. Y solo será certificable de manera condicional, con la advertencia de que es de uso limitado.
Cumplimiento de estándares y normativas
El cumplimiento normativo y de estándares implica que un dataset respeta las políticas internas de la organización, así como los marcos regulatorios externos (ej. GDPR, HIPAA, SOX, ISO 27001, PCI DSS). Un dataset puede ser técnicamente correcto y de calidad, pero no es certificable si incumple requisitos legales, regulatorios o estándares internos de seguridad y privacidad.
En los procesos de certificación de datos, el cumplimiento normativo no es una opción negociable.
- Los datasets críticos (financieros, regulatorios, de salud o personales) solo pueden certificarse con 100% de cumplimiento documentado.
- En datasets menos críticos, se admite un umbral de tolerancia (90-98%), siempre condicionado a planes de corrección rápida.
- La certificación se convierte así en una garantía institucional de legalidad, seguridad y ética, reforzando la confianza en el uso de los datos como activo estratégico.
Según el nivel de criticidad de cada dataset el umbral de certificación en términos de umbrales mínimos de cumplimiento, en cada caso, será más exigente:
- Crítico (regulatorio, financiero, clientes, salud, riesgos): 100% de cumplimiento normativo y ≥ 95% de cumplimiento de estándares internos. Y solo es certificable si no existe ninguna brecha legal ni de políticas clave.
- Alto (operaciones, ventas, logística, cadena de suministro): ≥ 95% de cumplimiento normativo y ≥ 90% de estándares internos. Y solo es certificable si las brechas son menores, sin impacto legal y con plan de corrección <30 días.
- Medio (reportes internos, planificación, soporte: ≥ 90% de cumplimiento global (normativo + estándares). Y solo es certificable con observaciones siempre que exista un plan de remediación documentado.
- Bajo (exploratorios, innovación, pruebas piloto): ≥ 80% de cumplimiento de estándares básicos. Y solo es certificable de forma condicional, con advertencia de “uso limitado/no crítico”.
Propiedad y responsabilidad definida
Estos indicadores miden el porcentaje de dominios de datos con data owners y funciones formalizadas, condición necesaria para un proceso de certificación efectivo. Como en los casos anteriores, según el nivel de criticidad de cada dataset el umbral de certificación según el nivel de propiedad definida y el umbral de responsabilidad operativa será más exigente:
- Crítico (finanzas, riesgos, cumplimiento, clientes): 100% de datasets deben tener un Data Owner formalmente designado a nivel directivo y un Data Steward asignado con responsabilidades documentadas y revisadas cada 6-12 meses. Y será certificable solo si se cumplen ambos sin excepción.
- Alto (operaciones, ventas, logística): ≥ 95% con Data Owner designado (nivel gerencial mínimo) y Data Steward documentado y con reportes de gestión de calidad al menos trimestrales. Y solo será certificable si hay trazabilidad y cobertura completa en los principales datasets.
- Medio (reportes operativos, áreas de soporte)≥ 80% con Propietario designado (puede ser jefe de área) y un Responsable operativo identificado, aunque no necesariamente con reporting formal. Y solo será certificable de forma condicional con plan de asignación completa en 6 meses.
- Bajo (exploratorio, innovación, pruebas): ≥ 50% con Propietario de proyecto definido y Custodio técnico mínimo (ej. equipo de datos/analítica). Y solo será certificable con carácter experimental y claramente etiquetado como tal.
Como resultado, la medición de estos umbrales, en cada caso, permitirán no solo identificar cuándo el estado actual del dato requiere intervención con certificación, sino también medir el avance y el impacto de la misma en la organización, asegurando una gestión proactiva y alineada con los objetivos estratégicos.
Rol de Sisense en la Certificación de Datos
Sisense, como plataforma de analítica avanzada y de BI, no sustituye, sino que complementa las soluciones de gobierno del dato disponibles en el mercado y que, en algunos casos específicos, forman parte de nuestra propuesta de valor. Estas alianzas, refuerzan nuestra estrategia de productos y servicios mediante los acuerdos de colaboración que hemos firmado con compañías con soluciones de gobernanza como OvalEdge y Atlan, líderes en soluciones de Gobierno de Datos a nivel mundial.
Pero sí es importante tener en cuenta que Sisense dispone de las capacidades esenciales que permiten implementar, sostener y operacionalizar los procesos de gobernanza y de certificación de datos con total eficiencia, siendo un complemento perfecto para estas soluciones: en conjunto, constituyen un ecosistema robusto donde la certificación de datos no es solo un proceso documental, sino una práctica operativa visible y aplicada al día a día de la organización, fortaleciendo la calidad y la protección del dato como activo estratégico.
Veamos a continuación las principales aportaciones de Sisense:
Gestión de accesos y seguridad
- Sisense implementa controles de acceso basados en roles (Role-Based Access Control).
- Permite seguridad a nivel de filas y columnas para asegurar que los usuarios solo accedan a la información autorizada.
- Estos mecanismos garantizan que los datos certificados no sean manipulados o consumidos de forma indebida, reforzando la integridad del proceso.
Trazabilidad y auditoría
- Sisense facilita la consolidación de datasets en un entorno controlado, actuando como repositorio único para la visualización y el análisis.
- Al ser punto central de acceso, se convierte en el espacio natural donde aplicar y visibilizar el “sello de certificación” que la organización defina.
Centralización y catálogo analítico
Homogeneización de definiciones
- Los modelos de datos y cuadros de mando construidos en Sisense se pueden estandarizar y versionar, incluso compartir en modo co-authoring lo que asegura que todos los usuarios accedan a métricas e indicadores certificados y consistentes, y colaboren en la mejora de los indicadores con la ayuda de la IA.
- Esto elimina discrepancias entre áreas y facilita que la organización trabaje sobre una fuente única de verdad.
Soporte a cumplimiento normativo
- Sisense cuenta con certificaciones externas (ISO 27001, SOC 2 Tipo II, HIPAA, entre otras) que refuerzan su solidez como plataforma para albergar datos sensibles en conformidad con marcos regulatorios.
- Aunque estas certificaciones no validan datasets internos, sí aportan garantías de seguridad y privacidad, que son dimensiones críticas de la certificación de datos.
En resumen, Sisense contribuye a asegurar la certificación de datos como una plataforma habilitadora que:
- Refuerza la seguridad, trazabilidad y control de accesos.
- Proporciona un entorno centralizado para la consistencia de métricas y definiciones.
- Aporta confianza organizacional al ser el canal visible donde los usuarios acceden a información validada.
- Se integra con plataformas de gobernanza de datos para que el proceso sea homogéneo y sin fisuras.
La certificación plena, sin embargo, requiere complementar estas capacidades con una solución de gobierno del dato, políticas corporativas y procesos formales de validación y aprobación, con el que podemos desplegar una estrategia más sólida. Y Sisense, como tecnología habilitadora, dota a nuestros clientes de un nivel de madurez superior en su estrategia de datos: una empresa verdaderamente data-driven, que acelera sus decisiones, protege sus activos de información y sostiene su crecimiento en un entorno de alta competitividad.
¿Quieres saber cómo tu organización puede elevar con Sisense su estrategia de datos mientras despliegas una plataforma analítica intuitiva, asistida por la IA, para que los usuarios puedan tomar decisiones de alto impacto en todos tus procesos y estrategias de negocio con total calidad y precisión?
Hablemos, te mostraremos cómo es posible hacerlo realidad viendo Sisense en acción.
Parapentex Studios, September 2025