Data Steward; Gobierno y Estrategia de Datos

Data Steward (Gobierno y Estrategia de Datos) Gobierno de Datos & MDM

Lidera gobierno y estrategia de datos para asegurar calidad, seguridad y valor de la información en el negocio.

• Day 30: Inventario de dominios y datos críticos; políticas iniciales de gobierno y calidad definidas.
• Day 60: Métricas de calidad implementadas en 2–3 pipelines clave; lineamientos de Power BI y RLS aplicados.
• Day 90: Catálogo y linaje base publicados; tableros ejecutivos con datasets certificados y mejoras de calidad sostenidas.
• Definir y mantener el marco de gobierno y calidad de datos.
• Alinear la estrategia de datos con OKRs del negocio y áreas clave.
• Establecer procesos de clasificación, priorización y protección de datos críticos.
• Monitorear y mejorar la calidad de datos a lo largo del ciclo de vida.
• Colaborar con equipos de ingeniería y analítica en DWH/Datalake (Azure).
• Habilitar reportes e insights en Power BI con buenas prácticas de gobierno.
• Promover cultura data-driven mediante estándares, guías y capacitaciones.

09:00 Daily con Data/Analytics y seguimiento de OKRs

09:30 Definición/ajuste de políticas y estándares de datos

11:00 Revisión de calidad de datos y soporte a squads

14:30 Trabajo con Ingeniería en DWH/Datalake (Azure)

16:00 Gobierno de BI: datasets, certificaciones, linaje y documentación

Reserva tiempo para análisis de calidad, documentación y coordinación con dueños de datos.

• Experiencia en estrategia de datos alineada a objetivos del negocio.
• Gobierno y calidad de datos (lineamientos, políticas, stewardship).
• Clasificación, priorización y protección de datos críticos.
• Modelos predictivos y descriptivos para soporte a decisiones.
• Experiencia con DWH/Datalake y nube (Azure).
• Visualización y BI (Power BI).
• Metodologías Agile y trabajo colaborativo.
• Dominio de SQL y PL/SQL.
• Conocimiento de catálogos y linaje de datos (Purview u otros).
• Data Privacy/Compliance (GDPR/LPDP) y seguridad en datos.
• Automatización de calidad de datos y validaciones en pipelines.
• Experiencia con herramientas de orquestación (ADF, Databricks, Airflow).
• Impacto directo en decisiones de negocio.
• Cultura data-driven y colaboración cross-funcional.