Uno de los desafíos que asoman como urgentes en torno a la analítica de datos, consiste en estructurar de forma adecuada el Data Governance (DG) o el gobierno de datos.
Según nuestra experiencia, hemos detectado que existen muchas empresas con un excelente ecosistema de datos, pero carecen de procesos y una estructura organizacional responsable de ejecutar correctamente la gestión de la información.
Para atender a esa problemática, surge el Data Governance. Si aún no tienes claro a qué hace referencia este concepto, a continuación, te lo explicamos.
¿Qué es el Data Governance?
Según el Data Management Association (DAMA) el gobierno de datos es la planificación, supervisión y control sobre la gestión y el uso de datos, y las fuentes que tienen relación con ellos.
En simple el DG es la política que reúne los procedimientos y protocolos con los que contará una empresa para el correcto manejo de la información.
Esta hoja de ruta define, además, los roles y cuáles serán las atribuciones de cada uno para sobre los datos. Asimismo, fijará qué datos podrá intervenir, los criterios, qué situaciones y los métodos para ello.
En definitiva, la gobernanza de datos asegura que las reglas del negocio de datos conversen de manera coherente con los datos operativos y analíticos. Por eso, es vital que la calidad de los datos sea transversal a todas las áreas de una organización.
¿Para qué sirve el data governance?
El principal objetivo del Data Governance es permitirle a una empresa que sea más eficiente.
Al asegurar la integridad, seguridad y facilidad de uso de los datos al interior de una empresa, se obtendrán algunos de los siguientes beneficios:
- Mejora la toma de decisiones y confianza.
- Comprensión unificada de datos.
- Eficienta los procesos .
- Permite alcanzar los objetivos de negocio.
- Entrega seguridad para el manejo de datos.
¿Qué factores considera un plan de Data Governance?
Las áreas de conocimiento que considera un plan de DG, según DAMA son 10, los que sirven como marco del gobierno de datos. Estas son:
- Arquitectura de datos: la estructura general de datos y recursos relacionados con los datos como parte integral de la arquitectura empresarial.
- Diseño y modelado de datos: análisis, diseño, construcción, pruebas y mantenimiento.
- Almacenamiento y manejo de datos: implementación y gestión de almacenamiento de activos de datos físicos estructurados.
- Seguridad de los datos: garantizar la privacidad, la confidencialidad y el acceso adecuado.
- Integración de datos e interoperabilidad: adquisición, extracción, transformación, movimiento, entrega, replicación, federación, virtualización y soporte operativo.
- Documentos y contenido: almacenar, proteger, indexar y permitir el acceso a los datos encontrados en fuentes no estructuradas y hacer que estos datos estén disponibles para la integración e interoperabilidad con datos estructurados.
- Datos de referencia y maestros: gestión de datos compartidos para reducir la redundancia y garantizar una mejor calidad de datos a través de la definición estandarizada y el uso de valores de datos.
- Almacenamiento de datos e inteligencia empresarial (BI): gestión del procesamiento de datos analíticos y acceso a los datos de soporte de decisiones para informes y análisis.
- Metadatos: recopilación, categorización, mantenimiento, integración, control, gestión y entrega de metadatos.
- Calidad de los datos: definición, monitorización, mantenimiento de la integridad de los datos y mejora de la calidad de los datos.
Teniendo en cuenta cuáles son las disciplinas con las que interactúa un DG, ahora puedes considerar crear una estrategia para implementar un gobierno de datos en tu organización.
Si requieres ayuda para llevar a cabo este proceso, con nuestro programa Transformation Program podemos guiarte para que des el salto y te conviertas en una empresa data driven.
