El gobierno de datos es un requisito fundamental en el entorno empresarial actual, que se mueve rápidamente y es extremadamente competitivo. En un momento en el que las organizaciones tienen la oportunidad de captar cantidades masivas de datos, se ha hecho crucial apoyarse en una disciplina para maximizar su valor, administrar riesgos y, sobre todo, reducir costes. En este artículo te explicaremos todo lo que necesitas saber sobre Data Governance. ¡No te lo pierdas!
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Índice de contenidos
¿Qué es el Gobierno de Datos o Data Governance?
La Data Governance o Gobernanza del Dato es el proceso de administrar la disponibilidad, usabilidad, integridad y seguridad de los datos en los sistemas empresariales. Se basa en estándares y políticas de datos internos que también controlan su uso.
La Data Governance garantiza que los datos sean coherentes y fiables y que no se utilicen de forma indebida. A medida que las organizaciones se adaptan a nuevas regulaciones de privacidad de datos y confían cada vez más en el análisis de datos para ayudar a optimizar las operaciones e impulsar la toma de decisiones comerciales, el proceso se vuelve cada vez más crítico.
Se trata de un componente base en una estrategia de gestión de datos. Sin una buena gobernanza de datos, los nombres de los clientes podrían aparecer de forma diferente en los sistemas de ventas, logística y servicio al cliente, además de complicar los esfuerzos de integración de datos.
Un programa de Data Governance bien diseñado incluye un equipo de gobierno, un comité directivo que actúa como órgano de gobierno y un grupo de administradores de datos. Todos trabajan juntos para crear los estándares y políticas de los datos, así como los procedimientos de implementación y cumplimiento que son llevados a cabo principalmente por los administradores de datos. Además de los equipos de gestión de datos y IT, también participan ejecutivos y otros representantes de las operaciones comerciales de una empresa.
Objetivos y beneficios del gobierno de datos
Un objetivo clave del gobierno de datos es romper los silos de datos en una organización. Dichos silos comúnmente se acumulan cuando las unidades comerciales individuales implementan sistemas de procesamiento de transacciones separados sin una coordinación centralizada o una arquitectura de datos empresariales.
El gobierno de datos tiene como objetivo armonizar los datos en esos sistemas a través de un proceso colaborativo, con la participación de los stakeholders de las distintas unidades de negocio.
Otro objetivo del data governance es garantizar que los datos se utilicen correctamente, tanto para evitar la entrada de errores en los sistemas como para bloquear el posible uso indebido de datos personales sobre clientes y otras informaciones confidenciales. Eso se puede lograr mediante la creación de políticas uniformes sobre el uso de datos, junto con procedimientos para monitorear el uso y hacer cumplir las políticas.
Además de análisis más precisos y un cumplimiento normativo estricto, los beneficios que ofrece el data governance incluyen una mejor calidad de los datos, menores costes de gestión y un mayor acceso a los datos, necesarios para los data sciencist, otros analistas e incluso para los comerciales.
Principios del Data Governance
Un gobierno de datos exitoso se basa en cuatro principios:
1# Transparencia
En primer lugar, es muy importante para el marco de gobierno de datos la transparencia y la confianza. Para ello, hay que tener claro los activos de datos que tenemos y difundir este conocimiento al resto de la organización y clientes, indicando los datos que se recopilan, el propósito de estos, dónde se almacenan y con quién se interactúa.
2# Responsabilidad
Todo el personal es administrador de datos almacenados, a pesar de trabajar en diferentes puestos dentro de una organización. No solo es problema de IT. Hay que dejar de ver este punto tradicional de que ellos son quienes toman las decisiones respecto a la gestión de datos e implementar una mentalidad común y responsable.
3# Integridad
En tercer lugar, hay que asegurarse de que los datos que almacenamos son precisos, relevantes, oportunos y que cumplan con las políticas y regulaciones. Las dos caras de la moneda de la integridad son la veracidad con respecto a los efectos de los procesos de datos y el mantenimiento de la mayor calidad de datos posible.
En definitiva, Hay que establecer una cultura de honestidad en torno a las políticas de datos y fijar procesos para garantizar la calidad de estos.
4# Colaboración
Por último, los departamentos dentro de las empresas deben tener la oportunidad de discutir las mejores prácticas para procesar datos en las diferentes áreas del negocio. La clave es establecer estándares de datos efectivos, y no ideales. Esto solo puede ocurrir a través de la colaboración entre departamentos. Una extensión de este principio de gobierno de datos es permitir el acceso a los datos a través de un catálogo intuitivo.
¿Cómo construir un plan data governance?
Ahora que ya sabemos qué es y sus principios, veamos los pasos que debes llevar a cabo para desarrollar tu estrategia de data governance:
1# Identificar y priorizar los datos existentes
El primer paso es analizar los datos que ya tenemos:
- Inventario: Crea un registro completo de recursos de información con metadatos relevantes.
- Clasificación: Analiza los datos estructurados y no estructurados para organizarlos por categorías.
- Conservación: Organizar y gestionar conjuntos de datos activamente. La clave de este punto es obtener conocimiento.
2# Selecciona una opción de almacenamiento de metadatos
Elegir una opción de almacenamiento que centralice los metadatos es clave para coleccionarlos a través de diferentes plataformas, reutilizarlos productivamente, tener una visión más amplia sobre el historial de estos datos y mejorar la eficiencia de su administración.
3# Transformar y actualizar la metadata
Este es el paso más tedioso. Se trata de volver a los metadatos sin procesar, reformatearlos y combinar conjuntos de datos en sus mismas categorías. Para ello, nos serviremos de tres pasos:
- Limpieza y validación de datos
- Transformación y actualización de los datos para que todos estén bajo el mismo parámetro
- Creación de un procedimiento o diccionario para que todos puedan entender cómo está estructurado
4# Construir un modelo
No hay un modelo de gobierno de datos único. Para aprovechar todo lo que ofrece el análisis realizado, cada empresa deberá crear uno que cumpla con las siguientes características:
- Responde a diferentes estilos y son sensibles a los contextos
- Fomenta la innovación
- Proporciona una estrategia flexible y dinámica en toda la empresa
- Adopta un enfoque activo para gestionar el riesgo de forma proactiva
5# Establecer un proceso de distribución
Las políticas de gobierno de datos solo funcionan cuando las personas las siguen. Esta es la razón por la cual las políticas son más efectivas cuando están integradas en las actividades, los flujos de trabajo y las herramientas habituales de las personas. Para ello, deberán llevarse a cabo en las siguientes etapas y actividades:
- Incorporación adecuada de empleados
- Capacitar a los empleados en torno a las políticas y pautas de uso
- Fomentar el intercambio de conocimientos entre los empleados
- Creación de procesos para solicitar y realizar cambios
6# Identificar posibles riesgos
El Reglamento general de protección de datos (GDPR) exige que las empresas implementen los controles de seguridad adecuados. Para cumplir esto, los riesgos potenciales que las empresas deben tener en cuenta en su estrategia de data governance incluyen, por un lado, que todos deben tener la menor cantidad de acceso necesario para hacer su trabajo. Por otro lado, todas las ubicaciones de almacenamiento de datos confidenciales deben contar con controles de seguridad para evitar que los ciberdelincuentes accedan a los datos o los roben.
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