De los silos al autoservicio: la gobernanza de datos en la era de la IA
A medida que las empresas redoblan sus esfuerzos en materia de inteligencia artificial, muchas están descubriendo una incómoda verdad: su mayor obstáculo no es la tecnología, sino su modelo de gobernanza de datos.
Gartner predice que el 60 % de las organizaciones no alcanzarán sus objetivos porque sus marcos de gobernanza no pueden seguir el ritmo.
Los datos aislados, las prácticas de calidad ad hoc y los esfuerzos reactivos de cumplimiento normativo crean cuellos de botella que frenan la innovación y limitan la gobernanza eficaz de los datos. El futuro exige un enfoque diferente: tratar los datos como un producto, integrar la gobernanza de datos basada en la inteligencia artificial en los procesos de datos, incluidas las experiencias de autoservicio, y contar con equipos descentralizados potenciados por metadatos activos y automatización inteligente.
De los silos de datos a los productos de datos: Por qué urge el cambio
Los marcos tradicionales de gobernanza de datos no se diseñaron para la realidad actual. Las empresas operan con cientos, a veces miles, de fuentes de datos: almacenes en la nube, lagos de datos, aplicaciones SaaS, sistemas locales y modelos de IA coexisten en ecosistemas en expansión.
Sin un enfoque moderno para gestionar y gobernar los datos, proliferan los silos. La gobernanza se convierte en reactiva -se aplica después de que surjan los problemas- en lugar de proactiva. Y las iniciativas de IA tropiezan cuando los equipos no pueden encontrar datos fiables y de alta calidad a la velocidad que exige la empresa.
Tratar los datos como un producto ofrece una vía para avanzar. En lugar de gestionar los datos como un activo aislado y específico de un dominio, las organizaciones están pasando a ofrecer productos de datos valiosos y fiables a consumidores internos y externos. Cada producto de datos tiene un propietario y unas expectativas claras en cuanto a calidad, seguridad y cumplimiento normativo.
Este enfoque conecta directamente la gobernanza con los resultados empresariales. Las organizaciones impulsan análisis más precisos, modelos de IA más exactos y una toma de decisiones más rápida y segura.
Posibilitar la gobernanza basada en el dominio: Distribuida, no fragmentada
Para alcanzar este futuro es necesario replantearse el modelo de gobernanza tradicional. Los equipos de gobernanza centralizados por sí solos no pueden seguir el ritmo del volumen, la variedad y la velocidad de la creación de datos. Del mismo modo, los modelos totalmente descentralizados, en los que cada dominio establece sus propias normas sin coordinación, tampoco pueden seguir el ritmo.
La solución es la gobernanza federada, un modelo en el que la responsabilidad se distribuye entre los equipos de dominio, pero se coordina a través de un marco compartido de políticas, normas y controles.
En un modelo federado:
- Los equipos de dominio son propietarios de sus productos de datos, desde la documentación hasta el control de calidad y la gestión de accesos.
- Los órganos de gobierno centrales establecen las medidas de protección para toda la empresa, supervisan el cumplimiento y facilitan la colaboración entre los distintos ámbitos.
- Las plataformas de inteligencia de datos actúan como tejido conectivo, proporcionando visibilidad, automatización y contexto en toda la organización.
Este equilibrio entre autonomía y alineación garantiza que la gobernanza de datos basada en IA de una organización se adapte al crecimiento de la misma, sin convertirse en un obstáculo para la innovación.
El auge de los metadatos activos y la automatización inteligente
Los metadatos activos son el combustible que impulsa la gobernanza moderna. A diferencia de los catálogos de datos y repositorios de metadatos tradicionales, que suelen ser estáticos y estar aislados, los metadatos activos son dinámicos, se actualizan continuamente y se incorporan a los procesos empresariales.
Al aprovechar los metadatos activos, las organizaciones pueden:
- Captura automáticamente el linaje, las métricas de calidad y los patrones de uso en diversos sistemas.
- Hacer cumplir los contratos de datos entre productores y consumidores para garantizar expectativas compartidas.
- Habilite controles de acceso inteligentes basados en la sensibilidad de los datos, el rol del usuario y los requisitos normativos.
- Detecta de forma proactiva anomalías, cambios en el esquema y violaciones de políticas antes de que causen problemas posteriores.
Cuando los procesos de gobernanza se alimentan de metadatos automatizados en tiempo real, ya no ralentizan el negocio. Lo aceleran.
Integrar la gobernanza en el trabajo cotidiano
El objetivo final de la gobernanza moderna es hacer que los productos de datos de alta calidad sean fáciles de encontrar, comprender y utilizar, sin que los usuarios tengan que sortear obstáculos burocráticos.
Esto significa integrar la gobernanza en las experiencias de autoservicio con:
- Mercados de datos empresariales en los que los usuarios buscan, solicitan y acceden a productos de datos con acuerdos de nivel de servicio (SLA) y directrices de uso claros.
- Glosarios empresariales que estandarizan y aplican definiciones de datos coherentes en todos los ámbitos.
- Visualizaciones interactivas del linaje que rastrean los datos desde su origen a través de cada etapa de transformación en el proceso.
- Flujos de trabajo automatizados de acceso a datos que aplican controles de seguridad granulares y mantienen el cumplimiento normativo.
En este modelo, la gobernanza se convierte en un facilitador, no en un obstáculo, del trabajo basado en datos.
Observabilidad: Permitir la confianza permanente
La observabilidad de los datos es un componente vital del marco de gobernanza de datos de IA, ya que garantiza la calidad, la integridad y la transparencia de los datos que alimentan los modelos de IA. Al integrar la observabilidad de los datos, las organizaciones reducen las tasas de fallo de la IA, aceleran el tiempo de obtención de información y proporcionan datos fiables a los modelos de IA.
La observabilidad de los datos mejora la inteligencia de los datos y ayuda a:
- Garantiza el uso de datos de alta calidad para el entrenamiento de modelos de IA mediante la supervisión continua de los flujos de datos y la detección rápida de anomalías, errores o sesgos antes de que afecten a los resultados de la IA.
- Proporcionar transparencia y trazabilidad de los flujos y transformaciones de datos, que son esenciales para generar confianza, garantizar el cumplimiento normativo y demostrar la responsabilidad en los sistemas de IA.
- Reduzca el sesgo de los modelos mediante la supervisión de los patrones y el linaje de los datos. La observabilidad de los datos ayuda a identificar y abordar posibles sesgos en los conjuntos de datos y los resultados de los modelos. Esto es fundamental para garantizar que los sistemas de IA sean justos, éticos y no perpetúen la discriminación.
- Mejora la explicabilidad del modelo facilitando la comprensión y la explicación del comportamiento del modelo de IA, proporcionando información sobre los datos que influyen en las predicciones del modelo.
Los fundamentos de la observabilidad de los datos: qué incluir en un marco de gobernanza de datos de IA
¿Cómo aporta la observabilidad de los datos ventajas clave? La base de un marco sólido de observabilidad de los datos suele incluir estos cinco componentes fundamentales:
1. Control de la calidad de los datos
Seguimiento continuo de la frescura, integridad, precisión y otras dimensiones de calidad, respaldado por reglas automatizadas y detección de anomalías. Esto garantiza que los problemas se detecten a tiempo.
2. Supervisión de procesos y flujos de trabajo
La supervisión del rendimiento de los trabajos, los volúmenes de datos, los cambios en los esquemas y los fallos en los procesos proporciona señales de alerta tempranas cuando se producen transformaciones o dependencias en cualquier punto del ciclo de vida de los datos.
3. Linaje de datos y gestión de metadatos
El linaje de extremo a extremo, junto con metadatos enriquecidos, proporciona un contexto esencial para comprender los flujos de datos, las dependencias y las causas fundamentales de los problemas.
4. Registro y supervisión de eventos
Los registros centralizados y los flujos de eventos procedentes de plataformas de datos y herramientas de orquestación permiten a los ingenieros investigar anomalías operativas y rastrear comportamientos inesperados.
5. Gestión de alertas e incidentes
Las alertas procesables, las rutas de escalado claras y los flujos de trabajo de incidentes integrados garantizan una recuperación más rápida y una mejora continua en todo el ecosistema de datos.
Construir para el futuro: La clave es la adaptabilidad
El ritmo del cambio tecnológico -especialmente en IA, aprendizaje automático e infraestructura de datos- no muestra signos de desaceleración. Los entornos normativos también evolucionan con rapidez, desde el GDPR a la CCPA, pasando por la nueva legislación específica sobre IA.
Para mantenerse a la vanguardia, las organizaciones deben crear marcos de gobernanza con herramientas de inteligencia de datos que sean flexibles por diseño:
- Capacidades flexibles de metamodelado para personalizar los modelos de gobernanza a medida que evolucionan las necesidades empresariales.
- Arquitecturas abiertas que se conectan a la perfección entre sistemas nuevos y heredados.
- Automatización escalable para gestionar volúmenes de datos crecientes sin aumentar la plantilla.
- Colaboración interfuncional entre los equipos de gobernanza, ingeniería, seguridad y negocios.
Al integrar la adaptabilidad en el núcleo de su estrategia de gobernanza, las empresas pueden garantizar el futuro de sus inversiones y apoyar la innovación en los años venideros.
La plataforma de inteligencia de datos Actian convierte la gobernanza en una ventaja competitiva.
La gobernanza de datos ya no consiste en cumplir unos requisitos mínimos de conformidad. Se trata de impulsar el valor empresarial y crear una cultura basada en los datos. Las organizaciones que tratan los datos como un producto, otorgan autonomía a los dominios y activan los metadatos en todos sus ecosistemas marcarán el ritmo de la innovación impulsada por la inteligencia artificial.
Aquellas que se basen en modelos centralizados y obsoletos se enfrentarán a dificultades para tomar decisiones, riesgos crecientes y una pérdida de confianza. El futuro estará liderado por empresas que integren la gobernanza en la estructura de cómo se crean, comparten y consumen los datos, convirtiendo los datos fiables en una verdadera ventaja comercial.
La plataforma Actian Data Intelligence ayuda a las empresas a transformar la forma en que gestionan y automatizan la gobernanza de datos. Respaldada por gráfico de conocimiento federada gráfico de conocimiento , la plataforma permite a las empresas democratizar sus datos, confiar en su precisión y activarlos para convertirlos en productos utilizables. Para ver cómo funciona la innovadora gobernanza de datos, solicite hoy mismo una demostración personalizada.
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