Cómo funciona el software de gobernanza de datos

Los datos se han convertido en uno de los activos más valiosos de las organizaciones modernas, pero su valor depende totalmente de la eficacia con la que se gestionen, protejan, comprendan y utilicen. A medida que las empresas acumulan enormes volúmenes de datos en servicios en la nube, repositorios locales, aplicaciones SaaS, plataformas de análisis y sistemas de atención al cliente, el reto de mantener la calidad, el cumplimiento normativo y la accesibilidad de los datos se vuelve exponencialmente más complejo. Aquí es donde el software de gobernanza de datos desempeña un papel crucial.

El software de gobernanza de datos proporciona el marco, las herramientas, la automatización y los controles necesarios para garantizar que los datos sean fiables, seguros, coherentes y estén alineados con las políticas de la organización. Pero, ¿cómo funciona exactamente? ¿Qué ocurre entre bastidores para convertir los datos brutos de la empresa en un activo estratégico bien gestionado?

¿Qué es el software de gobernanza de datos?

El software de gobernanza de datos es una plataforma especializada diseñada para gestionar las políticas, los procesos y las normas que determinan cómo se crean, almacenan, acceden, utilizan y mantienen los datos dentro de una organización. A diferencia de las herramientas de gestión de datos, que se centran en el almacenamiento o el movimiento, el software de gobernanza se centra en la supervisión, la responsabilidad, la calidad y el cumplimiento.

Estas plataformas ayudan a las organizaciones a:

• Definir y aplicar políticas de datos.
• Comprender dónde se almacenan los datos y cómo fluyen.
• Mejorar la calidad de los datos.
• Proteja la información confidencial.
• Cumplimiento normativo, como el RGPD, la CCPA, la HIPAA y la PCI DSS.
• Crear un entendimiento común y confianza en torno a los datos.
• Proporcionar una propiedad y gestión claras de los datos.

Para lograrlo, el software de gobernanza de datos se integra con los sistemas de datos de toda la organización y proporciona un «centro de mando» centralizado que ofrece visibilidad, control y colaboración.

7 características comunes del software de gobernanza de datos

Aunque las características varían entre los distintos proveedores, la mayoría de las plataformas de gobernanza de datos se basan en un conjunto común de componentes. En conjunto, estos componentes crean un ecosistema de gobernanza holístico.

1. Catálogo de datos

En el corazón de casi todas las plataformas modernas de gobernanza de datos se encuentra un catálogo de datos. Se trata de un inventario consultable de los activos de datos de la organización, que incluye bases de datos, tablas, archivos, paneles de BI y API.

Un catálogo de datos suele incluir:

• Metadatos técnicos (esquema, campos, formatos).
• Metadatos empresariales (definiciones, propietarios, clasificaciones).
• Metadatos operativos (linaje, tiempos de actualización, patrones de uso).
• Metadatos contextuales (puntuaciones de calidad, etiquetas, documentación).

Mediante la indexación y el etiquetado de datos a gran escala, el catálogo permite a los equipos encontrar, comprender y evaluar rápidamente los activos de datos que tienen a su disposición.

2. Sistema de gestión de metadatos

Los metadatos son datos sobre conjuntos de datos. El software de gobernanza los organiza y estructura mediante un motor de gestión de metadatos. Este motor recopila metadatos de los sistemas conectados y los estandariza en una vista unificada.

La gestión de metadatos permite al sistema:

• Realizar un seguimiento de los cambios y las versiones de los datos.
• Identificar datos duplicados o contradictorios.
• Clasificar la información confidencial.
• Apoye la búsqueda y el descubrimiento.
• Mantener mapas genealógicos.

Sin una gestión sólida de los metadatos, la gobernanza no sería escalable ni automatizada.

3. Mapeo del linaje de datos

Las herramientas de linaje de datos muestran dónde se originan los datos, cómo se mueven a través de los sistemas, quién los transforma y dónde se utilizan. Esta trazabilidad es esencial para el cumplimiento normativo, el análisis de impacto y la confianza.

Los mapas de linaje suelen incluir:

• Asignaciones de origen a destino.
• Lógica de transformación.
• Canales ETL/ELT.
• Paneles y informes de BI.
• Los consumidores de datos y sus dependencias.

El software de gobernanza crea automáticamente el linaje mediante el escaneo de sistemas, el análisis de tareas SQL y la supervisión de flujos de datos.

4. Control de la calidad de los datos

Las plataformas de gobernanza de datos supervisan y miden la calidad de los datos en dimensiones tales como la precisión, la integridad, la puntualidad, la conformidad y la coherencia.

Utilizan reglas, aprendizaje automático y detección de anomalías para:

• Identificar valores atípicos.
• Valores faltantes o incorrectos.
• Detectar desviaciones del esquema.
• Avisar a los administradores sobre problemas con los datos.
• Realiza un seguimiento de las puntuaciones de calidad de los datos a lo largo del tiempo.

Muchas plataformas también proporcionan flujos de trabajo de limpieza de datos y se integran con herramientas de calidad de datos.

5. Motores de políticas y reglas

Los motores de políticas son responsables de hacer cumplir las reglas que rigen los datos de la organización. Estas pueden incluir:

• Políticas de control de acceso a los datos.
• Políticas de retención de datos.
• Reglas de clasificación y etiquetado.
• Requisitos de conformidad.
• Umbrales de calidad.
• Reglas del ciclo de vida de los datos.

Las políticas se pueden activar automáticamente en función de las condiciones de los metadatos, el comportamiento de los usuarios o los cambios en el entorno.

6. Control de acceso y permisos

El software de gobernanza de datos se integra con proveedores de identidad y plataformas de datos para garantizar un acceso seguro basado en roles, atributos y clasificaciones.

Las capacidades clave incluyen:

• Control de acceso basado en roles (RBAC).
• Control de acceso basado en atributos (ABAC).
• Enmascaramiento y tokenización de datos.
• Seguridad a nivel de fila y columna.

Esto garantiza que las personas adecuadas tengan el acceso adecuado a los datos adecuados en el momento adecuado.

7. Administración y automatización del flujo de trabajo

El software de gobernanza admite flujos de trabajo colaborativos en los que participan administradores de datos, equipos de TI, responsables de cumplimiento normativo y analistas.

Algunos ejemplos son:

• Aprobación de nuevos conjuntos de datos.
• Revisión de alertas sobre la calidad de los datos.
• Gestión de actualizaciones de metadatos.
• Gestión de solicitudes de acceso.
• Resolución de incidentes relacionados con datos.

La automatización del flujo de trabajo reduce el esfuerzo manual y agiliza los procesos.

Cómo funciona el software de gobernanza de datos: paso a paso

Ahora que hemos cubierto los componentes, veamos cómo funcionan estos sistemas en la práctica. A continuación, se ofrece una visión general del flujo típico de las operaciones de gobernanza de datos en una empresa:

Paso 1: Conexión a fuentes de datos

El primer paso consiste en conectar la plataforma al ecosistema de datos de la organización, que puede incluir:

• Almacenes de datos en la nube (Snowflake, BigQuery, Redshift).
• Bases de datos locales (Oracle, SQL Server, Teradata).
• Lagos de datos (S3, Azure Data Lake, Hadoop).
• Herramientas de integración (Informatica, dbt, Fivetran).
• Plataformas de BI (Power BI, Tableau, Looker).
• Sistemas SaaS (Salesforce, Workday, ServiceNow).

Una vez conectada, la plataforma comienza a escanear y recopilar metadatos.

Paso 2: Recopilación y catalogación de metadatos

A continuación, el software escanea las fuentes de datos para extraer metadatos. Esto incluye:

• Nombres y esquemas de objetos.
• Descripciones de tablas y campos.
• Tipos y formatos de datos.
• Registros de acceso de usuarios.
• Scripts ETL/ELT.
• Estadísticas de uso de datos.

Estos metadatos se almacenan en el catálogo de datos centralizado, donde se pueden buscar y vincular.

Algunas plataformas utilizan IA/ML para enriquecer automáticamente los metadatos mediante:

• Sugerir definiciones empresariales.
• Inferir relaciones entre datos.
• Clasificación de campos sensibles.
• Asignación de activos similares entre sistemas.

Este enriquecimiento automatizado acelera significativamente la adopción de la gobernanza.

Paso 3: Clasificar y etiquetar datos

Una vez recopilados los metadatos, el sistema clasifica automáticamente los datos confidenciales, tales como:

• Información de identificación personal (PII).
• Información médica protegida (PHI).
• Datos financieros (PCI, SOX).
• Datos comerciales confidenciales.
• Propiedad intelectual exclusiva.

Las reglas de clasificación pueden basarse en:

• Reconocimiento de patrones.
• Modelos de aprendizaje automático.
• Detección de palabras clave.
• Contexto del flujo de datos.
• Reglas de negocio personalizadas.

El etiquetado automático permite aplicar políticas de forma coherente a gran escala.

Paso 4: Creación del linaje de datos

El software de gobernanza mapea el linaje de los datos mediante el análisis de:

• Scripts SQL.
• Trabajos ETL.
• Capas semánticas de BI.
• Canales de datos.
• Llamadas API.

Esto genera un mapa visual interactivo que muestra cómo se mueven los datos de un sistema a otro y cómo cambian a lo largo del proceso.

Lineage proporciona una visibilidad crucial para:

• Solución de problemas relacionados con los datos.
• Comprender las dependencias.
• Evaluación del impacto posterior de los cambios.
• Garantizar el cumplimiento normativo.

Paso 5: Aplicación de políticas y controles

Una vez establecidos los metadatos y el linaje, el sistema puede aplicar automáticamente las políticas de gobernanza. Esto incluye:

• Aplicación de restricciones de acceso.
• Enmascaramiento o tokenización de campos confidenciales.
• Etiquetado de datos con requisitos de retención.
• Validación de los umbrales de calidad de los datos.
• Supervisar el cumplimiento de la normativa.

Los motores de políticas funcionan como un sistema de automatización basado en reglas, que activa acciones en función de los atributos de los metadatos y el comportamiento de los usuarios.

Paso 6: Supervisión de la calidad de los datos en tiempo real

El software de gobernanza supervisa continuamente la calidad de los datos utilizando:

• Reglas definidas por los administradores de datos.
• Detección de anomalías mediante aprendizaje automático.
• Comprobaciones estadísticas.
• Comparación de esquemas y detección de desviaciones.

Las puntuaciones de calidad se actualizan automáticamente y se envían alertas cuando se alcanzan los umbrales.

Los paneles muestran:

• Análisis de tendencias.
• Información sobre las causas fundamentales.
• Métricas de calidad por sistema o dominio.
• Progreso en la corrección de problemas relacionados con los datos.

Esto transforma la gestión de la calidad de los datos de reactiva a proactiva.

Paso 7: Habilitar la gestión de datos y la colaboración

Los flujos de trabajo de administración permiten a los usuarios empresariales y a los equipos de TI colaborar en tareas de gobernanza. Algunos ejemplos son:

• Revisión de los cambios en los metadatos.
• Aprobación de nuevas definiciones.
• Certificar conjuntos de datos como fiables.
• Resolución de problemas de calidad.
• Respuesta a las solicitudes de acceso.

Las pistas de auditoría registran cada acción, lo que proporciona transparencia y responsabilidad como parte de una iniciativa más amplia de observabilidad de datos.

Paso 8: Proporcionar análisis e información detallada

Por último, las plataformas de gobernanza proporcionan análisis detallados que ayudan a las partes interesadas a comprender la madurez y el riesgo de los datos.

Entre las ideas comunes se incluyen:

• Puntuaciones de cumplimiento.
• Tendencias en la calidad de los datos.
• Informes sobre exposición de datos confidenciales.
• Registros de auditoría de control de acceso.
• Estadísticas de uso de datos.
• Paneles de control de actividades de administración.

Estos conocimientos ayudan a orientar las inversiones y los esfuerzos de mejora en todo el ecosistema de datos.

Tecnologías clave detrás del software de gobernanza de datos

Las plataformas de gobernanza de datos utilizan varias tecnologías avanzadas para automatizar tareas y mejorar la precisión. Entre ellas se incluyen:

Inteligencia artificial y aprendizaje automático

La IA/ML se utiliza para:

• Clasificación automatizada de datos.
• Enriquecimiento de metadatos.
• Reconocimiento de patrones.
• Detección de anomalías en la calidad de los datos.
• Agrupación de activos similares.
• Gobernanza predictiva para la detección proactiva de problemas.

El aprendizaje automático reduce el esfuerzo manual y amplía la gobernanza a grandes conjuntos de datos.

traitement du language naturel (PNL)

Poderes de la PNL:

• Búsqueda semántica en el catálogo de datos.
• Sugerencias de términos comerciales.
• Extracción automatizada de documentación.
• Comprensión del lenguaje humano en los metadatos.

Esto permite una experiencia de descubrimiento de datos más intuitiva y de autoservicio.

Bases de datos gráficas

Muchas plataformas de gobernanza de datos se basan en motores gráficos para representar las relaciones entre:

• Activos de datos.
• Atributos de metadatos.
• Políticas.
• Usuarios.
• El linaje fluye.

Los modelos gráficos permiten consultas y visualizaciones flexibles. Por ejemplo, la plataforma Actian Data Intelligence Platform está respaldada por un gráfico de conocimiento .

API e integraciones

Las API incorporan controles de gobernanza directamente en las herramientas de datos y los flujos de trabajo.

Esto permite:

• Herramientas de inteligencia empresarial para mostrar definiciones de catálogos de datos.
• Controles de acceso para sincronizar con proveedores de identidad.
• Métricas de calidad de datos para integrar con herramientas de supervisión.
• Flujos de trabajo de gobernanza para integrar en los procesos de DevOps.

Las API garantizan que la gobernanza no sea un sistema aislado, sino parte de un ecosistema de datos más amplio.

Gobernanza de datos de potencia con Actian

El software de gobernanza de datos desempeña un papel esencial en las organizaciones modernas, ya que garantiza que los datos sean precisos, seguros, conformes y bien comprendidos. Esto se logra mediante una combinación de gestión de metadatos, clasificación automatizada, seguimiento del linaje, supervisión de la calidad de los datos, aplicación de políticas y flujos de trabajo de administración colaborativa.

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Acerca de Actian Corporation

Actian permite a las empresas gestionar y gobernar con confianza los datos a escala, agilizando los entornos de datos complejos y acelerando la entrega de datos listos para la IA. El enfoque de inteligencia de datos de Actian combina el descubrimiento de datos, la gestión de metadatos y la gobernanza federada para permitir un uso más inteligente de los datos y mejorar el cumplimiento. Con capacidades intuitivas de autoservicio, los usuarios empresariales y técnicos pueden encontrar, comprender y confiar en los activos de datos en entornos en la nube, híbridos y locales. Actian ofrece soluciones flexibles de gestión de datos a 42 millones de usuarios en empresas de Fortune 100 y otras empresas de todo el mundo, al tiempo que mantiene una puntuación de satisfacción del cliente del 95%.