Gobernanza automatizada - Atributo de gobernanza ágil de datos (3/5)
Corporación Actian
3 de junio de 2019

La escasa madurez de los proyectos de gobernanza de datos requiere la aplicación de buenas prácticas y circuitos de retroalimentación para supervisar y verificar constantemente la validez de las normas de gestión de su activo de datos.
Los siguientes artículos explican las características de un gobierno de datos etiquetado como ágil con el fin de:
1. Esté lo más cerca posible de la realidad operativa de su empresa.
2. Adáptese al contexto de su empresa y no al revés.
3. Reflejar con precisión sus activos de datos.
4. Unifique e implique a sus colaboradores.
5. 5. Responder rápidamente a los cambios.
La implantación de la gobernanza de datos debe empezar por referenciar, indexar y evaluar los activos de datos de su organización. Construir un artefacto de este tipo utilizando sólo la inteligencia humana rara vez tiene éxito, dadas las limitaciones de recursos. Por lo tanto, es necesario maximizar los procesos automatizados relativos a la extracción y recopilación de información relacionada con los datos de su organización.
Con la ayuda de algoritmos de inteligencia artificial o aprendizaje automático, se hace posible interpretar, contextualizar y dar más significado a sus activos de datos.
Con la ayuda de algoritmos de inteligencia artificial o aprendizaje automático, se hace posible interpretar, contextualizar y deducir un significado más preciso de su activo de datos. Esta automatización permite a sus gestores de datos evitar el síndrome del papel en blanco y, al liberarles de tareas tediosas y repetitivas, aumenta el apoyo del mayor número posible de personas a su iniciativa de implantar la gobernanza de datos en su empresa.
Por último, esta automatización se convirtió en una necesidad en la nueva era en la que el volumen y la variedad de sistemas explotaron. El mantenimiento y la actualización de este repositorio de información son cruciales para reflejar la realidad de sus datos de SI. Con la ayuda del análisis incremental, que procesa sus datos de forma frecuente y automática, obtendrá un repositorio de metadatos de gran valor añadido para sus consumidores de datos.
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