La gobernanza de datos es un término utilizado para describir las políticas, los procesos y las funciones que utiliza una empresa para garantizar que la alta seguridad, integridad, calidad y disponibilidad de los datos se lleven a cabo de manera controlada y responsable.
La gobernanza de datos es más eficaz cuando se implementa como parte de una plataforma de inteligencia de datos que conecta las políticas con los metadatos, el linaje y la observabilidad en toda la empresa. La gobernanza de datos se vuelve operativa cuando se integra en una plataforma de inteligencia de datos que conecta las políticas con el uso real de los datos a través de metadatos, linaje y observabilidad.
¿Por qué es importante gouvernance datos?
La función principal de la gobernanza de datos es proteger a una empresa de las fugas de datos que pueden exponerla a amenazas de ransomware, multas reglamentarias y posibles litigios. En segundo lugar, puede mejorar la calidad de los datos, ya que cataloga dónde están, su calidad y su importancia, e impulsa la coherencia. Una auditoría de gobernanza de datos encontrará invariablemente silos de datos duplicados y desincronizados. Resolver la duplicación de datos ahorrará dinero a largo plazo.
En resumen, la gobernanza de datos ayuda a una organización de las siguientes maneras.
Toma de decisiones más rápida y mejor
La gobernanza de datos permite a las empresas tomar mejores decisiones con mayor rapidez, ya que facilita el análisis optimizado y proporciona una única fuente de información veraz para los activos de datos.
Gestión de riesgos
En la era moderna, las violaciones de la privacidad y la seguridad son peligros importantes para los que las organizaciones deben estar preparadas. La gobernanza de datos fomenta una mayor intencionalidad en el acceso, la gestión y el control de los datos. Esto equivale a un perfil de riesgo más bajo.
gouvernance y cumplimiento
Hubo un tiempo en que el cumplimiento normativo en materia de datos se centraba en sectores regulados, como las entidades financieras, a través de las normas PCI DSS, y la sanidad, en torno a la HIPAA. Hoy en día, casi todas las empresas deben poner de su parte para prevenir el robo de identidad y proteger los datos personales de las personas, incluidos sus empleados. Normativas recientes como el RGPD (Reglamento General de Protección de Datos) pueden afectar gravemente a la rentabilidad de una empresa si su gestión de datos es deficiente.
gouvernance datos Componentes
Para poner en marcha una iniciativa de gobernanza de datos es necesario definir las funciones organizativas con el fin de crear políticas y controles de gobernanza que permitan implementar las mejores prácticas. Este organismo central para la gobernanza de datos suele ser la Oficina de Gestión de Datos (DMO). La DMO coordina los esfuerzos de toda la empresa y garantiza la coherencia de las prácticas. El responsable de la DMO suele presidir un consejo de datos para proporcionar la estrategia y los objetivos, y aprueba la financiación de la función. Muchas funciones empresariales contarán con un responsable de gobernanza de datos encargado de los controles específicos del dominio. Esta función puede ser a tiempo completo o una responsabilidad adicional para un directivo dentro de una unidad de negocio o una función central. Cuando es a tiempo parcial, puede resultar eficaz asignar una función de administrador de datos local.
Los paneles de control de inteligencia empresarial son esenciales para que todo el programa esté sincronizado en toda la empresa. Los paneles de control de gobernanza especializados pueden eliminar algunos de los retos que plantea definir sus propias métricas para el programa.
Aspectos clave del éxito de gouvernance datos
Cada empresa aplica la gouvernance datos de forma diferente. No obstante, a continuación se ofrecen algunos principios rectores útiles:
- Involucrar a la alta dirección: Consiga su apoyo haciendo que el consejo de gobernanza de datos sea una responsabilidad de la alta dirección. La alta dirección debe comprender la importancia de proteger a la empresa de las consecuencias de la pérdida de datos.
- Transformación digital: Un excelente vehículo para implementar y perfeccionar prácticas.
- Priorizar los esfuerzos mediante la auditoría de los activos de datos: Al establecer prioridades, céntrese en los datos más valiosos, como el valor empresarial y los resultados para la organización.
- La prioridad de gobernanza y el etiquetado de datos son metadatos esenciales en un catálogo de datos corporativo. Los mismos catálogos de datos se pueden utilizar para rastrear el linaje de los datos, lo que aumenta el conocimiento sobre la fiabilidad de un conjunto de datos concreto.
- Utilice un enfoque iterativo: Revise, refine y automatice periódicamente los controles que se pueden reutilizar en todos los conjuntos de datos. Además de impulsar la reutilización, la gobernanza de datos también puede maximizar el uso de los datos existentes.
- Adopte un enfoque colaborativo: Delega responsabilidades y genera confianza. Ofrece formación y actualizaciones sobre el programa para mantener su eficacia. Aumentar la comunicación entre los distintos departamentos puede resultar beneficioso.
gouvernance datos Retos
Todos los programas de gouvernance se enfrentan a obstáculos. A continuación se ofrecen algunos ejemplos de retos comunes a gouvernance :
- La financiación suele basarse en la demostración del valor empresarial. Utilizar los costes potenciales de gouvernance fallida puede constituir un argumento empresarial sólido. Recuperarse de los daños a la reputación puede llevar muchos años.
- Los big data y los lagos de datos que contienen datos no estructurados pueden ser difíciles de auditar. A menudo, los metadatos son todo lo que se sabe sobre un conjunto de archivos. El software que transcribe audio, utiliza análisis de texto y detecta palabras clave como nombres de empresas puede ayudar con este reto.
- Para mantener la financiación y el interés por este tipo de programas, es necesario recopilar indicadores que permitan medir la pérdida de datos, la calidad y la mejora de la tasa de error.
Cómo la inteligencia de datos pone en práctica la gobernanza de datos
La gobernanza de datos se vuelve operativa cuando se integra en una plataforma de inteligencia de datos que conecta las políticas directamente con los metadatos, el linaje, las señales de calidad y el uso real de los datos.
En lugar de depender de revisiones manuales o documentación estática, la inteligencia de datos aplica la gobernanza de forma continua mediante la validación de indicadores de confianza, la supervisión de desviaciones, la aplicación de controles de acceso y la visualización del linaje en el punto de uso. Esto permite que las reglas de gobernanza se adapten a los análisis, los modelos de IA y los flujos de trabajo automatizados sin ralentizar la innovación.
El valor de los datos bien gestionados
Los datos son el alma de una empresa. Más allá del cumplimiento, los datos deben protegerse porque a menudo son el mayor diferenciador de una empresa. Por ejemplo, supongamos que compite para convertirse en un exitoso servicio de taxi autónomo. La base de datos de telemetría que recopila para entrenar su sistema de navegación basado en IA/ML es un recurso valioso.
Los datos de los clientes deben protegerse de los competidores y suelen estar sujetos a cláusulas de confidencialidad en el contrato de venta. Cuando la empresa está en litigio, todos los datos digitales, incluidos correos electrónicos y mensajes de texto, están sujetos a divulgación. Esto hace que las políticas de conservación de datos sean un aspecto crítico.
Actian puede ayudar a las organizaciones a implementar iniciativas de gobernanza de datos.
Actian Data Intelligence Platform está diseñada para ayudar a las organizaciones a unificar, gestionar y comprender sus datos en entornos híbridos. Reúne la gestión de metadatos, la gobernanza, el linaje, la supervisión de la calidad y la automatización en una única plataforma. Esto permite a los equipos ver de dónde proceden los datos, cómo se utilizan y si cumplen los requisitos internos y externos.
A través de su interfaz centralizada, Actian ofrece información en tiempo real sobre las estructuras y los flujos de datos, lo que facilita la aplicación de políticas, la resolución de problemas y la colaboración entre departamentos. La plataforma también ayuda a conectar los datos con el contexto empresarial, lo que permite a los equipos utilizar los datos de forma más eficaz y responsable. La plataforma de Actian está diseñada para adaptarse a los ecosistemas de datos en constante evolución, lo que permite un uso coherente, inteligente y seguro de los datos en toda la empresa. Solicite su demostración personalizada.
PREGUNTAS FRECUENTES
La gobernanza de datos es el marco de políticas, procesos, funciones y controles que garantizan que los datos de una organización sean precisos, coherentes, seguros y se utilicen adecuadamente en todos los sistemas y equipos.
Una gobernanza de datos eficaz mejora la calidad de los datos, mejora el cumplimiento, reduce el riesgo operativo, apoya el análisis y la IA, y garantiza que los datos sean fiables para la toma de decisiones. También evita los silos de datos y la dispersión de datos no gestionados.
Los componentes básicos incluyen la propiedad y la administración de los datos, las normas de calidad de los datos, la gestión de metadatos, los controles de cumplimiento de la normativa, las políticas de seguridad, el seguimiento del linaje de los datos y los flujos de trabajo para la gestión de cambios.
La gobernanza de datos garantiza que los modelos analíticos y los sistemas de IA reciban datos de alta calidad, bien documentados y conformes. Esto aumenta la precisión de los modelos, reduce los sesgos, mejora la explicabilidad y evita que se tomen decisiones basadas en datos incompletos o incoherentes.
La inteligencia de datos mejora la gobernanza al hacer que las políticas sean aplicables en el punto de uso de los datos, en lugar de depender de procesos manuales o documentación.
Conecta las normas de gobernanza con los activos de datos reales a través de metadatos, linaje y observabilidad, de modo que las organizaciones pueden ver de dónde proceden los datos, cómo se utilizan, quién es su propietario y si cumplen las normas de calidad y cumplimiento.
Al integrar la gobernanza en una plataforma de inteligencia de datos, los controles de acceso, las clasificaciones, las expectativas de calidad y los requisitos de auditoría se aplican de manera coherente en los sistemas analíticos, de inteligencia artificial y operativos. Esto transforma la gobernanza de una función reactiva y centrada exclusivamente en el cumplimiento normativo a una base activa y escalable para el análisis y la inteligencia artificial fiables.
Entre los problemas más comunes figuran la falta de claridad en la propiedad de los datos, las definiciones incoherentes, los sistemas heredados, los datos duplicados o contradictorios, la resistencia de los equipos, la falta de metadatos y la dificultad para hacer cumplir las normas en entornos distribuidos.
