¿Qué es el Data Governance? Fases y framework
DataHoy traemos otro post orientado al mundo de los datos, pues la importancia del big data es cada vez mayor para que las empresas puedan competir en el mercado actual.
Por eso, en este artículo te vamos a explicar qué es el data governance, las fases implicadas y el framework.
¿Qué es el Data Governance?
El data governance incluye a las personas, los procesos y las tecnologías necesarias para proteger y administrar los datos de la empresa, con la finalidad de que esos datos sean correctos, fiables y detectables.
Con el gobierno de datos, se describe quién ha de tomar las decisiones, con qué datos y en qué momento.
Normalmente, las empresas empiezan a necesitar el data governance cuando llegan a un tamaño considerable que requiere una mayor gestión de datos. Llegando a tal punto, profesionales como el arquitecto de datos necesitan apoyo de un sistema más complejo para abordar la cantidad de datos que les llegan.
Lo que consigue el data governance es que todos los datos estén dentro de una misma plataforma, siguiendo los mismos patrones y normativas, por lo que la calidad es bastante superior.
Ventajas del Data Governance
Como hemos dicho, la implementación del gobierno de datos acaba siendo obligatoria cuando el tamaño de los datos es tal, que la gestión a través de procesos ETL resulta insuficiente.
Las ventajas de implementar este sistema de tratamiento de datos son las siguientes:
- Mayor seguridad.
- Mejor comunicación entre las diferentes áreas de la empresa.
- Aumento de la flexibilidad empresarial.
- Mitigar riesgos al mejorar la calidad en los datos.
- Más velocidad y automatización.
Al fin y al cabo, la implementación del gobierno de datos permite a la empresa ser más productiva, y eso hace que los resultados del negocio mejoren.
Los datos que, a priori, pueden ser intrascendentes, pasan a ser relevantes y se empiezan a observar con otro prisma para que cada perfil profesional actúe en consecuencia.
Fases del Data Governance
El data governance se compone de 4 fases que vamos a desengranar en este apartado.
Datos disponibles
La primera fase consiste en maximizar la disponibilidad de activos de información. Con esto, los unificamos todos en una misma plataforma para llegar a ellos rápidamente.
Crear roles, responsabilidades y reglas
El gobierno de datos crea una infraestructura consolidada con el objetivo de jerarquizar roles bien definidos. Aquí es donde emerge la figura del Chief Data Officer, pues la tarea de asignación de roles y establecer un protocolo de acción pasa principalmente por su capacidad de liderazgo y visión.
Asegurar los datos
Actualmente, los datos de una empresa son uno de los activos más importantes, perderlos podría conllevar al malgasto de mucho dinero, tiempo y esfuerzo. Al crear una gobernanza de datos, no solo aumentas la seguridad de no perderlos sino también de cerciorarte de todos los datos que ya tienes.
Con esto, queremos decir que al estar más accesibles para los miembros de la empresa, es mucho más fácil saber si esos datos no han desaparecido, como le pasa a muchas compañías.
Estructura en base a los datos
La organización empresarial estará basada en los datos a la hora de tomar decisiones. Con esto, se desarrollarán mecanismos de retroalimentación para implementar mejoras tanto en la jerarquía como en la toma de decisiones. Esto permitirá el uso de datos anteriormente utilizados para que sean extrapolados al presente.
¿Qué es el Data Governance framework?
Cuando hablamos de data governance framework nos referimos a la recopilación de reglas, procesos y funciones que garantizan la privacidad y cumplimiento de las normas en el uso de los datos por las organizaciones.
Esto no tiene por qué ser algo especialmente novedoso. La privacidad a la hora de tratar los datos de un paciente es algo que lleva haciéndose muchísimos años, incluso sin la existencia de ordenadores.
Sin embargo, el crecimiento tecnológico constante hace que no respetar la privacidad sea más fácil, por lo que se necesita un mayor control.
Pero, como hemos dicho antes en las fases del gobierno de datos, no es solo que sea seguro, sino que también sea accesible.
Aun así, hay que tener cuidado con el duplicado de los datos porque es más probable que ocurra de lo que la gente cree. Por lo tanto, las herramientas escogidas deben ser capaces de eliminar datos duplicados y tener capacidades de perfilado.
El perfilado de datos es una especie de filtro en términos de calidad del dato, desechando aquellos que no son aptos para el modelo de negocio.
Importancia del Data Governance framework
Tener una infraestructura previa es esencial para cumplir con las 4 fases de la gobernanza de los datos. El data governance framework se usa para:
- Relaciones con los datos.
- Metadatos técnicos y empresariales.
- Certificación de los datos.
- Clasificación de los datos.
- Colaboración de datos.
- Elaboración de perfiles de datos.
En definitiva, con una buena estructura se realizan seguimientos en los procesos, en la calidad y proliferación de datos sin riesgo a perderlos. Además, cada anomalía percibida en el framework podrá ser detectada fácilmente, por lo que no se formarán cuellos de botella.
Para hacer esto correctamente, se deberían hacer pequeñas auditorías como mínimo una vez al mes.
¿Cómo hacer un Data Governance framework?
Para hacer un framework de gobierno de datos adecuado para tu empresa debes seguir estos 4 pasos:
- Evaluar las necesidades actuales de la empresa en materia de gobierno de datos.
- Evaluar la arquitectura técnica e infraestructura de negocio.
- Alinear los planes concretos con un enfoque unificado para el gobierno de datos y su gestión.
- Estrategia global de acción, metodología de apoyo y orientación en base a las mejores prácticas y estándares de la industria.
En este artículo has visto otra parte del enorme mundo de los datos, que, como hemos mencionado en posts anteriores, es tan dinámico y cambiante que tenemos que estar actualizando información constantemente. Si quieres ser todo un profesional del sector, descubre nuestro Máster en Business Intelligence y Data Management.
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