Marcos de Gobernanza de Datos: Definición, Importancia y Ejemplos

Los marcos de gobernanza de datos son enfoques estructurados para gestionar y utilizar los datos en una organización. Incluyen políticas, procedimientos y estándares que guían cómo se recopilan, almacenan, gestionan y utilizan los datos. Estos marcos ayudan con la calidad de los datos, la integración de datos, la privacidad y seguridad de los datos, y la arquitectura de datos efectiva.

Las organizaciones están recopilando y almacenando más datos que nunca. Estos datos pueden usarse para mejorar los procesos comerciales, pero también pueden ser una responsabilidad si se manejan de manera inadecuada. Los marcos de gobernanza de datos se han convertido en una forma invaluable de proteger la privacidad de sus clientes y cumplir con las últimas leyes de privacidad. Sin embargo, las organizaciones deben implementar un marco de gobernanza de datos que vaya más allá de la calidad y gestión básica de los datos.

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Para gobernar los datos de manera efectiva, las organizaciones necesitan comprender claramente su panorama de datos. Deben saber de dónde provienen sus datos, quién los posee, cómo se utilizan y dónde se almacenan. Reunir esta información para construir un marco de gobernanza de datos requiere una estrecha colaboración entre diferentes departamentos y unidades de negocio.

Cómo funcionan los marcos de gobernanza de datos

En la gobernanza de datos, no se trata solo de seguir la ley o gestionar el riesgo, se trata de aprovechar efectivamente el poder de los datos para impulsar la toma de decisiones, la innovación y la ventaja competitiva.

El propósito principal de implementar un marco de gobernanza de datos es diseñar un enfoque sistemático para gestionar datos en todo su ciclo de vida. Esto implica establecer estándares y políticas internas, definir la propiedad y responsabilidad, y formular procesos para la gestión de la calidad, la seguridad, el cumplimiento y la privacidad. El objetivo final es crear una cultura interna donde los datos sean tratados como un activo comercial crítico.

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Ejemplos de marcos de gobernanza de datos

A continuación se muestra una lista de algunos marcos de gobernanza de datos comúnmente referenciados:

Cada uno de estos marcos tiene sus propios pros y contras. Las organizaciones deben seleccionar el marco de gobernanza de datos que mejor se alinee con sus necesidades y objetivos únicos.

Un vistazo al marco de gobernanza de datos de Eckerson. Imagen: Eckerson

Tipos de marcos de gobernanza de datos

Existen dos filosofías opuestas para crear marcos de gobernanza de datos que ofrecen diferentes pros y contras según los objetivos específicos de una organización.

Filosofía bottom-up

El enfoque bottom-up para la gobernanza de datos, popularizado por el creciente movimiento de big data, comienza con datos crudos. Primero se ingieren los datos, luego se construyen estructuras o esquemas sobre los datos una vez que han sido leídos. En este momento también se añaden reglas de gobernanza, políticas y controles de calidad al conjunto de datos.

La ventaja de este enfoque es su escalabilidad. Sin embargo, puede ser difícil mantener un control de calidad consistente en un gran volumen de datos.

Filosofía top-down

En el enfoque top-down, la modelización de datos y la gobernanza tienen prioridad y son los primeros pasos en el desarrollo de un marco de gobernanza de datos. El proceso comienza con profesionales de datos aplicando metodologías y mejores prácticas bien definidas a los datos. La ventaja de este enfoque es su enfoque en el control de calidad.

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Componentes de un marco de gobernanza de datos

Existen cuatro componentes principales de un marco de gobernanza de datos:

Administración de datos: Los administradores de datos garantizan que los activos de datos de una organización sean precisos, consistentes y cumplan con todas las regulaciones relevantes, especialmente durante el transcurso de proyectos de la empresa.
Gestión de calidad de datos: La gestión de calidad de datos incluye procesos y procedimientos utilizados para garantizar que los activos de datos de una organización estén libres de errores e inexactitudes, así como métodos para identificar y corregir cualquier error o inexactitud.
Gestión de datos: Los procesos de gestión de datos definen cómo se crean, almacenan, acceden y utilizan los activos de datos de una organización, y establecen las reglas sobre cómo esos activos se compartirán con partes interesadas internas y externas.
Infraestructura tecnológica: Esto se refiere a los sistemas de hardware y software utilizados para recopilar, almacenar y gestionar datos. Estos incluyen bases de datos, sistemas de planificación de recursos empresariales, almacenes de datos y conexiones de red que facilitan el intercambio de información entre las partes interesadas.

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Pilares de los marcos de gobernanza de datos

Los marcos de gobernanza de datos se basan en cuatro pilares clave que garantizan la gestión y utilización efectiva de los datos en toda una organización. Estos pilares aseguran que los datos sean precisos, puedan ser combinados efectivamente de diferentes fuentes, estén protegidos y se utilicen en cumplimiento de las leyes y regulaciones, y se almacenen y gestionen de manera que satisfaga las necesidades de la organización.

1. Calidad de datos

La calidad de datos es la piedra angular de cualquier marco de gobernanza de datos. Asegura que los datos utilizados en los procesos de toma de decisiones sean precisos, consistentes y fiables. Además, la gestión de la calidad de datos implica establecer políticas y procedimientos para la validación, limpieza y perfilado de datos.

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2. Integración de datos

La integración de datos implica la combinación de datos de diferentes fuentes utilizando diversas herramientas para proporcionar una vista unificada. Este pilar asegura que los datos de varios departamentos, unidades comerciales o socios externos se puedan fusionar y utilizar de forma efectiva para análisis y toma de decisiones.

3. Privacidad y seguridad de datos

La privacidad y seguridad de datos son cruciales en la era digital actual. Este pilar implica la implementación de políticas y procedimientos para proteger datos sensibles y cumplir con las leyes y regulaciones de protección de datos. Incluye técnicas de cifrado de datos, control de acceso y anonimización de datos.

4. Arquitectura de datos

El cuarto pilar es la arquitectura de datos, que se refiere al diseño y estructura de los sistemas de datos. Implica la planificación y diseño de sistemas de datos para garantizar que cumplan con las necesidades de la organización. Esto incluye el diseño de bases de datos, almacenes de datos y data lakes.

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¿Por qué es necesario un marco de gobernanza de datos?

Podemos identificar tres razones principales:

Mantener un conjunto estándar de políticas y procedimientos: Sin dicho marco, los activos de datos críticos corren el riesgo de fragmentarse, ser inexactos y no cumplir con las regulaciones relevantes.
Evitar esfuerzos desordenados: La falta de gobernanza puede llevar a confusión y duplicación de esfuerzos, ya que diferentes departamentos o usuarios individuales intentan gestionar datos con sus propios métodos.
Cumplimiento normativo: Un marco de gobernanza de datos garantiza el cumplimiento de varias leyes y regulaciones, desde HIPAA hasta GDPR.

Mejores prácticas para crear un marco de gobernanza de datos

El primer paso para crear un marco de gobernanza de datos efectivo comienza con una comprensión clara de los objetivos de la organización y el papel que desempeña una gestión adecuada de datos en su logro.

También es aconsejable centrarse en la simplicidad y flexibilidad al desarrollar un marco de gobernanza de datos. Muchas reglas innecesarias pueden obstaculizar la adopción, mientras que la flexibilidad (sin comprometer la seguridad y el cumplimiento) garantiza una rápida adaptación a un entorno empresarial o regulatorio cambiante.

Involucre a las partes interesadas en un diálogo continuo para refinar las prácticas de gobernanza de datos cuando se vuelvan obsoletas. Finalmente, debe invertir en las herramientas adecuadas de gobernanza de datos para optimizar sus operaciones.

VER: Para obtener información más detallada, consulte nuestra guía sobre las mejores prácticas de gobernanza de datos.