6 claves de gobierno que garantizan el buen manejo de base de datos

Descubre dónde se nota la influencia de data governance en el manejo de base de datos.


El manejo de base de datos era, hasta hace poco una labor rutinaria, ordinaria y en la que no había lugar para grandes sobresaltos. Primero llegó la base de datos de red y después la base de datos relacional (RDBMS) que, aunque supuso una revolución en el momento, nada comparado con lo que llegaría después. No había mucha más variedad, salvo por algunas databases diseñadas para cubrir nichos de mercado, hasta que llegó la gran diversificación.

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Créditos fotográficos: istock tonefotografia

 

Los usuarios, en el manejo de base de datos se daban cuenta de que sus necesidades excedían sus posibilidades. Las bases de datos no podían mantener el ritmo de crecimiento de los datos al no haber sido construidas con arquitecturas escalables.

Comenzaron a reemplazarse por nuevas versiones, mejor adaptadas a la variedad, volumen y velocidad de los datos y su consumo usuario, al mismo tiempo que llegaban Hadoop y su ecosistema, mucho más baratos y prácticamente igual de efectivos. Y, esta adopción de una nueva ola de databases hizo caer en la cuenta a los responsables de las organizaciones de la criticidad de llevar a cabo un buen gobierno.

 

Data governance y el nuevo manejo de base de datos

Las bases de datos hoy se caracterizan por su heterogeneidad y, para dar el servicio requerido por el usuario en su manejo de base de datos, necesitan que exista detrás un trabajo de gobierno que garantice que la información esté lista para el consumo, o lo que es lo mismo, en condiciones suficientes de:

  • Integración
  • Calidad
  • Actualización
  • Disponibilidad
  • Seguridad

Para ello, data governance ha de trabajar en las siguientes seis líneas:

  1. Diseño de base de datos: éste deberá responder a las necesidades usuarias y ser el apropiado para el tipo de datos a almacenar y poner a disposición de las consultas de negocio.
  2. Implementación de la base de datos: las políticas y reglas que se dicten también deben encaminarse a facilitar la correcta implementación de la base de datos, de forma que se eviten las latencias injustificadas y se prevengan posibles problemas futuros derivados de un procedimiento incorrecto.
  3. Backup y recuperación: es importante que el manejo de base de datos no se vea afectado por la pérdida de información y, para ello, data governance deberá trabajar  para garantizar que los registros se puede recuperar tras un error o la caída el sistema.
  4. Optimización del rendimiento: la agilidad del negocio no puede verse comprometida por aspectos relacionados con el manejo de base de datos. La tecnología ha de ponerse al servicio del gobierno para impulsar el rendimiento.
  5. Archivo y purging: en este aspecto, hay que tener en cuenta que hoy día hay muchas áreas a considerar relacionadas con los usos emergentes de los datos o las nuevas y diversas fuentes de información que impulsan nuevas necesidades para la gobernabilidad y la gestión activa de los datos.
  6. Gestión de tecnología: la gestión de datos externa o la aparición de plataformas móviles son algunos ejemplos de las novedades a que data governance debe hacer frente para garantizar que el manejo de base de datos se da en las condiciones adecuadas.

 

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