El valor de la gestión de datos

Gestión de datos y Data Governance para garantizar la fiabilidad de BI

Posted on Thu, Mar 2, 2017

¿Cómo se puede construir un cuadro de mando eficiente y sin el riesgo de utilizar datos inexactos u obsoletos? En este artículo vamos a examinar el papel de la gestión de datos y el data governance para garantizar informes precisos y confiables en una solución de Business Intelligence.


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Créditos fotográficos: Varijanta

Crear un programa de gestión de datos y data governance permite a la organización definir las políticas, procedimientos y estándares necesarios para asegurar la consistencia en la propiedad de los datos, el acceso, la calidad, la documentación (metadatos, catálogos, definiciones, etc.) gestión de cambios, estándares tecnológicos y retención de datos en toda la empresa, así como asegurar que los usuarios se adhieren a estas políticas, procedimientos y estándares.

Con un programa gestión de datos de este tipo, los usuarios de negocio pueden utilizar directamente y sin necesidad de asistencia técnica, un business intelligence fiable y gobernado, con un mínimo riesgo. En estos casos, el desarrollo del business intelligence puede ser movido fuera del departamento de IT, con la ventaja de que se liberan recursos técnicos que pueden centrarse en mejorar la calidad de la infraestructura de datos, el modelo de datos, la plataforma de BI y otras tareas totalmente técnicas.

 

¿Gestión de datos o gobierno de datos?

De forma previa a la definición del programa, es preciso tener clara la diferencia entre gestión de datos y gobierno de datos porque, aunque se trata de componentes relacionados en ambos casos con la gestión de la información en la organización, no son equivalentes. La diferencia más importante entre ambos radica en:

  • Gestión de datos: se ocupa de establecer las políticas y procedimientos, así como de definir las prácticas y escoger las herramientas que permitirán optimizar el aprovechamiento de los activos informacionales de la organización.
  • Gobierno de datos: se encarga de velar por el cumplimiento de todo lo establecido mediante la gestión de datos. Es decir, asegurar que la aplicación de esas políticas, procedimientos, prácticas y herramientas es la correcta.

Ambos enfoques son necesarios para maximizar el valor del programa de gestión de información empresarial porque, si bien la tecnología es imprescindible en un proyecto de este tipo, no es el único factor que incide en el éxito, sino que siempre hay que tomar en consideración las necesidades de negocio.

Precisamente por eso, a la hora de implementar un programa de gobierno y gestión de datos es recomendable plantear el proyecto desde un enfoque iterativo, que permita ganar en alineación progresiva con los requerimientos de la organización.

  

El programa de gobierno y gestión de datos

Al diseñar un programa de gestión y gobierno de datos hay que tener en cuenta los diferentes elementos que en él confluyen. Para explotar el potencial del BI, independientemente del tamaño de la organización o de la madurez del modelo de negocio, es preciso saber aprovechar:

  1. Elementos de gestión de datos a nivel de reporting: la creación de definiciones de datos o la administración de la información sobre los flujos de trabajo facilitarán el poder extraer todo el valor de las métricas, informes y otros datos de salida.
  2. Elementos de gestión de datos en bruto: un almacén de datos, una base de datos o cualquier sistema operativo son fuente de datos sin procesar sobre los que será preciso definir desde normas de calidad, hasta metadatos y linajes; de la propiedad sobre los datos a los estándares de acceso.
  3. Elementos de gestión de datos en ambos niveles: gestión del cambio, políticas de archivado, de acceso, políticas de retención de datos… son algunas de las manifestaciones de la gobernanza que pueden aplicarse, bien a cada tipo de elementos por separado, bien a ambos.

En todo caso, y cuando se asegure que los elementos de gestión de datos están en su lugar, deberán establecerse otros elementos de gobernanza de datos para medir el cumplimiento, como la supervisión de calidad de datos, la documentación de funciones y responsabilidades o las auditorías, a nivel de reporting y también en cuanto a metadatos y linaje.

 

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Topics: Data Governance