El valor de la gestión de datos

Gobierno de la información: 5 líneas de trabajo, 3 claves para elegir

Posted on Tue, Aug 2, 2016

Seguros, telecomunicaciones, retail, banca... todos los sectores y todas las empresas experimentan alguna vez desafíos relacionados con el gobierno de la información. Dependiendo de su madurez, serán capaz de discernir a la primera que se trata de cuestiones de data governance, otras veces, necesitarán hacer un mayor recorrido descartando posibles causas hasta dar con el núcleo del problema.

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Créditos fotográficos: istock scyther5

Superar los retos de la gobernabilidad de datos es posible si se aplican algunos principios que ayudan a las organizaciones a vencer problemas relacionados con:

  • Complejidad organizativa y operativa.
  • Silos informacionales que surgen como consecuencia de la variedad de unidades de negocio y el número creciente de aplicaciones de uso.
  • Falta de acuerdo en la determinación de definiciones para las entidades de datos clave.
  • Visibilidad limitada de la empresa de extremo a extremo, en términos de datos.
  • Poca o ninguna vinculación entre modelos de negocio y el mundo físico.
  • Falta de automatización en los controles de calidad de datos, que se llevan a cabo en silos con intervenciones manuales.
  • Enfoque bottom up para las cuestiones relacionadas con el gobierno de la información.
  • Falta de visión en lo relativo a temas de data governance, que hace que la resolución de problemas y la gestión del gobierno se entienda como una iniciativa aislada, en vez de como un proceso continuo.

Partir del enfoque correcto es tan importante como aplicar algunos de los principios clave del diseño de soluciones, a la hora de lograr resultados positivos. Aunque, lo que verdaderamente resulta determinante es el apoyo e implicación de la Alta Dirección.

 

Soluciones a las cuestiones de gobierno de la información

Un gobierno de la información efectivo parte de un enfoque top down (de arriba hacia abajo), que se asegura de que definiciones, políticas y procedimientos están listos para ser vinculados con la aplicación y, posteriormente, monitorizados en base a diferentes técnicas de control que garanticen su cumplimiento.

Para conseguirlo, es necesario trabajar en cinco líneas:

  1. Llevar a cabo el descubrimiento y documentación de la información a lo largo de toda la empresa en base a un enfoque top down.
  • Evaluación de la lógica de consumo de datos en la empresa.
  • Determinación de las principales fuentes de datos, las principales aplicaciones y los modelos de datos de negocios de alto nivel.
  • Identificación de las entidades de datos centrales que son verdaderamente críticas para el negocio.
  • Concreción de las definiciones partiendo de los detalles técnicos, sin hondar en ellos excesivamente, y documentación de la información recopilada en un Glosario de Negocio.
  1. Tras el descubrimiento, hay que proceder a capturar y estandarizar las definiciones de las entidades clave de negocio y sus flujos a través de la organización.
  • Tras la identificación de las entidades de datos clave, se puede incluir su definición, que debe contener detalles como su tipo, alcance y área.
  • Normalización, para asegurar la consistencia de las entidades empresariales, sus atributos y la forma en que se definen.
  • Recopilación de todos los metadatos clave de datos de entidad en un Glosario de Negocio.
  1. Hacer lo mismo con las reglas de calidad de datos asociadas.
  • Definición de reglas de negocio y calidad, que vendrán determinadas por la disponibilidad de conocimiento sobre el linaje de datos de negocio.
  • Aseguramiento de su consistencia, tanto en el caso de las más simples, como también en las que presenten mayor complejidad; para permitir su reutilización.
  • Recogida de todos los datos de negocio, con sus reglas de calidad, en el repositorio de metadatos.
  1. Determinar el linaje de los datos de negocio y asociarlos a datos físicos.
  • Verificación del modelo de negocio para confirmar que ofrece una representación fiel de los sistemas y procesos de la empresa y las entidades de datos clave que les apoyan.
  • Elaboración de la documentación que refleje el modo en que estas entidades fluyen a través de la empresa, en base a la representación del linaje de datos de negocio.
  • Vinculación del mundo lógico y el mundo físico mediante los metadatos.
  1. Establecer controles de calidad de datos en puntos claves de la arquitectura informacional del sistema.
  • Aplicación de controles de calidad de datos en puntos estratégicos de la arquitectura.
  • Medición de la calidad de los datos.
  • Determinación de su adecuación en todas sus dimensiones, que vienen dadas por los atributos de la calidad: exactitud, integridad, consistencia, completitud y precisión.
  • Almacenamiento de los metadatos en una base de datos externa para su fácil recuperación.

 

Data governance: capacidades y herramientas que impulsan el negocio

Además de todo lo que implica el trabajo en estas líneas de acción, el gobierno de la información debe garantizar:

  1. a) La vinculación de datos y metadatos tanto a nivel físico, como lógico.
  2. b) La conciliación de las definiciones de las principales entidades empresariales con sus representaciones físicas en aplicaciones y sistemas.

Para lograr sus objetivos en materia de data governance, la organización debe asegurarse de contar con las capacidades suficientes en materia de:

  • Visibilidad.
  • Rapidez de reacción.
  • Exportación de mejores prácticas.

Los beneficios de este enfoque tienen que ver con la mejora del control sobre datos y operaciones, el aumento de calidad, la mejor gestión de metadatos y de datos maestros, la reducción de latencias, el aumento de visibilidad de los usuarios y, por supuesto, unos mejores resultados globales.

El gobierno de la información no es tan complicado, aunque siempre se agradecen opciones para simplificar su entrega, sin que ello afecte a la vinculación de metadatos lógica y física, la reutilización o la automatización de la generación de información sobre el linaje negocio y, por eso, en la elección del aliado tecnológico habrá que decantarse por los proveedores que, cubriendo todos estos aspectos, consigan además simplificar la entrega de data governance.

 

 

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Topics: Data Governance