Los más valiosos elementos de una base de datos son los datos. Los datos, ahora más que nunca, son un activo fundamental para el éxito de la actividad empresarial. Las organizaciones acumulan más y más datos que utilizan para mejorar su toma de decisiones. Pero para que los directivos y resto de usuarios que los utilizan pueden estar seguros de que trabajan con precisión, coherencia y datos de alta calidad, es necesario garantizar la integridad de estos elementos de una base de datos.

Y aquí es donde entra en juego el data governance o gobierno de datos, o más concretamente, el software que lo facilita. Veamos cómo puede ayudarnos a asegurar esta integridad de datos.

¿Necesitamos un software de Data Governance?

Un gobierno de datos perfecto suele incluir personas, procesos y tecnología, utilizando el software de gobierno de datos para complementar y automatizar los procesos establecidos por las empresas.

Se suele pensar que las herramientas de data governance son simplemente herramientas de administración de elementos de una base de datos que están siendo reutilizadas. Pero, aunque frecuentemente existe solapamiento en cuanto a funcionalidad, no son exactamente lo mismo. Las herramientas de data governance no crean diseños de datos o ejecutables. En cambio, soportan bien las piezas móviles de un programa. Esto quiere decir que tienen la funcionalidad tradicional de gestión de elementos de una base de datos, como desarrollo de glosarios y gestión de reglas y políticas.

Un programa de data governance suele tener un gran número de componentes, y crear y gestionar esos diferentes mecanismos puede consumir mucho tiempo. Por ejemplo, obtener una política de data governance configurada o un elemento de datos clave definido puede suponer semanas. Formando parte de un MDM o un Big Data, puedes intentar gobernar 200 elementos de una base de datos, pero pronto descubrirás que hay muchas partes móviles y pasos en el ciclo de vida de los datos y trabajar con sinónimos, semánticas y políticas, no es nada cómodo.

Pero lo cierto es que muchas herramientas de gestión de datos que las empresas ya utilizan pueden ayudar con el data governance. Una herramienta de diccionario de datos o un software de modelado de datos puede adaptarse para gestionar un glosario de datos con la definición de elementos de datos empresariales.

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Beneficio de las herramientas de Data Governance

Los beneficios de las herramientas especialmente desarrolladas para soportar data governance son dos:

• Productividad. La mayoría de las empresa empiezan con hojas de cálculo y listas de SharePoint donde mantienen las definiciones de datos, información acerca del linaje de los elementos de una base de datos y las relaciones de datos de referencia. Junto a eso utilizan un editor de textos, Share Point o wikis, para incluir documentación y actualizaciones de las políticas de data governance. Normalmente estos sitios pronto se dan cuenta de que la complejidad de su entorno de datos se traduce en un montón de normas, procedimientos, definiciones, políticas y workflows que no se pueden administrar fácilmente con herramientas tan básicas.

• Necesitan soportar descubrimiento continuo de datos y sostenibilidad, ya que llevará mucho esfuerzo hacer frente a problemas culturales y a que el programa siga en movimiento. Más pronto que tarde, la distancia entre utilizar una herramienta que parece que tienen funciones de gobernanza frente a otra que sí ha sido diseñada específicamente para data governance se hará evidente.

Hay plataformas de data governance que son adaptaciones de aplicaciones anteriores de gestión de elementos de una base de datos, mientras que otras son completamente nuevas y están ajustadas a data governance desde el principio. Si bien la obtención de la funcionalidad que necesitas para soportar tu programa de data governance es más importante que comprar un tipo de herramienta concreto, lo normal es que puedas encontrar software de data governance en las siguientes tres categorías:

• Administración de programas y políticas, lo que incluye workflow, administración de políticas y gestión de problemas.

• Data quality, lo cual incluye gestión de problemas con los datos y corrección de su calidad.

• Herramientas que se basan en funciones tradicionales de gestión de datos como seguimiento del linaje de datos, repositorios, semántica y gestión de glosario, master data management y gobernanza de reglas de negocio.

Sin embargo, dentro de estas categorías, lo que realmente necesitas considerar es la funcionalidad.