Logra una arquitectura de datos que impulse el Data Governance

Descubre cuáles son los componentes de la arquitectura de datos a considerar para la gobernabilidad de datos integral.


PowerData impulse el Data Governance

Una correcta arquitectura de datos influye directamente en el éxito o fracaso de los esfuerzos en data governance. ¿Por qué? Mientras trabajamos con una arquitectura de datos correcta podemos eficientizar la gobernanza pero de lo contrario, cuando la misma es compleja o está mal integrada, impide aplicar estándares para llegar a datos confiables y seguros en toda la compañía.

La arquitectura de datos resulta esencial en la habilitación del data governance, diseñando y evangelizando la arquitectura de gestión de datos para respaldar los requisitos de calidad y privacidad. Pero todo esto es posible únicamente cuando las organizaciones llegan a una madurez en el manejo de datos, que implica una transformación organizacional multifacética con compromisos sostenidos en el tiempo.

 

Además, esta arquitectura de datos debe estar soportada por tecnologías que permitan gestionar los flujos de trabajo de forma que ayuden al proceso de descubrimiento, definición, aplicación, medición y monitorización. Es importante no caer en la tentación de seleccionar las herramientas antes que tener los objetivos, la estrategia y los procesos para que el data governance esté en su lugar.

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Componentes de la arquitectura de datos 

Para lograr una gobernabilidad de datos integral y una arquitectura de datos que lo respalde, hay que tomar en consideración el ciclo de vida completo de los datos empresariales críticos. El primer paso debe ser localizar cuáles son esos datos y averiguar dónde se encuentran. Esto tiene que ver con visualizar claramente:

  • Las aplicaciones, sistemas y procesos transaccionales y operativos tradicionales que se dedican a la importación o actualización de datos, a los que consolidan, entregan y consumen datos.

  • Las aplicaciones y plataformas basadas en la nube, datos sociales, dispositivos móviles, fuentes de datos de terceros, datos de sensores y entornos analíticos de Hadoop.

Una vez que se logre una clara visibilidad sobre este aspecto, hay que centrarse en la evaluación y entrega de las capacidades compartidas que deberían estar disponibles en toda la arquitectura de datos empresariales. Se trata de evitar la compartimentación y los silos informacionales y de hacer una elección tecnológica correcta.

 

 

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En ocasiones se recurrirá a la inversión en plataformas, otras, se buscará optimizar el diseño de la arquitectura de datos en base a la infraestructura existente aprovechando también el software. En cualquiera de los casos es importante asegurar la normalización, reutilización y cumplimiento de políticas en este tipo de ecosistemas.

 

 

¡Importante!

Es recomendable no olvidarse de asegurar ciertas capacidades específicas de software habilitador, ésas que potencian la efectividad del gobierno de datos y ayudan a mejorar resultados en cuanto a la gestión de activos informacionales. 

 

 

Y si hablamos de capacidades, nos referimos especialmente a:

  • Perfilado de datos: este tipo de software hace posible conocer mejor el tipo de datos disponibles, su formato y el modo en que se producen las relaciones entre datos de diferentes sistemas.

  • Descubrimiento de datos: permite identificar dónde pueden tener lugar las anomalías de datos y, además, facilitan la tarea de conocer la información disponible que puede resultar más relevante para el análisis o la toma de decisiones.

 

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  • Glosario de negocio: es el instrumento que dota de contexto a los datos y en el que, además de las definiciones esperadas de entidades y atributos de datos básicos, se incluyen reglas, políticas y propietarios de datos, entre otros. El glosario de negocio permite la colaboración minimizando el riesgo de la redundancia y de conflictos entre versiones distintas.

  • Gestión de metadatos y linaje de datos: la arquitectura de datos necesita de este soporte para evaluar el impacto de posibles cambios en las definiciones de datos o para poder responder ante fallos de calidad o seguridad de datos.


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Gobierno de Datos: ¿sobre qué datos? ¿cómo lo realizo? ¿quién debe estar involucrado?

 

 

Por último, al buscar la maximización de la eficacia de una arquitectura de datos no debemos olvidar los temas relativos al modelado, la calidad, los datos maestros y su monitorización o los temas de seguridad. Cada organización deberá evaluar en qué punto se encuentra para, desde ahí, introducir mejoras hasta que se confirme que la infraestructura y sus componentes están alineados con la gobernanza.

 

Optimizar el Gobierno de Datos es un proceso largo que requiere empezar de a poco pero pensando en grande. Lograr una correcta arquitectura de datos que haga más eficiente el proceso, es un punto de partida.

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