Desmitificando el Data Governance: Qué, cuándo, dónde y por qué

 

Data governance o gobierno de datos es la gestión de la disponibilidad, integridad, usabilidad y seguridad de los datos utilizados en una empresa. Un buen programa de data governance incluye un órgano o consejo de gobierno, un conjunto de procedimientos definidos, y un plan para ejecutar dichos procedimientos.

Data governance.jpg

El paso inicial en la implementación de un programa de data governance implica definir los propietarios de los activos de datos de la empresa. Se debe desarrollar una política que especifique quién es responsable de los diferentes aspectos de los datos incluyendo su exactitud, accesibilidad, consistencia, integridad y actualización.  Se deben definir procesos acerca de cómo los datos van a ser almacenados, archivados, respaldados y protegidos contra incidentes, robos o ataques. Se debe desarrollar un conjunto de normas y procedimientos que definan como los datos van a ser utilizados por el personal autorizado. Y finalmente se debe establecer un conjunto de controles y procedimientos de auditoría que aseguren el cumplimiento continuo de las normas de gobierno.

 

1. Definición del Data Governance

Una definición breve de Data governance  puede ser esta: “Data governance es el ejercicio de toma decisiones y autoridad para asuntos relacionados con los datos”

Si ampliamos un poco más esta definición podríamos obtener esta otra: “ Data governance en su sistema de decisiones y responsabilidades para procesos relacionados con la información, ejecutados de acuerdo con unos modelos acordados, que describen quién puede tomar qué acciones, con qué datos y cuándo, en qué situaciones, y utilizando qué métodos”

El Data governance concierne a cualquier individuo o grupo que tenga algún tipo de interés en cómo se crean los datos, cómo se recogen, procesan, manipulan, almacenan y se ponen a disposición para su uso. A menudo estas personas interesadas en los datos delegan en los equipos de IT y de gestión de datos, las decisiones acerca de cómo realizar las tareas enumeradas anteriormente. Pero algunas veces, estas actividades requieren decisiones que realmente deberían ser tomadas por grupos de interés, de acuerdo a procesos acordados para tomar esas decisiones. En ese momento es cuando el data governance entra en juego. Esa toma de decisiones es facilitada y coordinada por recursos centralizados.

Debes tener en cuenta que cuando se hace referencia a data governance, dependiendo del contexto, podría estar refiriéndose a 5 temas diferentes:

  • Organismos
  • Reglas (políticas, normas, directrices, reglas de negocio)
  • Derechos de decisión (  la forma en que “decidimos cómo decidir”)
  • Responsabilidad
  • Métodos de ejecución para personas y sistemas de información que realizan procesos relacionados con la información.

Los programas de Data governance pueden variar significativamente dependiendo de su enfoque (en cuanto a cumplimiento, integración de datos, Master Data Management, etc.) pero todo programa de Data governance tendrá esencialmente la misma misión que se puede resumir en estos tres puntos:

  1. Crear reunir y alinear las reglas
  2. Resolver problemas
  3. Monitorizar y hacer cumplir las reglas mientras se proporciona un apoyo constante a los interesados en los datos.

 

Accede al Webinar sobre Gobierno de Datos

2. Cuándo y dónde una organización necesita data governance

Una organización necesita cambiar de una gestión informal de datos a un data governance cuando se da alguna de estas situaciones:

  1. La organización se ha hecho grande y la gestión tradicional no es capaz de hacer frente a actividades multifuncionales relacionadas con los datos.
  2. Los sistemas de datos de la organización se han vuelto tan complicados que con la gestión tradicional no es posible hacer frente a actividades multifuncionales relacionadas con los datos.
  3. Los arquitectos de datos de la organización u otros grupos necesitan el apoyo de un programa multifuncional que tenga la visión acerca de las preocupaciones y preferencias de datos de toda la empresa.
  4. Las regulaciones, normas, cumplimientos o requerimientos contractuales exigen un data governance más formal.

La ubicación o localización del data governance en una empresa puede variar. Podría estar dentro operaciones, o de IT, en estructuras organizativas de gestión de datos, etc. Lo importante es que sea el grupo que sea, éste reciba los niveles apropiados de apoyo de los líderes de la organización, junto con unos niveles adecuados de participación de todos los grupos de personas interesadas en los datos.

Sin embargo es importante evaluar la preparación de la empresa para la implantación de un data governance. Es posible que haya una razón válida para que el modelo informal de gestión de datos actual se siga utilizando. De la misma forma, podría haber una buena razón para que el cambio fuera perjudicial para la empresa, para un proyecto particular o incluso para la carrera de alguna persona. Hay algunas señales de advertencia a las que debes estar atento por si es contraproducente un data governance en tu organización:

  • La negativa de un grupo de  personas de negocios a involucrarse.
  • La negativa de la dirección a patrocinar o esponsorizar un esfuerzo en data governance.
  • La decisión de que se debe implementar un programa de abajo hacia arriba cuando las decisiones y las reglas siempre deben ser implementadas claramente viniendo desde la cima del organización hacia abajo.
  • La decisión de dar poder a un grupo, ya sea proveedor externo, partner o un equipo interno, para tomar decisiones relacionadas con los datos y dónde:
    • No se tiene en cuenta una visión empresarial.
    • No se involucra a todos los actores de datos
    • No se corrigen problemas con los datos.
    • No sé reconocen problemas con los datos.

  

3. Objetivos del gobierno de datos

Todo sistema estructurado nos ayuda a organizar la forma en que pensamos y nos comunicamos acerca de conceptos complicados o ambiguos. El uso de un marco formal puede ayudar a todos los interesados,  desde directivos  a personal de IT, de gestión de datos y otras disciplinas, a unirse para lograr una claridad de pensamiento y propósito.

El uso de un marco formal de trabajo puede ayudar a la gerencia y al personal en general a tomar buenas decisiones. Puede ayudarles a llegar a un acuerdo acerca de la forma de “decidir cómo se debe decidir”. De esta forma se pueden crear reglas de forma más eficiente, garantizando que las normas se siguen, y haciendo frente a las ambigüedades, los problemas y los incumplimientos.

Los objetivos típicos de un programa de data governance son:

  1. Permitir una mejor toma de decisiones
  2. Reducir la fricción operativa
  3. Proteger la necesidades del personal con interés en los datos
  4. Capacitar a la dirección y al personal en general a adoptar enfoques comunes para problemas de datos
  5. Construir procesos estándar repetibles
  6. Reducir costes y aumentar la eficacia coordinando esfuerzos
  7. Garantizar la transparencia de los procesos

Es probable que en tu empresa haya otros objetivos, dependiendo del enfoque de tu programa. Algunos de estos objetivos se ocuparán de la infraestructura y la cultura de la empresa en general, tales como la identificación del personal interesado en los datos y sus proposiciones de valor específicas para resolver cuestiones relacionadas con esos datos. Otros pueden ser muy específicos, como involucrar a directivos para la validación de un determinado porcentaje de definiciones del core del negocio.

Pero hay que manejar las expectativas y las metas con cuidado. Tienes que ser realista para identificar a todos los interesados en un tema que está siendo examinado por un equipo de data governance, pero es posible que tus recursos no puedan ser capaces de realizar un análisis exhaustivo del problema, para analizar los procesos y la tecnología que lleva asociada, o para recomendar soluciones. Si tu programa es dependiente de los recursos de otros grupos para llevar a cabo actividades para las que tu grupo se limita a facilitar a monitorizar, debes ser claro sobre eso.

 

4. Principios del Data Governance

A continuación se muestran los principios del data governance que ayudan a los interesados en los datos a caminar juntos para resolver conflictos relacionados con los datos que son inherentes a todas las organizaciones.

  1. Integridad:  los participantes en data governance practicarán integridad en sus relaciones con los demás. Serán veraces y comunicativos cuándo se impliquen en discusiones, restricciones, opciones, e impactos para decisiones relacionadas con los datos.
  2. Transparencia:  los procesos de data governance exhibirán transparencia. Debería estar claro para todos los participantes y auditores, cómo y cuándo las decisiones relacionadas con los datos fueron introducidas en los procesos.
  3. Auditabilidad: Las decisiones relacionadas con los datos así como los procesos y controles sujetos al data governance serán auditables y estarán acompañados por la documentación que pueda hacer de soporte para los requerimientos basados en auditoría.
  4. Responsabilidad: el data governance definirá las responsabilidades para las decisiones multifuncionales relacionadas con los datos procesos y controles.
  5. Gestión:  Data governance definirá las responsabilidades para actividades de gestión, que son las responsabilidades de los contribuidores individuales así como las responsabilidades del grupo de administradores de datos.
  6. Control y Balance: El data governance definirá las responsabilidades como una manera de introducir controles y balances entre negocio y tecnología, y también entre aquellos que crean y recogen información, los que la administran, los que la utilizan, y aquellos que introducen las normas y requerimientos para el cumplimiento.
  7. Estandarización:  data governance introducirá y dará soporte a la estandarización de datos de la empresa.
  8. Gestión del cambio: data governance soportará actividades proactivas y reactivas de gestión del cambio, para valores de datos de referencia, datos maestros y metadatos.

 ¡Consulta gratuitamente a uno de nuestros expertos sobre Data Governance!

 

5. Buscando la solución de software correcta

El data governance puede ser optimizado utilizando herramientas informáticas. El despliegue de herramientas de data governance ofrece dirección financiera a través de la agregación y notificación de resultados financieros precisos y oportunos para satisfacer las necesidades de la empresa y los requisitos reglamentarios. Esto se centra en reducir costes e incrementar el cumplimiento.

Estas son algunas de las capacidades que debes tener en cuenta en una solución que tiene como objeto racionalizar el data governance:

  • Capacidad de versiones: data governance, a través de herramientas de calidad de datos, también utiliza la información de versión para supervisar los resultados de las actualizaciones y, si es necesario, restaurar los valores originales según lo establecido para el mismo.
  • Informes históricos con referencia a la modificación de datos: son esenciales para realizar un seguimiento de las modificaciones de datos y la fuente de esas modificaciones. Tener el control sobre las modificaciones de datos ayuda a lidiar con los contratiempos de datos y mantiene el buen gobierno de datos. Esto permite ajustar los parámetros para una futura consulta formulada a partir de las principales cuestiones a las que se han enfrentado en los últimos años.
  • Capacidad de retroceso: una herramienta de data governance debería permitir que una aplicación que se está ejecutando pueda retroceder al estado guardado más reciente, especificando el nombre de la transacción en la sentencia ROLLBACK. Un sistema de datos así generados debe tener la capacidad de reversión de modo que el sistema puede recuperarse a un estado conocido en el caso de que falle el proceso de ejecución.
  • Gestión de metadatos: Las capacidades para la gestión de metadatos son cruciales para la gobernabilidad efectiva de los datos, en especial aspectos como la forma en que se puede monitorizar el uso del almacenamiento de datos centralizado con captura de datos distribuida y datos archivados para su posterior utilización. Por ejemplo, una página web de una intranet puede incluir metadatos que especifican el idioma en que está escrito, las herramientas utilizadas para la creación, a dónde ir para más información sobre el tema, y así sucesivamente. Pero, ¿cómo se controlan regularmente estas actualizaciones? La herramienta de data governance debe tener la capacidad de organizar esto también.

    La gestión de metadatos en las redes de una organización incumbe a tres áreas principales de trabajo: diseño del repositorio de metadatos, incluir datos en el repositorio, y utilizar la información del repositorio. Otro enfoque para la gobernabilidad de los datos es aprovechar un repositorio de metadatos que venga con un conjunto de herramientas que ya estén utilizándose. Por ejemplo, los proveedores de ETL ofrecen aplicaciones de gestión de metadatos que sirven para catalogar y gestionar los metadatos ETL. En algunos casos, también proporcionan herramientas para catalogar los metadatos asociados con los sistemas de origen y de destino. Si no es así, los repositorios que subyacen a estas herramientas se pueden extender para que sirvan a aplicaciones más amplias de gestión de metadatos.
  • Otras capacidades de  calidad de datos a tener en cuenta:
    • Duplicación:  posiblemente uno de los mayores desafíos de la calidad de datos es la duplicación de los datos. La duplicación surge cuando hay conflictos de representación de la misma entidad en diferentes fuentes. Para hacer frente a eso, es necesario que las herramientas de Data governance tengan capacidades de perfilado así como los atributos de datos de una entidad particular. Debería ser capaz también de emparejar otros datos y limpiar la base de datos de duplicados.
    • Perfilado: Aprovechar el perfilado de datos durante el modelado de los metadatos asegura que los modelos de datos representan con precisión el contenido de los datos así como los requisitos del negocio y los requerimientos de los datos. Perfilar datos ayuda proactivamente a evaluar sí un extracto de datos de origen cumple con los estándares de calidad basicos de una solución de data governance.

6. Material complementario

 

Soluciones y recursos para el Data Governance


Guías


Artículos

 

New Call-to-action