Big Data

¿Qué es Data Governance?

Data governance o gobierno de datos hace referencia a la gestión de la disponibilidad, integridad, usabilidad y seguridad de los datos del negocio. Te hablamos más en profundidad.

Por Redacción España, el 24/06/2020

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El término “Inteligencia de Negocios”, conocido habitualmente como business intelligence o "BI”, es muy utilizado hoy en día, tanto por expertos, como las propias compañías que desarrollan productos de esta área. Te contamos más sobre este concepto.

Qué es Business Intelligence

“Es el conjunto de estrategias, tecnologías y metodologías que nos ayuda a convertir los datos en información de calidad, y dicha información en conocimiento que nos permita una toma de decisiones más acertadas y que nos ayude así a mejorar nuestra competitividad.” 

Un sistema de BI es aquel en el que tenemos centralizados los datos e información que necesita la empresa, procedentes de diversas aplicaciones, bases de datos, archivos (esto incluye archivos de texto, libros de Excel y otros tipos de archivos), páginas y servicios web, fuentes open data, etc.

Estos datos no están tal y como se obtienen de los diversos orígenes, sino que han sufrido una serie de procesos de transformación y limpieza, tienen una mayor calidad; están elaborados y dispuestos para responder a las preguntas de negocio que les van a realizar los usuarios de una forma eficaz, rápida y certera, evitando que haya más de una versión de la verdad.


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

Business Intelligence Governance es el proceso de definición y ejecución de la infraestructura que presta apoyo a los objetivos de empresa. Toda esa infraestructura necesita del apoyo de un equipo multidisciplinar y polivalente que garantice el uso adecuado de las herramientas de BI para conseguir los resultados fijados.

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.

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 fuentes de datos sin procesar sobre las 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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