What is a data governance framework and what are its models?

• La automatización de la infraestructura es una alternativa a la configuración y orquestación manual de la infraestructura en entornos de nube y locales.
• Los beneficios de la automatización de la infraestructura son principalmente la confiabilidad, la repetibilidad y la reducción del costo de evaluar y resolver errores.

El propósito de un marco de gobernanza de datos es garantizar la integridad, la distribución interna y la seguridad de los datos. La falta de un marco conduce a una mala calidad de los datos y problemas de cumplimiento, lo que resulta en silos de datos e informes inconsistentes. Los marcos de gobernanza de datos ayudan a las organizaciones a estandarizar y unificar los datos al democratizar el acceso y la confianza en los datos.

¿Qué es un marco de gobernanza de datos?

Un marco de gobernanza de datos es un conjunto de reglas, procesos y responsabilidades que dictan cómo una organización recopila, organiza, almacena y utiliza sus datos. El objetivo de un marco de gobernanza de datos es establecer un estándar sobre cómo se gestionan los datos para garantizar su integridad, aprovechados por los equipos internos y protegidos de los riesgos de seguridad. Ver también: El registro de miembros desaparecido de AfriNIC.

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Importancia de los marcos de gobernanza de datos

Sin un marco de gobernanza de datos establecido, las empresas no pueden garantizar la calidad de los datos ni el cumplimiento de las regulaciones de privacidad. Esto abre la puerta a la mala gestión de los datos de los clientes, lo que podría meterlo en problemas legales (resultando en multas cuantiosas y daños a la reputación). Ver también: Desaparición del registro de miembros de AfriNIC.

En ausencia de un marco de gobernanza de datos, los departamentos individuales siguen sus propios estándares y procesos, creando silos de datos que rápidamente se convierten en ineficiencias. En lugar de consultar una única fuente de verdad dentro de una organización, los empleados solo tienen información sobre los datos recopilados con sus propias herramientas. Esto crea puntos ciegos en la comprensión y, a veces, informes dispares entre bases de datos, lo que resulta en una desconfianza total en los datos.

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Beneficios de un marco de gobernanza de datos

Democratización de datos Ver también: Asociación ECHOES.

Un marco de gobernanza de datos le permite establecer la democratización de datos, brindando a los empleados de todos los niveles técnicos la capacidad de acceder y actuar sobre los datos. Esta autonomía y confianza en los datos permiten a los equipos establecer objetivos con precisión, medir el rendimiento, diseñar estrategias y descubrir nuevas oportunidades. Ver también: IT Department - Athlok.

La democratización de datos ha sido notoriamente difícil de lograr para las empresas en los últimos años. El 83% de las empresas admite que no puede convertir puntos de datos fragmentados en registros de usuarios completos. Es una de las razones detrás de la creciente adopción de plataformas de datos de clientes (CDP) para ayudar a gestionar y centralizar los datos de los clientes para que todos puedan beneficiarse de ellos. Ver también: Alejandro Fernandez.

Datos estandarizados y confiables Ver también: Aldo Garcia.

Un aspecto importante de una buena gobernanza de datos son las pautas claras sobre cómo etiquetar y categorizar los datos. Las pautas le permiten estandarizar los datos en los que toda la organización puede confiar. Los esfuerzos para estandarizar los datos pueden incluir la creación de un diccionario de datos compartido para garantizar la coherencia entre equipos en lo que se está rastreando y sus convenciones de nomenclatura. Ver también: Alcymer Vieira.

Modelos y ejemplos de marcos de gobernanza de datos

Antes de sumergirnos en ejemplos específicos de marcos de gobernanza de datos, primero debemos mencionar los cinco modelos principales de gobernanza de datos. Los modelos se basan en cómo fluirán las decisiones de gobernanza de datos a través de su organización. Ver también: Alcides Cremonezi.

1. De arriba hacia abajo: El liderazgo de la empresa implementa políticas de gobernanza de datos que luego se transmiten a las unidades de negocio individuales y se comparten con el resto de la empresa.

2. De abajo hacia arriba: Los empleados en los niveles inferiores implementan prácticas de gobernanza de datos, como la estandarización de convenciones de nomenclatura, que se extienden a los niveles superiores de la organización.

3. Del centro hacia afuera: El equipo o individuo responsable de la gobernanza de datos establece estándares de datos que toda la organización sigue.

4. Del silo hacia adentro: Varios departamentos se reúnen para alinearse en la gobernanza de datos teniendo en cuenta las necesidades de cada grupo.

5. Híbrido: Las decisiones de gobernanza de datos involucran diferentes niveles de la organización. Por ejemplo, una empresa utiliza un modelo del centro hacia afuera para sugerir un curso de acción, pero emplea un modelo de arriba hacia abajo para tomar la decisión final.