Data Governance: Introducción a las Estrategias y Tecnologías Clave para el Éxito Empresarial
La gobernanza de datos (Data Governance) es un pilar fundamental para cualquier organización que desee maximizar el valor de sus datos mientras asegura su calidad, seguridad y cumplimiento normativo. En este artículo, exploraremos una estrategia práctica de Data Governance y cómo implementarla usando Microsoft Purview, una herramienta avanzada para la gestión y catalogación de datos empresariales.
Estrategia de Data Governance
Una estrategia efectiva de Data Governance debe estructurarse en torno a objetivos claros y un marco de implementación que permita la trazabilidad, la calidad y el cumplimiento de los datos. A continuación, presentamos un esquema práctico:
1. Definir los Objetivos Clave
El primer paso es identificar los resultados deseados. Estos pueden incluir:
- Garantizar la calidad de los datos, minimizando errores, duplicados y valores inconsistentes.
- Proteger los datos sensibles y asegurar el cumplimiento normativo con leyes como GDPR o HIPAA.
- Mejorar la accesibilidad y trazabilidad de los datos en la organización.
- Crear una cultura de datos para promover decisiones basadas en información confiable.
2. Establecer Políticas y Roles
- Clasificación de datos: Definir categorías de datos según su sensibilidad (e.g., público, interno, confidencial).
- Políticas de acceso: Establecer quién puede acceder y modificar los datos.
- Trazabilidad: Implementar linaje de datos para rastrear transformaciones y fuentes.
- Roles:
- Data Stewards: Encargados de garantizar la calidad de los datos.
- Data Owners: Responsables del uso y seguridad de los datos en sus dominios.
- Data Users: Consumidores finales de los datos.
3. Organización en Capas
La organización en capas de los datos es un componente clave de una estrategia efectiva de Data Governance, ya que permite estructurar el tratamiento y uso de los datos según su nivel de refinamiento y propósito. Esta metodología ayuda a garantizar la calidad, la trazabilidad y la accesibilidad de los datos a lo largo de su ciclo de vida.
Bronze (Bronce): Datos Crudos
Esta capa almacena los datos en su formato original, tal como llegan de las fuentes de origen. Es fundamental para:
- Preservar la fidelidad de los datos originales: Permite tener un registro completo de los datos en bruto para auditorías o reprocesamientos futuros.
- Velocidad de ingesta: Los datos se almacenan rápidamente sin modificaciones iniciales.
- Estrategias de recuperación: Garantiza que siempre exista una fuente de verdad.
Silver (Plata): Datos Refinados
En esta capa, los datos se procesan para corregir errores, eliminar duplicados y normalizarlos. Es el punto en el que se asegura la calidad de los datos para usos operativos y análisis exploratorios. Características clave:
- Transformación y limpieza: Se aplican reglas de negocio para estandarizar formatos y garantizar consistencia.
- Datos integrados: Combina datos de múltiples fuentes para ofrecer una visión unificada.
- Preparación para análisis exploratorios: Los datos están listos para análisis iniciales o cargas en sistemas analíticos.
Gold (Oro): Datos Listos para Consumo
La capa Gold representa los datos más refinados y listos para su uso en análisis avanzados, dashboards o aplicaciones críticas. Características:
- Enriquecimiento y agregación: Los datos incluyen cálculos avanzados o métricas clave alineadas con objetivos de negocio.
- Fiabilidad máxima: Datos optimizados para decisiones estratégicas.
- Accesibilidad para usuarios finales: Los datos se estructuran y presentan en formatos que facilitan su consumo inmediato.
Encaje con la Estrategia de Data Governance
- Calidad y Consistencia: Cada capa aplica estándares específicos de calidad para garantizar que los datos estén limpios, precisos y confiables.
- Seguridad y Control: Las políticas de acceso varían según la capa, asegurando que solo usuarios autorizados puedan trabajar con datos sensibles o refinados.
- Trazabilidad y Linaje: El movimiento de datos entre capas está documentado, permitiendo rastrear transformaciones y asegurar la transparencia.
- Optimización del Consumo: Los datos en la capa Gold maximizan el valor al estar listos para su uso en contextos estratégicos, mientras que las capas Bronze y Silver respaldan procesos operativos y técnicos.
Adoptar este enfoque por capas no solo mejora la eficiencia y el control, sino que también garantiza que los datos se alineen con las necesidades específicas de cada usuario o proceso empresarial.
4. Tecnología de Soporte
Usar herramientas avanzadas como Microsoft Purview para:
- Automatizar la catalogación de datos.
- Rastrear linaje de datos para entender flujos y transformaciones.
- Clasificar automáticamente datos sensibles.
- Integrar diferentes fuentes de datos (locales, en la nube o híbridas).
5. Monitoreo y Mejora Continua
Establecer KPIs como:
- Tasa de errores en los datos.
- Incidentes de seguridad.
- Cumplimiento normativo.
Realizar auditorías periódicas para evaluar la efectividad de las políticas y ajustar la estrategia según las necesidades.
Tecnologías de Soporte
La gobernanza de datos requiere tecnologías que permitan automatizar procesos, garantizar la calidad de los datos y facilitar su acceso. A continuación, presentamos algunas de las tecnologías más utilizadas y una comparativa de sus capacidades