Data Governance: Definición, beneficios y procesos

Data Governance: Definición, beneficios y procesos

Actualmente las empresas generan una gran cantidad de datos que provienen de distintas fuentes (ERPs, CRMs, analítica web, redes sociales…) y en diferentes formatos (csv, Excel, PDF…), por lo que resulta muy complicado poder extraer información relevante si no existen unos procedimientos previos a la hora de gestionar y tratar los datos.

Esto es necesario ya que cuanto más se trabaje en cuidar la calidad de los datos, menos información se perderá y más valor se podrá extraer de ellos y, por lo tanto, se tomarán mejores decisiones.

¿Qué es Data Governance?

El objetivo del Data Governance es la planificación, supervisión y control sobre la gestión y el uso de los datos. Incluye las personas, los procesos y las tecnologías necesarias para administrar y proteger los activos de datos de la empresa a fin de garantizar unos datos corporativos comprensibles, correctos, completos, confiables y seguros. Abarca todo el ciclo del análisis: desde la extracción de los datos hasta su visualización, incluyendo el almacenamiento y procesamiento.

La parte más importante de un Data Governance son los procesos ya que recoge las normas y regulaciones que permiten que haya una metodología común en toda la organización a la hora de tratar la información. Algunas tareas que se definen en este apartado son la documentación complementaria a los desarrollos (facilitando así las revisiones y auditorías) o los permisos que tienen los usuarios.

La aplicación de un Data Governance no solo incumbe al equipo de IT, también a los encargados de tomar decisiones sin importar su nivel o área en la compañía. Es más, significa un cambio de mentalidad y organizativo, puesto que contribuye a la digitalización de la empresa y a agilizar la toma de decisiones en los distintos departamentos.

Beneficios del Gobierno de datos

Aparte de una mejor gestión de los datos y toma de decisiones, las principales ventajas que conlleva la correcta aplicación de un Data Governance son:

–          Contar con un proceso estandarizado en el análisis de datos.

–          Proceso de toma de decisiones transparente y basado en datos.

–          Dotar a la empresa de datos fiables y de calidad.

–          Reducir costes y optimizar los esfuerzos, ya sean económicos o humanos.

–          Proteger la seguridad y la privacidad de los datos.

Procesos del Data Governance

Como podemos observar en el gráfico situado al final del documento, los procesos de un Data Governance se dividen en tres grandes bloques:

Source Systems

Son las bases de datos que proporcionan la información que deseamos analizar. Aquí entraría todos los datos sin modificar (raw data) proveniente de los ERPs, CRMs y demás fuentes de información.

 

Data Warehouse

Es la parte más laboriosa del proceso y explicarla en profundidad daría para una entrada aparte. En pocas palabras, engloba todas las acciones de tratamiento de datos: desde la recogida de los Source Systems, pasado por la integración, almacenamiento, limpieza y por último la seguridad.

Este apartado incluye los mecanismos que hay que llevar en los despliegues entre entornos y administración del proceso de carga. Dichos procesos deben ser monitorizados para saber si los datos han sido actualizados correctamente.

 

Reporting

Es el proceso final y en él se utilizan herramientas de Business Intelligence como Power BI para generar cuadros de mandos interactivos y accesibles desde cualquier dispositivo con acceso a internet. Además, se puede realizar análisis estadísticos y analíticos con objetos visuales gracias a la integración de R y Python.

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