Gobernanza de datos de Snowflake

Con el auge de las aplicaciones SaaS y la migración del procesamiento de datos a la nube, la llegada de innumerables datos a un ritmo cada vez mayor exige decisiones empresariales en tiempo real. Ya sea que su organización decida migrar sus datos desde sus silos heredados o cargar una gran cantidad de datos sin procesar de distintas fuentes, probablemente ya haya considerado usar la nube. almacén de datos como Snowflake para abordar estos dos problemas comunes integración de datos casos de uso.

Gobernanza de datos de Snowflake

Sin embargo, el seguimiento de datos provenientes de tantas fuentes diferentes puede resultar difícil. Garantizar la precisión e idoneidad de las fuentes de datos es la máxima prioridad de una organización y, lo que es más importante, satisfacer las expectativas de autoservicio de todos los usuarios. Aquí es donde gobernanza de datos es el más influyente

La gobernanza de datos implica la protección y el control de datos, y permite que las personas de toda la organización compartan, procesen y socialicen la información significativa extraída de estos datos. Protege la integridad, la calidad y la credibilidad de los datos compartidos en toda la organización. Los beneficios se pueden multiplicar cuando se diseña correctamente. estrategias de gobernanza de datos Se aplican a almacenes de datos basados en la nube.

Snowflake como almacén de datos moderno

Como almacén de datos en la nube, Snowflake proporciona el rendimiento, la concurrencia y la simplicidad necesarios para almacenar y analizar todos los datos de una organización en un solo lugar. Snowflake proporciona un repositorio de datos para la ingesta de datos estructurados para la generación de informes y el análisis de datos. Su capacidad para aceptar grandes cantidades de datos sin refinar de numerosas fuentes en diversos formatos también convierte a TI en una solución de lago de datos atractiva para muchos responsables de la toma de decisiones de TI. Gracias a su capacidad para separar el almacenamiento del procesamiento, recursos, puede aumentar dinámicamente la capacidad de almacenamiento del lago de datos sin tener en cuenta los nodos de cómputo y ajustar de forma flexible el tamaño del clúster de cómputo para satisfacer la demanda solo cuando sea necesario.

Más allá del almacén y hacia el lago

Los data lakes pueden servir como alternativa al almacenamiento de conjuntos de datos dispares, y a veces limitados, en silos de datos dispersos y dispares. Deben proporcionar un sistema único e integrado para almacenar y acceder fácilmente a grandes cantidades de datos, a la vez que proporcionan acceso completo y directo a los datos organizacionales sin procesar (sin filtrar), donde los profesionales de inteligencia empresarial y muchos otros usuarios de la organización deberían tener acceso a los datos.

El lago de datos construido sobre la base de un almacén de datos moderno debería tener las siguientes ventajas:

• Los datos sin procesar se pueden cargar, analizar y consultar inmediatamente sin necesidad de análisis previo. transformación.
• Flujos de datos estructurados y semiestructurados sin codificación manual ni intervención manual.
• Administre consultas de esquema de tiempo de lectura y SQL nativo en datos estructurados y semiestructurados.
• Almacene de forma rentable grandes cantidades de datos sin procesar y utilice solo la potencia informática necesaria.

La importancia de la gobernanza de datos

Para cualquier organización basada en datos que busque sacar el máximo provecho de sus datos para análisis e inteligencia empresarial, la gobernanza de datos debe ser una prioridad absoluta, y usar un almacén de datos en la nube como Snowflake es la estrategia adecuada. Por ello, los líderes de TI que desean afrontar los retos de la transformación digital, sin planificar una estrategia adecuada de gobernanza de datos, pueden cometer el error de sumergirse de lleno en sus lagos de datos ya establecidos, solo para encontrarse de nuevo en un pantano de datos.

Consecuencias de no tener Gobernanza y Calidad de Datos

Con la creciente cantidad de datos que fluyen a los lagos de datos a un ritmo cada vez mayor, las decisiones empresariales deben tomarse en tiempo real. Sin las medidas adecuadas, es casi imposible escalar la calidad de los datos, sea cual sea su tipo. Idealmente, los conjuntos de datos que entran en el lago de datos deberían enriquecerlo, pero, por desgracia, a veces lo contaminan.

Como resultado, los equipos de TI pueden tardar semanas en publicar nuevas fuentes de datos que se pueden procesar en segundos. Peor aún, los clientes terminan creando su propia versión de la "verdad" añadiendo sus propias reglas a la fuente de datos recién creada, cuando los consumidores de datos no se dan cuenta de que ya hay nuevos datos disponibles. En definitiva, se dedica o se desperdicia demasiado tiempo en preparar y proteger los datos, en lugar de analizarlos y proporcionar información empresarial valiosa.

De arriba hacia abajo y de abajo hacia arriba

Normalmente, la gobernanza de datos se aplica mediante un enfoque descendente al construir un almacén de datos empresarial. Primero, se debe definir un modelo de datos central, lo que requiere la experiencia de un profesional de datos, como un administrador de datos, científico de datos, responsable del tratamiento de datos, delegado de protección de datos o ingeniero de datos, para reconstruir los datos varias veces con fines semánticos antes de extraerlos para su análisis.

Después de la ingestión, la catálogo de datos Reconciliará el linaje y la accesibilidad. Si bien este enfoque es eficaz para la gestión centralizada de datos, este enfoque tradicional de gobernanza de datos no puede adaptarse a la era digital: muy pocas personas tienen acceso a los datos.

Otro enfoque consiste en diseñar la gobernanza de datos para el lago de datos mediante un enfoque ascendente. En comparación con el modelo centralizado, este modelo más ágil ofrece varias ventajas. Por ejemplo, es escalable entre fuentes de datos, casos de uso y audiencias, y no requiere una estructura de archivos específica para la ingesta de datos. Mediante el uso de infraestructura en la nube y big data, este enfoque puede acelerar considerablemente el proceso de ingesta de datos sin procesar.

Los lagos de datos suelen comenzar con un enfoque de laboratorio de datos donde solo los expertos en datos pueden acceder a los datos sin procesar. Posteriormente, se necesitarán otras capas de gobernanza para conectar los datos con el contexto empresarial antes de que otros usuarios puedan usarlos. Una estrategia de gobernanza de datos como esta garantiza que el lago de datos ofrezca de forma consistente una única fuente de información fiable para todos los usuarios.

Equilibrar los procesos colaborativos de gobernanza de datos

A medida que más personas de diferentes áreas de la organización incorporan cada vez más fuentes de datos, el lago de datos gobernado ideal contará con la estrategia de gobernanza de datos adecuada; establezca un enfoque más colaborativo desde el principio. Esto permite que los usuarios empresariales con más conocimientos se conviertan en proveedores y gestores de contenido. Para este enfoque, es fundamental trabajar con los datos en equipo desde el principio. De lo contrario, podría verse abrumado por la cantidad de trabajo necesario para verificar la fiabilidad de los datos que se vierten en el lago de datos.

Entregamos datos confiables

Ahora entendemos por qué la gobernanza de datos es tan importante en la fase inicial de la migración de datos a la nube y por qué implementar una estrategia colaborativa de gobernanza de datos es la única solución. Exploremos los pasos recomendados para aplicarla a un lago de datos en Snowflake.

Paso 1: Descubrir y limpiar

Utilice herramientas modernas de reconocimiento de patrones, creación de perfiles de datos y calidad de datos para capturar y determinar qué se necesita para garantizar la calidad del conjunto de datos. Si aplica los datos tan pronto como entran en el entorno, podrá comprender su contenido y hacerlos más significativos. La fase de descubrimiento y limpieza debe incluir las siguientes herramientas y capacidades:

• Perfilado automatizado mediante la catalogación de datos. Sistematice el proceso aplicándolo automáticamente a cada conjunto de datos principal. Perfile automáticamente los datos, cree y categorice metadatos para facilitar el descubrimiento de datos.
• Preparación de datos autoservicio. Permitiendo a cualquier persona acceder al conjunto de datos y, posteriormente, limpiarlos, normalizarlos, transformarlos o enriquecerlos.
• Las operaciones de calidad de datos comienzan con la fuente de datos y el ciclo de vida de los datos para garantizar que los datos confiables estén finalmente disponibles para cualquier operador, usuario o aplicación de datos.
• Omnipresencia mediante autoservicio. Ofrezca capacidades en todas las plataformas y aplicaciones, y distribúyalas a todos, desde desarrolladores hasta analistas de negocio.

Paso 2: Organizar y empoderar

La ventaja de centralizar datos confiables en un entorno compartible es que, una vez procesables, la organización ahorra tiempo y recursos. Esto se puede lograr de las siguientes maneras:

• Organice un catálogo de datos y cree una fuente única de datos confiables y protegidos que permita controlar los datos registrados y su linaje. Esta información debe incluir la procedencia de los datos, quién tuvo acceso a ellos y las relaciones entre los distintos conjuntos de datos. Linaje de datos Le brindará una descripción general del seguimiento del flujo de datos desde la fuente de datos hasta el destino final, así como el cumplimiento de las regulaciones de privacidad como GDPR o CCPA.
• Capacite a las personas para gestionar, remediar y proteger los datos. Las funciones administrativas cuentan con el respaldo para designar administradores de datos que los mantengan y faciliten su búsqueda y uso. Deje la preparación en manos de quienes pueden identificarlos con precisión, y los datos confidenciales en manos de quienes deben consultarlos.
• Involucre a sus colegas en la mejora de los datos. Mediante capacidades de gestión colaborativa de datos, como la administración de datos, puede crear flujos de trabajo coordinados y actividades de gestión que involucren a todos en la calidad de los datos.

Paso 3: Automatizar y habilitar

Una vez que todos los datos descubiertos y depurados estén organizados centralmente y las partes interesadas clave se hayan involucrado en la gestión colaborativa de los datos para garantizar su fiabilidad y cumplimiento normativo, es hora de implementar la fase de automatización. Automatizar el procesamiento de datos es esencial no solo para mantener flujos de trabajo escalables, sino también para eliminar tareas manuales repetitivas, tediosas y contraproducentes.

• Utilice el aprendizaje automático para aprender de la remediación y la deduplicación para sugerir la siguiente mejor acción para aplicar al flujo de datos, o para tomar el conocimiento implícito de los usuarios y ejecutarlo a gran escala a través de la automatización.
• Utilice o encripte la protección automática. Comparta datos de forma selectiva dentro de su organización para fines de desarrollo, análisis, etc., sin revelar información personal identificable a personas no autorizadas a verla.
• Habilitar a todos. Construir una plataforma para todos, aprovechando aplicaciones intuitivas para una comunidad de interesados.
• Utilice los servicios API para extraer conjuntos de datos valiosos de su data lake y reintroducirlos en sus aplicaciones empresariales. Canalice sus datos a aplicaciones que se benefician de los datos confiables generados por sus iniciativas de gobernanza de datos y aporten inteligencia valiosa a sus aplicaciones empresariales.

Inevitablemente, a medida que más organizaciones implementan sus estrategias de transformación digital y migran a la integración de datos en la nube, se interesarán cada vez más por la gobernanza de datos. Como mencionamos, Snowflake ofrece una solución moderna de almacenamiento de datos en la nube donde se puede construir un lago de datos para cualquier proyecto, desde migraciones de big data hasta proyectos de big data, independientemente del formato u origen. Esto supone una gran ventaja, ya que permite cargar y acceder a todos los datos desde una única fuente de información.

Dicho esto, no hay garantía de que la información proporcionada en un lago de datos sea fiable a menos que se implemente una estrategia sólida de gobernanza de datos. La gobernanza de datos solo se puede lograr mediante un descubrimiento y una limpieza adecuados, la gestión responsable, la calidad y el autoservicio.

Conclusión

Gracias por leer nuestro artículo. Esperamos que le ayude a comprender mejor la gobernanza de datos de Snowflake. Si desea obtener más información sobre la gobernanza de datos de Snowflake, le recomendamos visitar Flujo de SQL de Gudu Para más información.

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