15 mejores prácticas para la gobernanza de datos
En esta publicación, presentaremos 15 mejores prácticas para gobernanza de datosAntes de sumergirnos en nuestro artículo, averigüemos ¿Qué es la gobernanza de datos?La gobernanza de datos es un conjunto de principios y prácticas para garantizar la calidad de los datos A lo largo de su ciclo de vida. El Data Governance Institute (DGI) considera que se trata de un conjunto de marcos prácticos para ayudar a las distintas partes interesadas en los datos de cualquier organización a identificar y satisfacer sus necesidades de información. El DGI considera que las empresas necesitan no solo sistemas para la gestión de datos, sino también un conjunto completo de normas, con procesos y procedimientos para garantizar su cumplimiento. Esta es una tarea compleja para cualquier sistema de gobernanza.
Los datos se están convirtiendo en un activo empresarial fundamental que determina el éxito. La transformación digital está en la agenda global. Si puede gestionar sus datos, podrá aprovechar los activos de datos y lograr una transformación digital exitosa. Esto implica implementar... marco de gobernanza de datos Que se ajuste al crecimiento de la organización, sus objetivos comerciales futuros y su modelo de negocio. El marco debe controlar los estándares de datos requeridos en este proceso y delegar las funciones y responsabilidades requeridas dentro de la organización y dentro del ecosistema empresarial en el que opera la empresa.
15 mejores prácticas para la gobernanza de datos
Por un lado, se puede aprender de otros procesos involucrados en la gobernanza de datos. Sin embargo, cada organización es diferente, y es necesario ajustar las prácticas de gobernanza de datos a lo largo del camino, desde la etapa de madurez inconsciente hasta la etapa de madurez efectiva. A continuación, se presentan 15 prácticas recomendadas para la gobernanza de datos:
- Empieza poco a poco. En todos los aspectos de los negocios, no seas arrogante. Aspira a ganar rápidamente y desarrolla tu ambición con el tiempo.
- Establece metas claras, medibles y específicas. No puedes controlar lo que no puedes medir. Celebra cuando alcances tu meta y úsala para alcanzar la siguiente.
- Definir la propiedad. Sin propiedad empresarial, un marco de gobernanza de datos no puede tener éxito.
- Identificar roles y responsabilidades relevantes. La gobernanza de datos es un trabajo en equipo que incluye resultados de todas las áreas de la empresa.
- Educar a las partes interesadas. Utilizar terminología empresarial siempre que sea posible y traducir los aspectos académicos de la disciplina de gobernanza de datos a algo relevante para el contexto empresarial.
- Enfoque en el modelo de negocio. Un marco de gobernanza de datos debe integrarse en la gestión empresarial.
- Mapee la infraestructura, la arquitectura y las herramientas. Su marco de gobernanza de datos debe ser una parte lógica de la arquitectura empresarial, el entorno de TI y las herramientas necesarias.
- Desarrollar definiciones de datos estandarizadas. Es necesario distinguir qué debe gestionarse centralmente y qué debe gestionarse de forma ágil y localizada, y lograr un equilibrio entre ambos.
- Identificar los campos de datos. Comenzar con el dominio de datos para obtener la mejor relación entre impacto y acción para aumentar... madurez de la gobernanza de datos.
- Identifique los elementos clave de los datos. Céntrese en los más críticos.
- Defina métricas de control. Impleméntelas en los procesos de negocio, aplicaciones de TI o informes más relevantes.
- Desarrolle un caso de negocio. Identifique los beneficios de aumentar la madurez de la gobernanza de datos en relación con el crecimiento, el ahorro de costos, el riesgo y el cumplimiento normativo.
- Utilice métricas. Céntrese en indicadores clave de rendimiento (KPI) de calidad de datos limitados, relacionados con el rendimiento corporativo general.
- Comuníquese con frecuencia. Los profesionales de la gobernanza de datos consideran que la comunicación es el aspecto más crucial de la disciplina.
- Esto es una práctica, no un proyecto.
¿Cómo se implementa la gobernanza de datos?
El campo de la gobernanza de datos incluye, entre otros, los estándares de datos, la calidad de los datos, metadatos, modelos de datos, distribución de datos, almacenamiento de datos, intercambio de datos, ciclo de vida de los datos, seguridad de los datos, etc. El campo de la gobernanza de datos cambia con el desarrollo del negocio bancario, y la relación entre los campos también necesita ser excavada y analizada continuamente, y finalmente se formará una red de campo de coordinación y verificación mutuas para mejorar la efectividad de la gobernanza de datos de manera integral.
- Gestión de la arquitectura de datos: planificación y gestión del marco lógico para la distribución, transmisión y almacenamiento de datos desde el generador hasta el consumidor;
- Gestión del modelo de datos: el modelo de información de una empresa es una representación gráfica de los estándares de datos de la empresa;
- Gestión de estándares de datos: estandarizar el formato de registro de datos de actividades y objetos importantes de la empresa;
- Gestión de la calidad de los datos: seguimiento y evaluación continuos de la estandarización, precisión, consistencia, integridad y puntualidad de los datos;
- Gestión de metadatos: registrar los activos de datos de la empresa y registrar su relevancia;
- Gestión de la seguridad de los datos: establecer niveles de seguridad para los datos a fin de garantizar que se utilicen adecuadamente;
- Gestión de datos maestros: el proceso de definir de manera uniforme, guardar de forma central, publicar, actualizar y eliminar datos comerciales que son críticos para la empresa y se comparten entre sistemas;
- Gestión del ciclo de vida de los datos: gestiona todo el proceso de generación, almacenamiento, transmisión, uso y destrucción de datos.
Conclusión
Gracias por leer nuestro artículo. Esperamos que le ayude a comprender mejor las mejores prácticas para la gobernanza de datos. Si desea obtener más información sobre la gobernanza de datos, le recomendamos visitar Flujo de SQL de Gudu Para más información.
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