{"id":5554,"date":"2022-08-21T02:16:11","date_gmt":"2022-08-21T10:16:11","guid":{"rendered":"https:\/\/www.gudusoft.com\/?p=5554"},"modified":"2022-09-17T14:02:51","modified_gmt":"2022-09-17T22:02:51","slug":"key-steps-to-data-governance","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.gudusoft.com\/es\/pasos-clave-para-la-gobernanza-de-datos\/","title":{"rendered":"10 pasos clave para la gobernanza de datos | Gudu SQLFlow"},"content":{"rendered":"

10 pasos clave para la gobernanza de datos<\/h2>\n

Para las empresas de transformaci\u00f3n digital, rastrear las fuentes de datos, unificar las definiciones de datos, clasificar el almacenamiento de datos y eliminar los datos no v\u00e1lidos puede reducir gesti\u00f3n de datos<\/a><\/strong> costos, evitar riesgos legales en la aplicaci\u00f3n de datos y reducir los costos de mantenimiento y desarrollo de productos. Entonces, \u00bfc\u00f3mo se logra? gobernanza de datos<\/a><\/strong> \u00bfVerdad? En este art\u00edculo, lo hemos resuelto. 10 pasos clave para la gobernanza de datos<\/strong>.<\/p>\n

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10 pasos clave para la gobernanza de datos<\/p><\/div>\n

Pasos clave para la gobernanza de datos: 1. Organizar las reglas de negocio y unificar las definiciones de datos<\/h3>\n

En el proceso de transformaci\u00f3n digital de las empresas, la comprensi\u00f3n e interpretaci\u00f3n com\u00fan de los datos es crucial. Calidad de los datos<\/strong><\/a> Los problemas suelen referirse a la interpretaci\u00f3n del mismo conjunto de datos como cosas diferentes, o a la interpretaci\u00f3n de conjuntos de datos diferentes como la misma cosa. Ya sea comercial o t\u00e9cnica, metadatos<\/a><\/strong>Una definici\u00f3n clara de datos basada en atributos empresariales es fundamental para mejorar la calidad de los datos. Las empresas pueden hacer que los equipos de gobernanza de datos utilicen ciertas aplicaciones de gesti\u00f3n de datos para definir las reglas de negocio y unificar las definiciones de datos.<\/p>\n

Pasos clave para la gobernanza de datos \u2013 2. Seguimiento de fuentes de datos externas<\/span><\/h3>\n

In the face of the fiercely competitive market environment, the direction of enterprise data application is no longer limited to internal data, but more focused on third-party data, which has become one of the elements that constitute an analysis solution. Whether it is partner data, supplier data or Internet open data, it can enhance the resources of enterprises to obtain new business value.<\/p>\n

Sin embargo, confiar en los m\u00e9todos tradicionales de gobernanza de datos no permite rastrear la veracidad de los datos. Incluso si se puede determinar la calidad de los datos, no hay garant\u00eda de que su origen sea preciso. Por lo tanto, es necesario que el equipo de gobernanza de datos establezca un modelo viable para garantizar la exactitud de los datos externos.<\/p>\n

Pasos clave para la gobernanza de datos: 3. Identifique las m\u00e9tricas de datos clave que impactan su negocio.<\/h3>\n

En escenarios empresariales, los requisitos, procesos y rendimiento empresarial son indicadores clave. Para medir si un producto o servicio satisface la demanda del mercado, se deben adoptar ciertos indicadores de rendimiento empresarial. Los datos incompletos e inexactos pueden generar quejas de los clientes. Por lo tanto, es fundamental analizar y determinar indicadores como la tasa de abandono de clientes y los KPI.<\/p>\n

Pasos clave para la gobernanza de datos: 4. Analizar la calidad de los datos cr\u00edticos para el negocio<\/h3>\n

Despu\u00e9s de identificar los indicadores de datos clave que afectan el negocio dentro de la empresa, el equipo de gobernanza de datos tambi\u00e9n necesita comprender la calidad de los datos de los sistemas y procedimientos dentro de la empresa que respaldan los procesos comerciales clave.<\/p>\n

Durante el proceso de clasificaci\u00f3n, el equipo de gobernanza de datos puede usar herramientas de an\u00e1lisis de datos para predecir el modelo de an\u00e1lisis y comprender la calidad de los datos en un plazo relativamente corto. Tambi\u00e9n puede crear scripts que se ejecuten en repositorios de datos para abordar problemas de alto nivel entre aplicaciones. an\u00e1lisis de datos<\/strong><\/a> necesidades.<\/p>\n

Pasos clave para la gobernanza de datos: 5. Crear un sistema de gesti\u00f3n y control de automatizaci\u00f3n de datos<\/h3>\n

En la era de la econom\u00eda digital, muchas empresas han enarbolado la bandera de la transformaci\u00f3n digital, pero los sistemas de datos de la mayor\u00eda de las empresas no pueden ayudarlas a lograrla.<\/p>\n

El equipo de gobernanza de datos debe establecer un sistema de gesti\u00f3n automatizado para verificar todo el proceso desde la gobernanza de datos hasta la aplicaci\u00f3n de datos, y establecer un mecanismo de retroalimentaci\u00f3n automatizado claro entre la evaluaci\u00f3n del desempe\u00f1o, el an\u00e1lisis y la toma de decisiones, y la calidad b\u00e1sica de los datos para retroalimentar el efecto de la gobernanza de datos en funci\u00f3n de los resultados comerciales.<\/p>\n

Pasos clave para la gobernanza de datos: 6. Detectar el impacto de la calidad de los datos en el negocio<\/h3>\n

With professional data quality analysis tools, data governance teams can test data quality and identify abnormal data for targeted data processing. Measuring data quality through the degree of business impact can help companies effectively screen worthless data and improve data quality.<\/p>\n

Adem\u00e1s, la detecci\u00f3n de la calidad de los datos debe estar presente en el proceso de aplicaci\u00f3n de datos durante un largo periodo. Una vez que una organizaci\u00f3n decide emprender una transformaci\u00f3n digital, es fundamental evaluar peri\u00f3dicamente el impacto de la calidad de los datos en los resultados de negocio y ajustar el enfoque y la metodolog\u00eda de la evaluaci\u00f3n de la calidad de los datos seg\u00fan surjan nuevos escenarios de negocio.<\/p>\n

Pasos clave para la gobernanza de datos: 7. Escuchar y comunicar las necesidades del negocio y gestionar los datos de forma espec\u00edfica.<\/h3>\n

Al limpiar y gestionar los datos, el equipo de gobernanza de datos no debe intentar resolver todos los problemas de inmediato mediante la gobernanza de datos, sino escuchar atentamente las necesidades de datos del departamento comercial. Mediante una comunicaci\u00f3n eficaz, definir un plan de acci\u00f3n, explorar los posibles problemas en los datos y brindar apoyo para el an\u00e1lisis y la toma de decisiones.<\/p>\n

Pasos clave para la gobernanza de datos: 8. Crear una plataforma din\u00e1mica de concientizaci\u00f3n sobre la calidad de los datos para monitorear el proceso de gobernanza de datos.<\/h3>\n

Los equipos de gobernanza de datos suelen sincronizar el progreso del procesamiento de datos mediante reuniones peri\u00f3dicas o debates grupales. Sin embargo, las reuniones informativas peri\u00f3dicas no pueden seguir el ritmo del proceso de gobernanza de datos.<\/p>\n

Como resultado, los equipos de gobernanza de datos pueden crear plataformas din\u00e1micas de concienciaci\u00f3n sobre la calidad de los datos. La Plataforma de Concienciaci\u00f3n Din\u00e1mica de la Calidad de Datos puede determinar el rendimiento de la calidad de los datos bas\u00e1ndose en KPI y procesos operativos clave. Cuando se requieren cambios, el analista de negocio de datos puede comunicarse con el CDO para ajustar las rutas y prioridades de gobernanza.<\/p>\n

Los analistas de negocios de datos maduros pueden ayudar a las empresas a gestionar datos, supervisar activamente y mejorar su calidad. La Estaci\u00f3n de Conciencia Din\u00e1mica de la Calidad de Datos puede ayudar a las empresas a gestionar los riesgos de los datos y a generar m\u00e1s oportunidades para reducir los costos operativos.<\/p>\n

Pasos clave para la gobernanza de datos: 9. Establecer un mecanismo de intercambio de aprendizaje y capacitaci\u00f3n.<\/h3>\n

Cada miembro del equipo de gobernanza de datos tiene diferentes divisiones de trabajo y distintos m\u00f3dulos de datos. Cada persona se enfrenta a distintos problemas de calidad de datos, y es dif\u00edcil que los resuelva individualmente.<\/p>\n

Por lo tanto, el l\u00edder del equipo debe establecer un mecanismo de aprendizaje, intercambio y capacitaci\u00f3n. Los miembros del equipo pueden compartir los problemas de datos detectados con otros miembros del equipo de manera oportuna, debatir soluciones de gobernanza de datos y ayudar a los miembros del equipo a mejorar sus propias capacidades.<\/p>\n

Pasos clave para la gobernanza de datos: 10. Evitar el c\u00edrculo vicioso de TI<\/h3>\n

Si el equipo de gobernanza de datos no abre completamente los datos internos y externos de la empresa, las necesidades del departamento comercial no podr\u00e1n satisfacerse en ning\u00fan momento y el equipo de gobernanza de datos entrar\u00e1 en el c\u00edrculo vicioso de TI.<\/p>\n

En primer lugar, los escenarios empresariales front-end cambian constantemente y los departamentos comerciales deben responder en cualquier momento. Durante este per\u00edodo, el departamento comercial seguir\u00e1 presentando diversos requisitos de trabajo al departamento t\u00e9cnico. Incluso si algunos requisitos comerciales son tan simples que no requieren personal t\u00e9cnico para su funcionamiento, solo necesitan simplificar el proceso o los pasos de la gobernanza de datos. Sin embargo, debido a una gobernanza de datos incompleta, los departamentos t\u00e9cnicos deben responder a requisitos de bajo nivel en cualquier momento.<\/p>\n

Los escenarios empresariales cambian r\u00e1pidamente. Las necesidades de los usuarios deben satisfacerse en todo momento. Los departamentos t\u00e9cnicos tienen dificultades para satisfacer las necesidades b\u00e1sicas de los departamentos de front-end, lo que resulta en una respuesta lenta a las necesidades empresariales, resultados insatisfactorios e incluso retrasos en las oportunidades de negocio. Si este ciclo contin\u00faa, el departamento t\u00e9cnico quedar\u00e1 atrapado en un c\u00edrculo vicioso de TI, del que no podr\u00e1 salir.<\/p>\n

Conclusi\u00f3n<\/h3>\n

Gracias por leer nuestro art\u00edculo. Esperamos que le ayude a comprender mejor los 10 pasos clave para la gobernanza de datos. Si desea obtener m\u00e1s informaci\u00f3n sobre la gobernanza de datos, le recomendamos visitar Flujo de SQL de Gudu<\/strong><\/a> Para m\u00e1s informaci\u00f3n.<\/p>\n

Como uno de los\u00a0Las mejores herramientas de linaje de datos<\/a><\/strong>\u00a0Disponible en el mercado hoy en d\u00eda, Gudu SQLFlow no solo puede analizar archivos de script SQL, obtener\u00a0linaje de datos<\/a><\/strong>, y realizar presentaciones visuales, pero tambi\u00e9n permitir que los usuarios proporcionen\u00a0linaje de datos<\/strong>\u00a0en formato CSV y realizar visualizaci\u00f3n.\u00a0(Publicado por Ryan el 21 de agosto de 2022)<\/strong><\/p>\n<\/div><\/div><\/div>