En este artículo, intentaré explicarte lo que és la gobernanza del dato, para que puedas entender el concepto y aplicarlo en el dia a dia de tu entorno profesional.
Gobernanza del dato
I. Introducción
En la era digital actual, los datos son el activo más valioso para cualquier empresa o institución. Sin embargo, gestionar estos datos de manera efectiva puede ser una tarea compleja y abrumadora. Es aquí donde entra en juego la gobernanza de datos. La gobernanza de datos es el conjunto de procesos, políticas y medidas que se utilizan para gestionar los datos de manera eficaz y asegurar su calidad, seguridad, privacidad y cumplimiento normativo. Si bien puede parecer un tema aburrido y complejo, es fundamental para cualquier organización que desee aprovechar al máximo su potencial de datos. En este artículo, utilizaremos una analogía para explicar de manera sencilla en qué consiste la gobernanza de datos y por qué es tan importante en el mundo empresarial actual.
A. Explicación de la gobernanza de datos
La gobernanza de datos se refiere a la gestión integral de los datos en una organización, desde su creación hasta su eliminación. Esto incluye el control, la protección, el monitoreo y la utilización efectiva de los datos.
B. Reconocimiento del posible aburrimiento o complejidad
La gobernanza de datos puede ser un tema complejo y aburrido, pero es fundamental para cualquier organización que maneje grandes cantidades de datos. A pesar de la complejidad, entender los principios básicos de la gobernanza de datos es esencial para garantizar el uso efectivo de los datos y cumplir con las regulaciones de privacidad y seguridad.
C. Uso de una analogía para explicar la gobernanza de datos
La gobernanza de datos se puede comparar con el mantenimiento de una casa. Al igual que una casa requiere mantenimiento constante para mantenerla segura, ordenada y funcional, los datos también requieren un mantenimiento constante para garantizar que sean seguros, precisos y útiles. Al igual que una casa, los datos también pueden acumularse con el tiempo y necesitan ser organizados y limpiados regularmente para asegurarse de que sean útiles y estén disponibles cuando se necesiten.
II. Descubrimiento de datos
En este apartado, nos enfocaremos en la etapa de descubrimiento de datos, uno de los aspectos fundamentales de la gobernanza de datos. Para empezar, definiremos qué es la «descubrimiento de datos» y compararemos este proceso con la búsqueda de objetos en una casa. Además, exploraremos los diferentes tipos de repositorios de datos que existen en las organizaciones.
A. Definición de descubrimiento de datos
El descubrimiento de datos es el proceso de identificar y localizar los datos en una organización. Esto puede incluir datos estructurados, como bases de datos y hojas de cálculo, así como datos no estructurados, como documentos de texto y correos electrónicos.
B. Comparación con el descubrimiento de objetos en una casa
Para entender el proceso de descubrimiento de datos, se puede hacer una analogía con la búsqueda de objetos en una casa. Al igual que en una casa, los datos pueden estar almacenados en diferentes lugares, como en un armario, un cajón o una estantería. Además, algunos datos pueden estar más ocultos que otros y pueden requerir una búsqueda más exhaustiva para encontrarlos.
C. Ejemplos de diferentes tipos de repositorios de datos
Los datos pueden ser almacenados en una variedad de repositorios, incluyendo bases de datos, sistemas de gestión de contenido, servidores de correo electrónico y sistemas de almacenamiento en la nube. Es importante tener en cuenta que los datos pueden ser almacenados en diferentes formatos y lugares, por lo que es crucial tener una comprensión completa de todos los repositorios de datos en una organización para garantizar una gestión efectiva de los mismos.
III. Clasificación de datos
En esta sección, exploraremos cómo la clasificación de datos es fundamental para la gobernanza de datos. La clasificación de datos implica categorizar información según su tipo y nivel de confidencialidad, lo que ayuda a las organizaciones a proteger y administrar sus datos de manera efectiva. Para ayudarnos a comprender mejor este concepto, compararemos la clasificación de datos con la tarea de clasificar objetos en una casa. También veremos algunos ejemplos de categorías de datos comunes y cómo se pueden aplicar en diferentes contextos.
A. Definición de la clasificación de datos
La clasificación de datos es el proceso de identificar y categorizar los datos según su nivel de sensibilidad y valor para una organización. Esta clasificación ayuda a determinar cómo se deben manejar y proteger los datos para garantizar su integridad, confidencialidad y disponibilidad.
B. Comparación con la clasificación de objetos encontrados en una casa
La clasificación de datos se puede comparar con la clasificación de objetos encontrados en una casa. Al igual que clasificamos los objetos según su importancia y ubicación, los datos también deben clasificarse según su importancia y uso en una organización.
C. Ejemplos de diferentes categorías de datos
Existen diferentes categorías de datos, que se clasifican según su nivel de sensibilidad y valor para una organización. Algunas de estas categorías son:
- Datos públicos: son datos que están disponibles públicamente y no contienen información confidencial. Por ejemplo, información sobre eventos públicos.
- Datos internos: son datos que se utilizan internamente en una organización y no se comparten con el público. Por ejemplo, datos de inventario.
- Datos confidenciales: son datos que contienen información sensible y privada. Por ejemplo, información personal de los empleados o datos financieros.
- Datos críticos: son datos que son esenciales para la operación de una organización y su pérdida o corrupción tendría un impacto significativo. Por ejemplo, datos de clientes o datos de producción.
La clasificación adecuada de los datos ayuda a garantizar que se manejen y protejan de acuerdo con su nivel de importancia y sensibilidad, y se establezcan medidas de seguridad apropiadas para cada categoría.
IV. Reglas y Políticas
Por mucho tiempo, las organizaciones han estado almacenando datos importantes en diferentes sistemas y aplicaciones. Con el aumento exponencial en la cantidad y la complejidad de los datos, se ha vuelto cada vez más difícil mantener la calidad y la seguridad de los mismos.
Es aquí donde entra en juego la gobernanza de datos. En esta sección, se explicará la importancia de establecer reglas y políticas sólidas en la gobernanza de datos, y cómo estas ayudan a garantizar la privacidad y seguridad de los datos. También se proporcionará un ejemplo de una política en torno a la identificación personal de datos y se explicará la importancia de las reglas para hacer cumplir las políticas.
A. Explicación de las reglas y políticas en la gobernanza de datos
La gobernanza de datos no solo se trata de descubrir y clasificar datos, sino también de establecer reglas y políticas para su uso y manejo. Las reglas y políticas son guías que deben seguirse para garantizar que los datos se utilicen de manera ética, legal y efectiva. Las políticas pueden ser específicas de una organización o pueden estar sujetas a regulaciones gubernamentales.
B. Ejemplo de una política sobre datos de identificación personal
Una política común en la gobernanza de datos es la protección de los datos de identificación personal (PII). La PII son datos que pueden identificar directa o indirectamente a una persona, como su nombre, dirección, número de seguro social, etc. Las políticas de PII establecen cómo se deben manejar y proteger estos datos para evitar su uso indebido o su exposición.
C. Importancia de las reglas en la aplicación de políticas
Las reglas son necesarias para hacer cumplir las políticas. Las reglas pueden establecer límites en el acceso y uso de ciertos datos, así como las sanciones para aquellos que violen las políticas. Establecer y hacer cumplir reglas claras ayuda a garantizar que los datos se utilicen de manera ética y responsable, lo que a su vez mejora la confianza del público en la organización y sus prácticas de manejo de datos.
V. Empaquetado y metadatos
En esta sección, nos centraremos en la importancia del empaquetado y los metadatos en la gobernanza de datos. Empaquetar los activos de datos de manera adecuada y completa es esencial para facilitar su acceso y uso, especialmente en grandes organizaciones con múltiples departamentos y sistemas.
Además, el uso de metadatos para describir los activos de datos ayuda a los usuarios a entender su contenido, contexto y relevancia para las diferentes operaciones empresariales. Para ilustrar mejor estos conceptos, haremos una analogía con la etiquetación y organización de objetos en una casa.
A. Definición de empaquetado de activos de datos
Empaquetar activos de datos implica reunir y organizar los datos relevantes en un formato coherente para su uso en un proceso de análisis. Esto puede incluir la agregación de datos de múltiples fuentes y la transformación de los datos a un formato específico que sea más adecuado para el análisis.
B. Comparación con etiquetado y organización de objetos en una casa
La forma en que empaquetamos los activos de datos es similar a la forma en que etiquetamos y organizamos los objetos en una casa. Al igual que la etiqueta en una caja que identifica su contenido, los metadatos de los activos de datos describen el contenido y las características de los datos, lo que facilita su descubrimiento y uso.
C. Importancia de los metadatos en la descripción de activos de datos
Los metadatos son información adicional que describe los activos de datos, incluidos detalles como el propósito, la fuente, el formato y la estructura de los datos. Los metadatos son cruciales en la gestión de activos de datos ya que proporcionan información esencial que permite a los usuarios descubrir, entender y utilizar los datos de manera efectiva. Además, los metadatos ayudan a garantizar la calidad y la integridad de los datos, lo que es fundamental en cualquier proceso de análisis de datos.
VI. Seguridad y privacidad de datos
La seguridad y privacidad de los datos son aspectos críticos que deben ser considerados en cualquier estrategia de gestión de datos. En esta sección, se explicará en qué consisten la seguridad y la privacidad de los datos, y se describirán algunos ejemplos de riesgos de seguridad y privacidad. También se discutirá la importancia de la seguridad y privacidad de los datos en el contexto de la gobernanza de datos.
A. Definición de seguridad y privacidad de datos
La seguridad de datos se refiere a la protección de la información y los sistemas que la contienen de amenazas internas y externas, para garantizar su confidencialidad, integridad y disponibilidad. La privacidad de datos, por otro lado, se refiere a la protección de la información personal y sensible de los individuos, para garantizar que se maneje de manera responsable y se proteja contra el uso no autorizado o ilegal.
B. Importancia de la seguridad y privacidad de datos en la gobernanza de datos
La seguridad y privacidad de datos son elementos clave de la gobernanza de datos, ya que ayudan a garantizar que la información se maneje de manera responsable y se proteja contra las amenazas cibernéticas y el mal uso. La violación de la seguridad o privacidad de datos puede tener consecuencias graves para las organizaciones, como daños a su reputación y pérdida de confianza por parte de sus clientes.
C. Mejores prácticas para garantizar la seguridad y privacidad de datos
- Desarrollar una política clara de seguridad de datos y privacidad que describa los requisitos y expectativas de la organización en cuanto a la protección de datos.
- Realizar evaluaciones regulares de riesgos de seguridad y privacidad para identificar vulnerabilidades y amenazas.
- Utilizar medidas de seguridad apropiadas para proteger los sistemas y datos, como el cifrado y la autenticación de usuarios.
- Limitar el acceso a los datos solo a los usuarios autorizados y asegurarse de que los permisos se asignen en función de la necesidad y el principio de menor privilegio.
- Asegurarse de que se cumplan los requisitos legales y reglamentarios en cuanto a la protección de datos personales y confidenciales.
VII. Áreas de Aplicación
En la práctica, la gobernanza de datos se aplica en una amplia variedad de contextos. En esta sección, exploraremos algunos de los campos en los que la gobernanza de datos es especialmente relevante. Entre las áreas de aplicación de la gobernanza de datos se incluyen los negocios, la atención médica, el gobierno y la educación. En cada uno de estos campos, la gobernanza de datos desempeña un papel importante en garantizar que se utilicen los datos de manera efectiva y responsable. A continuación, veremos algunos ejemplos de cómo la gobernanza de datos se aplica en cada uno de estos campos.
A. Aplicaciones Empresariales
Las empresas utilizan el gobierno de datos para gestionar sus activos de datos y garantizar su calidad, seguridad y privacidad. Las aplicaciones empresariales del gobierno de datos incluyen la gestión de datos maestros, la gestión de la calidad de los datos, la gestión de datos de clientes, la gestión de datos de productos, la gestión de datos financieros y la gestión de datos de recursos humanos.
B. Aplicaciones en Salud
El gobierno de datos es fundamental en la industria de la salud para garantizar la seguridad y privacidad de la información médica del paciente. El gobierno de datos en la salud incluye la gestión de datos de pacientes, la gestión de datos de proveedores de atención médica, la gestión de datos de reclamaciones de seguros y la gestión de datos de investigación médica.
C. Aplicaciones del Gobierno
El gobierno de datos es crucial para los organismos gubernamentales, ya que deben gestionar grandes cantidades de datos sensibles y garantizar la privacidad y seguridad de estos datos. Las aplicaciones gubernamentales del gobierno de datos incluyen la gestión de datos de seguridad nacional, la gestión de datos fiscales, la gestión de datos de la población y la gestión de datos de programas sociales.
D. Aplicaciones Educativas
El gobierno de datos también se aplica en el sector educativo para gestionar y proteger los datos estudiantiles, financieros y de recursos humanos. Las aplicaciones educativas del gobierno de datos incluyen la gestión de datos de estudiantes, la gestión de datos financieros de la escuela, la gestión de datos de recursos humanos de la escuela y la gestión de datos de investigación educativa.
VIII Herramientas utilizadas en gobernanza del dato
Las herramientas utilizadas en la gobernanza de datos pueden variar según las necesidades específicas de una organización, pero aquí hay algunas herramientas comunes utilizadas en el proceso:
Herramientas de catalogación de datos:
Estas herramientas se utilizan para identificar, etiquetar y clasificar los datos de una organización. Ayudan a crear un inventario completo de los datos y a asegurar que se apliquen políticas y estándares de gestión de datos adecuados.
- Collibra
- Alation
- Informatica Axon
- IBM InfoSphere Information Governance Catalog
- Talend Data Catalog
Herramientas de calidad de datos:
Estas herramientas se utilizan para garantizar la precisión y la integridad de los datos. Analizan los datos para detectar errores, inconsistencias y duplicados, y proporcionan opciones para limpiar y normalizar los datos.
- Trifacta
- Informatica Data Quality
- Talend Data Quality
- IBM InfoSphere Information Analyzer
- Dataiku DSS
Herramientas de gobierno de metadatos:
Estas herramientas se utilizan para gestionar y mantener los metadatos de una organización. Proporcionan una vista completa de los datos y los procesos relacionados, y ayudan a garantizar que se apliquen políticas y estándares de gobierno de datos adecuados.
- Informatica Enterprise Data Catalog
- Collibra Catalog
- Alation Data Catalog
- IBM InfoSphere Information Governance Catalog
- Adaptive Metadata Manager
Herramientas de gestión de políticas:
Estas herramientas se utilizan para crear y aplicar políticas de gestión de datos en toda la organización. Ayudan a garantizar que se cumplan las políticas y estándares de gobierno de datos, y proporcionan informes y análisis para supervisar el cumplimiento.
- IBM InfoSphere Information Governance Catalog
- Collibra Data Governance Center
- Informatica Axon
- Alation Data Governance
- Talend Data Fabric
Herramientas de seguridad de datos:
Estas herramientas se utilizan para proteger los datos de una organización contra amenazas internas y externas. Proporcionan medidas de seguridad para la autenticación, el cifrado y el control de acceso a los datos.
- Varonis
- Symantec Data Loss Prevention
- IBM Guardium
- Informatica Secure@Source
- Microsoft Azure Information Protection
Ontologías y taxonomías
las ontologías y taxonomías pueden ser herramientas útiles en la gobernanza de datos.
Una ontología es una estructura de conocimiento formal que describe los conceptos y las relaciones entre ellos. Las ontologías se utilizan a menudo para establecer un vocabulario común y una comprensión compartida de los datos dentro de una organización. Esto puede ayudar a garantizar que todos los miembros de la organización estén hablando el mismo lenguaje y trabajando con los mismos conceptos y definiciones.
Por otro lado, las taxonomías son sistemas de clasificación jerárquicos que se utilizan para organizar y etiquetar los datos. Las taxonomías pueden ayudar a asegurar que los datos estén etiquetados y clasificados de manera coherente, lo que puede ser útil para la búsqueda y recuperación de datos, así como para el cumplimiento normativo.
En conjunto, las ontologías y taxonomías pueden ser herramientas poderosas para la gobernanza de datos, ya que pueden ayudar a establecer un lenguaje común y una estructura organizada para los datos en toda la organización.
Conclusión
En conclusión, la gobernanza de datos es un aspecto crítico en la gestión eficaz de los datos. A través de las diferentes etapas de descubrimiento, clasificación, reglas y políticas, empaquetado y metadatos, seguridad y privacidad, y aplicaciones en diferentes áreas, se puede lograr una gestión de datos sólida y efectiva.
La gobernanza de datos permite a las organizaciones maximizar el valor de sus activos de datos, al tiempo que protege los datos y cumple con las leyes y regulaciones aplicables. Además, la automatización del proceso de gobernanza de datos puede mejorar la eficiencia y la precisión de la gestión de datos, lo que puede llevar a importantes mejoras en la toma de decisiones y en el rendimiento empresarial. Por lo tanto, es esencial que las organizaciones adopten prácticas sólidas de gobernanza de datos y aseguren la continuidad de su implementación y mejora.
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