¿Cómo aplicar Gobierno de Datos mediante 3 buenas prácticas?

¿Se ha preguntado cómo elevar el nivel de su organización a través del gobierno de datos?

En este artículo le facilitamos buenas prácticas que lo ayudaran a lograrlo y adicionalmente le mostramos cómo puede tener todo lo que necesita hacer con sus datos en un solo lugar, mediante una plataforma unificada de inteligencia artificial (IA).

Reconocemos que el concepto de Gobierno de Datos no es algo nuevo, pero también es importante darle la relevancia que merece en la actualidad, debido al gran crecimiento de los datos que manejan las organizaciones (clientes, proveedores, herramientas internas, nuevas iniciativas, etc.), cantidad que no deja de aumentar año tras año y por ello se torna más crítico que nunca el hacer cumplir las mejores prácticas y marcos de gobierno de datos.

¿Por qué importa el gobierno de datos?
La gobernanza adecuada de los datos es esencial para hacer frente a la gestión de las necesidades de la empresa moderna, debido a que el impacto de las malas prácticas de gobierno de datos puede ser costoso.

Cuando los datos no están debidamente asegurados o categorizados, las empresas pueden incumplir con las regulaciones de privacidad de datos, lo que puede conducir a onerosas multas, así como a un impacto negativo en la reputación. Por otro lado, problemas de calidad, como cuando las definiciones de datos son diferentes entre las herramientas, puede conducir a inexactitud en las iniciativas de ciencia de datos y BI, lo que a su vez hace que el negocio se concentre en los proyectos estratégicos equivocados.

En última instancia, una buena estrategia de gobierno de datos tiene como objetivo deshacerse de los silos, de manera que la organización pueda tener acceso a datos relevantes, de alta calidad, de manera segura y gobernada.

3 Buenas Prácticas en torno al Gobierno de Datos

Establecer un marco sólido de gobierno de datos es un viaje y vale la pena reevaluar si tiene una alineación clara con sus objetivos estratégicos. A continuación, le compartimos buenas prácticas en torno al gobierno de datos, recomendadas por Dataiku (empresa líder en el cuadrante de Garner durante dos años seguidos, en el área de Data Science), que pueden ser aplicadas en cualquier organización que quiera llevar sus datos al siguiente nivel:

1. Comprender cómo medir el éxito e involucrar a la empresa en la definición de objetivos:
Una buena estrategia de gobierno de datos debe tener métricas claras y KPI para medir el progreso a lo largo del tiempo. Los líderes empresariales también deben participar en la definición de objetivos para garantizar la alineación organizacional y la aplicación de políticas.

2. Definir roles claros y equipos de rendición de cuentas a lo largo del ciclo de vida de los datos:
Los datos no son estáticos, se transforman, limpian, eliminan, entre otras acciones, por parte de diferentes usuarios y para diferentes propósitos. Debido a esto, es necesaria la construcción de pistas de auditoría y linaje de datos durante todo el ciclo de vida, con todos los usuarios que interactúan con los datos y que las personas adecuadas sean responsables.

3. No corregir en exceso las restricciones de datos:
Restringir el acceso a datos a un alto nivel puede ser tentador, sin embargo, crear cuellos de botella en el acceso a datos puede ralentizar drásticamente el negocio, creando un nuevo tipo de riesgo operativo, dando pie a las fallas de proyectos y quedando atrás de la competencia. Antes de crear nuevas restricciones de política, es necesario recopilar información de la empresa acerca de cómo se usan los datos para tomar decisiones y saber en qué nivel restringir el acceso.

Hoy en día el gobierno de datos debe llegar a cada rincón de la organización, para que sea realmente eficiente. No basta con controlar la información en un único departamento, es importante asegurar que los datos estén disponibles para cualquier usuario estratégico y al mismo tiempo asegurar el control y credibilidad de los desarrollos. Actualmente el número de proyectos destinados al Aprendizaje Automático se vuelven cada vez más importantes dentro de las organizaciones y la responsabilidad de mantener el orden dentro de los mismos, recae sobre los gerentes y lideres de proyectos.

En el mundo del gobierno de datos, hay variedad de plataformas disponibles para atender las necesidades de cada etapa del ciclo de vida de los datos, desde la catalogación de datos hasta la gestión de políticas y la detección de amenazas. Para complementar queremos destacar que la plataforma Dataiku permite mantener un registro completo de todo lo que se hace dentro de los proyectos de datos, debido a que es una plataforma end to end.

Dataiku: plataforma de análisis e IA unificada

Dataiku está diseñado para integrarse fácilmente con la pila de tecnología de gobierno de datos de cualquier organización, con la finalidad de que puedan beneficiarse de las capacidades de esta plataforma de análisis e IA unificadas, desde la preparación de datos hasta la implementación del modelo, sin interrumpir su estrategia actual. Por ejemplo, a través de API y complementos, Dataiku puede conectarse fácilmente a las herramientas de administración y catalogación de metadatos.

Dataiku también posee características que ayudan con la protección de datos, privacidad y cumplimiento. Además, para abordar la calidad de los datos, el flujo visual de Dataiku brinda una trazabilidad completa de los datos desde el origen hasta el producto de datos final, mientras que las recetas visuales (elementos predefinidos) permiten a los usuarios limpiar, duplicar y transformar rápidamente los datos. En general, Dataiku facilita el cumplimiento de las mejores prácticas de gobierno de datos.

A continuación, compartimos algunos elementos que forman parte de las capacidades de Dataiku, para asegurar que los proyectos desarrollados en la plataforma sean transparentes y puedan ser administrados de forma oportuna.

Una torre de control central
Dataiku Govern es un lugar único donde los líderes de datos, análisis y gerentes de proyectos rastrean el progreso de múltiples iniciativas de datos y aseguran que existan los flujos de trabajo y procesos correctos para ofrecer IA responsable. A medida que la empresa escala su huella de IA, la supervisión centralizada del programa es crucial para mantener la visibilidad y reducir el riesgo.

Con Dataiku, es posible aprovechar las plantillas estandarizadas de proyectos y flujos de trabajo con pasos claros y puertas para explorar, construir, probar, implementar y mantener proyectos de IA. Asignar a las partes interesadas, capturar notas y adjuntar documentación relevante a cada etapa de un flujo de trabajo para garantizar que el proceso esté documentado y rastreado, desde el diseño hasta la entrega.

Cierre de sesión estructurado y aprobaciones
En los flujos de trabajo regidos, los propietarios de proyectos solicitan y recopilan registros de modelos o paquetes de proyectos antes de promocionarlos a la producción, a fin de garantizar la preparación de la auditoría en las decisiones de implementación. Sin las revisiones y la aprobación adecuadas, se bloqueará un despliegue hasta que se obtenga la aprobación.

Valor del proyecto y calificación de riesgo
En Dataiku, las partes interesadas evalúan el valor y el riesgo del proyecto utilizando un marco de calificación estandarizado. Con recursos limitados para ejecutar un número creciente de solicitudes de proyectos de IA, una sola matriz de valor-riesgo ayuda a los líderes a comparar iniciativas, determinar los requisitos de supervisión y determinar qué proyectos deben priorizarse para la inversión.

En conclusión, es importante implementar un buen gobierno de datos dentro de cualquier organización y así mismo, evaluar y valorar a profundidad aquellas plataformas que facilitan el proceso de manejo y control de los datos.

Lo invitamos a conocer más de gobierno de datos y Dataiku a través de una sesión con nuestro equipo de expertos.