Por qué el software de inteligencia de datos es importante para el gobierno de datos
El gobierno de datos ya no es opcional para las organizaciones empresariales. Además de cumplir con las nuevas regulaciones, como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR), las organizaciones finalmente se están dando cuenta del valor de los datos como un activo que necesita ser protegido, administrado y mantenido para aumentar el valor del activo. Pero el hecho de que las empresas entiendan el valor del gobierno de datos no significa que las empresas confíen en sus capacidades para ejecutarlo.
El verdadero software de gobierno de datos no existe
El gobierno de datos es una disciplina organizacional que requiere una visión y estrategia, recursos humanos adecuados y estructuras organizacionales, procesos, datos y tecnología para operar. Debido a que los datos son un activo digital y se han administrado principalmente en el ámbito de las TI, las organizaciones se fijan rápidamente en la tecnología y esperan encontrar software y soluciones de gobernanza de datos que resuelvan todos sus problemas. Sin embargo, la tecnología es solo una parte de la solución.
El verdadero software de gobernanza de datos es un mito; en cambio, las organizaciones necesitan invertir en software que respalde el proceso de gobernanza de datos. IDC llama a este software de inteligencia de datos.
¿Qué es el software de inteligencia de datos?
El software de inteligencia de datos es una colección de capacidades que ayuda a las organizaciones a responder y administrar las seis preguntas fundamentales sobre los datos:
- ¿Quién está usando los datos, quién creó los datos o activos y quién es responsable de ellos?
- ¿Qué representan los datos, para qué se utilizan los datos?
- ¿Cuándo se crearon los datos, cuándo se usan y cuándo caducarán?
- ¿Dónde están los datos en la organización y dónde se consumen?
- ¿Por qué existen los datos, por qué se persisten y por qué se utilizan?
- ¿Cómo se crearon o capturaron los datos y cómo se utilizan?
Además, el software de inteligencia de datos agrega otra dimensión: la relación. ¿Qué relaciones son inherentes a los datos y entre las personas que generan y consumen los datos?
Lo que hace que el software de inteligencia de datos sea diferente
Las respuestas a estas preguntas son qué informa y guía los casos de uso en torno al gobierno de datos, la gestión de la calidad de los datos y los datos de autoservicio. Para recopilar estas respuestas, las organizaciones deben aprovechar el poder de los metadatos que se generan cada vez que se capturan datos en una fuente, se mueven a través de una organización, los usuarios acceden a ellos, se perfilan, limpian, agregan, aumentan y utilizan para análisis para operaciones o estrategias. Toma de decisiones. El software de inteligencia de datos va más allá de la gestión de metadatos e incluye la catalogación de datos, la definición y el control de datos maestros, el perfil de datos y la administración de datos.
Las organizaciones también enfrentan obstáculos internos cuando abogan por la gobernanza de datos. La palabra «gobernanza» es a menudo un obstáculo para obtener la aceptación de los ejecutivos, ya sea porque implica restricciones o porque los esfuerzos anteriores de gobernanza han fallado.
Una de las razones por las cuales estos intentos pasados de gobernanza de datos han fallado es que la inteligencia sobre los datos se creó y mantuvo manualmente; otra es que la variedad de inteligencia requerida para responder las preguntas fundamentales de gobernanza de datos no ha existido hasta ahora. Una encuesta reciente de IDC descubrió que las hojas de cálculo, el software personalizado, los documentos y el boca a boca se encontraban entre los principales métodos de catalogación de datos más utilizados. Los procesos manuales nunca han podido mantener el ritmo del cambio, en los negocios o la tecnología; y ahora en la era de la transformación digital, el cambio es aún más rápido y constante, dentro de entornos técnicos y comerciales cada vez más complejos.
La inteligencia de datos, por otro lado, es un término nuevo y casi intrigante para las organizaciones porque no implica restricciones, pero promete la oportunidad de aprender más sobre los datos en sí y cómo la organización los utiliza. Además, la inteligencia de datos va más allá de responder las preguntas fundamentales de gobernanza de datos y, cuando se combina con el contenido de los datos en sí, puede generar un nuevo nivel de conocimiento en esta era de big data y transformación digital que aún no ha sido posible.
Los datos están en el corazón de la transformación digital y merecen una atención específica como un componente fundamental de la plataforma digital. Las organizaciones se enfrentan a ecosistemas y entornos empresariales más complejos dentro de una expansión de características de datos, tipos, construcciones, comportamientos, dominios, contextos sociales y entornos técnicos híbridos. Históricamente, los profesionales de datos se han centrado en las tres V de big data: volumen, velocidad y variedad. Estas características de big data aún existen y se han arraigado en las operaciones de datos, pero para obtener valor de los datos en la era de la transformación digital, los profesionales de datos deben cambiar su enfoque hacia las tres A: conciencia, aumento y automatización.
El software de inteligencia de datos proporciona a las organizaciones una conciencia de dónde están sus datos, quién los usa y por qué y cómo se usan. El software de inteligencia de datos también aumenta los datos con metadatos técnicos, semánticos y comerciales, agregando elementos de conocimiento clave para que los datos y el uso de los datos se entiendan mejor. La inteligencia de datos exige la automatización del descubrimiento de datos, definición, duplicación, consistencia, uso y protección; los procesos manuales ya no lo cortan cuando se trata de gobernanza o gestión de datos.
Traducción del artículo original de IDC
https://blogs.idc.com/2018/03/15/data-intelligence-software-data-governance/
Mar 15, 2019 / Stewart Bond
