La importancia de implementar un marco de gobierno de datos en las organizaciones

Las organizaciones están recolectando y almacenando más datos que nunca. Estos datos pueden usarse para mejorar los procesos comerciales, pero también pueden representar un riesgo si se manejan incorrectamente. Para proteger la privacidad de sus clientes y cumplir con las últimas leyes de privacidad, las organizaciones deben implementar un marco de gobernanza de datos que vaya más allá de la calidad y gestión básica de datos.

Índice:

• ¿Qué es un marco de gobernanza de datos?
• Tipos de marcos de gobernanza de datos
• Componentes de un marco de gobernanza de datos
• Pilares de los marcos de gobernanza de datos
• ¿Por qué es necesario un marco de gobernanza de datos?
• Mejores prácticas para crear un marco de gobernanza de datos

¿Qué es un marco de gobernanza de datos?

Los marcos de gobernanza de datos son enfoques estructurados para administrar y utilizar datos en una organización. Incluyen políticas, procedimientos y estándares que guían cómo se recopilan, almacenan, administran y utilizan los datos. Estos marcos ayudan con la calidad de los datos, la integración de los datos, la privacidad y seguridad de los datos, y la arquitectura efectiva de los datos.

Para gobernar los datos de manera efectiva, las organizaciones deben tener una comprensión clara de su panorama de datos. Necesitan saber de dónde provienen sus datos, quién es el propietario, cómo se utilizan y dónde se almacenan. Reunir esta información para construir un marco de gobernanza de datos requiere una estrecha colaboración entre diferentes departamentos y unidades de negocio.

Ejemplos de marcos de gobernanza de datos

A continuación se muestra una lista de algunos marcos de gobernanza de datos comúnmente referenciados:

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• McKinsey
• Eckerson
• Marco de gobernanza de datos empresariales de PwC
• DAMA DMBOK
• El marco de gobernanza de datos SAS
• El marco de gobernanza de datos de DGI

Cada uno de estos marcos tiene sus pros y contras. Las organizaciones deben seleccionar el marco de gobernanza de datos que mejor se ajuste a sus necesidades y objetivos únicos.

Tipos de marcos de gobernanza de datos

Existen dos filosofías opuestas para crear marcos de gobernanza de datos que ofrecen diferentes ventajas y desventajas dependiendo de los objetivos específicos de una organización.

Filosofía bottom-up

El enfoque bottom-up para la gobernanza de datos, popularizado por el creciente movimiento de big data, comienza con datos sin procesar. Primero se ingieren los datos y luego se construyen estructuras o esquemas sobre los datos una vez que se han leído. En este momento, también se agregan reglas de gobernanza, políticas y controles de calidad al conjunto de datos.

La ventaja de este enfoque es su escalabilidad; sin embargo, puede ser difícil mantener un control de calidad consistente en un gran volumen de datos.

Para las pequeñas empresas que pueden no tener tantos datos como las organizaciones más grandes, este enfoque permite una mayor flexibilidad y escalabilidad. Les permite comenzar de forma pequeña y escalar sus esfuerzos de gobernanza de datos a medida que crecen sus datos. Pero a medida que crecen y posiblemente enfrenten requisitos regulatorios más estrictos, pueden encontrar valor en cambiar a un enfoque top-down.

Filosofía top-down

En el enfoque top-down, la modelización y gobernanza de datos tienen prioridad y son los primeros pasos en el desarrollo de un marco de gobernanza de datos. El proceso comienza con profesionales de datos aplicando metodologías y mejores prácticas bien definidas a los datos. La ventaja de este enfoque es su enfoque en el control de calidad.

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Los bancos, las compañías de seguros, las instituciones de atención médica y otras instituciones grandes y altamente reguladas probablemente utilicen un enfoque top-down para la gobernanza de datos. Esto se debe a que a menudo tienen un gran volumen de datos y requisitos regulatorios estrictos para cumplir, y un enfoque top-down permite un mejor control de calidad y cumplimiento de regulaciones.

Componentes de un marco de gobernanza de datos

Hay cuatro componentes principales de un marco de gobernanza de datos:

• Administración de custodia: Los administradores de custodia garantizan que los activos de datos de una organización sean precisos, consistentes y cumplan con todas las regulaciones relevantes, especialmente durante los proyectos de la empresa.
• Gestión de calidad de los datos: La gestión de calidad de los datos incluye procesos y procedimientos utilizados para garantizar que los activos de datos de una organización estén libres de errores e inexactitudes, así como métodos para identificar y corregir cualquier error o inexactitud.
• Administración de datos: Los procesos de administración de datos definen cómo se crean, almacenan, acceden y utilizan los activos de datos de una organización, y establecen las reglas para compartir esos activos con partes interesadas internas y externas.
• Infraestructura tecnológica: Esto se refiere a los sistemas de hardware y software utilizados para recopilar, almacenar y administrar datos. Esto incluye bases de datos, sistemas de planificación de recursos empresariales y almacenes de datos, así como las conexiones de red que facilitan el intercambio de información entre las partes interesadas.

Pilares de los marcos de gobernanza de datos

Los marcos de gobernanza de datos se basan en cuatro pilares clave que garantizan la gestión y el uso efectivo de los datos en toda una organización. Estos pilares aseguran que los datos sean precisos, puedan combinarse de manera efectiva desde diferentes fuentes, estén protegidos y se utilicen de acuerdo con las leyes y regulaciones, y se almacenen y administren de manera que satisfaga las necesidades de la organización.

1. Calidad de los datos

La calidad de los datos es la piedra angular de cualquier marco de gobernanza de datos. Garantiza que los datos utilizados en los procesos de toma de decisiones sean precisos, consistentes y confiables. Además, la gestión de la calidad de los datos implica establecer políticas y procedimientos para la validación, limpieza y perfilado de datos.

2. Integración de datos

La integración de datos implica la combinación de datos de diferentes fuentes para proporcionar una vista unificada. Este pilar asegura que los datos de varios departamentos, unidades de negocio o socios externos se puedan combinar y utilizar de manera efectiva para el análisis y la toma de decisiones.

3. Privacidad y seguridad de los datos

La privacidad y seguridad de los datos son cruciales en la era digital actual. Este pilar implica la implementación de políticas y procedimientos para proteger los datos sensibles y cumplir con las leyes y regulaciones de protección de datos. Incluye técnicas de cifrado de datos, control de acceso y anonimización de datos.

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4. Arquitectura de datos

El cuarto pilar es la arquitectura de datos, que se refiere al diseño y estructura de los sistemas de datos. Involucra la planificación y el diseño de sistemas de datos para garantizar que satisfagan las necesidades de la organización. Esto incluye el diseño de bases de datos, almacenes de datos y repositorios de datos.

¿Por qué es necesario un marco de gobernanza de datos?

Un marco de gobernanza de datos proporciona un conjunto estándar de políticas y procedimientos para gestionar los activos de datos críticos de una organización. Sin dicho marco, estos activos corren el riesgo de fragmentarse, ser inexactos y no cumplir con las regulaciones relevantes.

Además, la falta de gobernanza puede generar confusión y duplicación de esfuerzos, ya que diferentes departamentos o usuarios individuales intentan administrar los datos con sus propios métodos. Un marco de gobernanza de datos bien diseñado asegura que todos los usuarios comprendan las reglas para administrar los datos y que haya un proceso claro para realizar cambios o adiciones a los datos. Unifica equipos, mejora la comunicación entre diferentes equipos y permite que diferentes departamentos compartan las mejores prácticas.

Además, un marco de gobernanza de datos garantiza el cumplimiento de leyes y regulaciones. Desde HIPAA hasta GDPR, existen numerosas leyes y regulaciones de privacidad de datos en todo el mundo. Incumplir estas disposiciones legales es costoso en términos de multas y costos de liquidación, y puede dañar la reputación de una organización.

Mejores prácticas para crear un marco de gobernanza de datos

Todas las organizaciones desean aprovechar los beneficios de ser más impulsadas por los datos, pero lograrlo requiere más que simplemente recopilar datos. Se requiere un marco de gobernanza de datos bien diseñado para garantizar que los datos se administren de manera efectiva y sigan siendo cumplidores de las leyes y regulaciones relevantes.

No hay una solución única para los marcos de gobernanza de datos. El mejor enfoque para una organización dependerá de sus necesidades y objetivos específicos. Siguiendo las mejores prácticas de gobernanza de datos, las organizaciones pueden crear un marco de gobernanza de datos que satisfaga sus necesidades específicas y los requisitos de la industria para ayudarles a lograr los resultados comerciales deseados.

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Definir el propósito del marco

El primer paso para crear un marco de gobernanza de datos es definir el propósito del marco. ¿Qué objetivos desea lograr la organización al implementar dicho marco?

Comprender los objetivos de gestión de datos en toda la empresa es un primer paso importante en el desarrollo de un marco de gobernanza de datos.

Comprender el estado actual de la organización

Es importante comprender el estado actual de los procesos de gestión de datos y la infraestructura tecnológica de una organización antes de diseñar el marco. Aplicar un modelo de madurez de datos actuará como un punto de referencia y guía para la mejora. Esto ayudará a identificar cualquier brecha que deba abordarse mediante el marco.

Involucrar a los interesados temprano y con frecuencia

Una de las cosas más importantes a recordar al crear un marco de gobernanza es involucrar a los interesados temprano y con frecuencia a lo largo del proceso. Esto asegura que todos comprendan los objetivos del marco y respalden su implementación.

También puede garantizar que se tengan en cuenta y se optimicen todas las prácticas de uso y gestión de datos actuales, independientemente del departamento que esté utilizando los datos.

Mantenerlo simple

Resulta tentador intentar incluir demasiadas reglas y procedimientos en un marco de gobernanza, pero es esencial mantener las cosas simples para promover la adopción y el cumplimiento en toda la organización.

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Planificar la flexibilidad

No importa cuán cuidadosamente se diseñe un marco de gobernanza, siempre surgirán circunstancias imprevistas. Por lo tanto, es importante crear un marco flexible que pueda cambiar según las necesidades organizativas con el tiempo.

Principales 3 Soluciones de GRC

1 RSA

RSA Archer elimina los compartimentos estancos del proceso de gestión de riesgos para garantizar que todos los esfuerzos estén optimizados y la información sea precisa, consolidada y completa. La capacidad de configuración de la plataforma permite a los usuarios realizar cambios rápidamente sin necesidad de codificación ni desarrollo de bases de datos. Archer fue reconocido como Líder en el Cuadrante mágico de Gartner 2020 para la gestión de riesgos de TI y las herramientas de gestión de riesgos de proveedores de TI. Además, Forrester lo nombró como un Actuador en el Informe de onda de GRC Q1 2020.

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2 SAP GRC

El acceso a datos en memoria de SAP le brindará capacidades avanzadas de big data y análisis predictivos vinculados a la gestión de riesgos. SAP no fue reconocido en el Cuadrante mágico de Gartner 2020 para la gestión de riesgos de TI, pero Forrester lo nombró como un Actuador en el Informe de onda de GRC Q1 2020. Además, SAP ocupó el segundo lugar en los Premios de huella emocional de GRC 2020 de Software Reviews por brindar un servicio excepcional al cliente.

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3 SAI360

SAI360 cataloga, supervisa, actualiza y gestiona las necesidades operativas de GRC de una empresa. Está especialmente enfocado en monitorear a terceros con acceso a sus sistemas, automatizar flujos de trabajo para llenar cualquier vacío que pueda haber y crear una cultura de mejores prácticas de cumplimiento entre sus equipos internos. SAI Global fue nombrado Challenger en el Cuadrante Mágico de Gartner 2020 para la gestión de riesgos de TI y Forrester lo nombró como un Actuador en el Informe de onda de GRC Q1 2020.

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