¿Por qué es necesario adoptar modelos de gobierno del dato?

Los principales analistas de tendecias del futuro de las compañías indican que los procesos Data Analytics cobrarán gran relevancia en la toma de decisiones de negocio. Antes de abordar este reto, es necesario considerar un proceso de vital relevancia, que impactará en los modelos analíticos y, por tanto, su precisión puede afectar a las propias conclusiones a las que se llegan.

Los beneficios esperados de un proceso de negocio son:

• Identificar de manera rápida dónde están los datos más relevantes.
• Aumentar la confianza y garantizar la veracidad de los datos.
• Proporcionar una vision unificada de los datos a nivel corporativo.
• Detectar proativamente los problemas de calidad datos.
• Promover un sistema de mejora continua de la calidad de dato.

Dentro de los modelos de negocios más relevantes, surgen una serie de nuevos conceptos que debemos dominar si estamos implementando alguna iniciativa de este tipo:

• Business taxonomy. Definir los roles dentro de las organización.
• Business domains. Definición de dominios de información.
• Business Glossary: Definición de los conceptos claves de negocio dentro de cada unos de los dominios.
• Data dictionary: Creación de diccionario de datos, significado de ellos, relación con los términos de negocio e importancia de negocio.
• Data Policies: Definición de las políticas, estandares  y reglas de validación de dato.  KPI’s & monitoring: Establecimiento de KPI’s y sistemas que permitan evaluar las politicas/estandares

Las organizaciones deben asumir que un proyecto de Gobierno de Datos requiere de roles y responsabilidades dentro de cada uno de los departamentos de la compañía. Es por tanto, labor de los comiteés de dirección quien deben proveer de recursos necesarios para afrontar todas las necesaidades del proyecto:

• Data Governance Leader: Creador de estartegia de gobierno de datos y encargado de su implementación
• Data Owner. Responsable de un dominio de información
• Data Stewards. Responsable de mejorar y mantener la calidad de dato de los elementos definidos en el diccionarios.
• Data Producer. Responsables de crear y capturar datos