¿Qué es Data Governance?
Es una disciplina emergente con una definición de evolución. La disciplina encarna una convergencia de calidad de datos, administración de datos, políticas de datos, administración de procesos de negocio y gestión de los riesgos que rodean el tratamiento de los datos en una organización. A través de la gestión de datos, las organizaciones buscan ejercer control positivo sobre los procesos y métodos utilizados por sus mayordomos de datos y los custodios de datos para manejar datos.
Gestión de datos es un conjunto de procesos, lo que garantiza que los datos importantes activos formalmente se administran en toda la empresa. Gestión de datos garantiza que los datos pueden confiar y que las personas puedan hacerse responsables de cualquier evento adverso que ocurre debido a la calidad de los datos baja. Trata de ubicar personas a cargo de la fijación y la prevención de problemas con los datos para que la empresa puede ser más eficaz. Gestión de datos también describe un proceso evolutivo para una empresa, alterar la forma de la compañía de pensar y la configuración de los procesos para manejar información, por lo que puede ser utilizada por toda la organización. Es acerca del uso de tecnología cuando sea necesario en muchas formas para ayudar a ayudar al proceso. Cuando las empresas desean, o que son necesarios, para hacerse con el control de sus datos, facultar a sus personas, establecer procesos y obtener ayuda de la tecnología para hacerlo.
Metodologías asociadas a Data Governance
Gobierno pasivo de datos
La administración pasiva de los datos consiste en una recopilación de informes y métricas, que se utilizan para evitar interrupciones en los procesos empresariales. Con la administración pasiva de los datos, puede supervisar, medir y gestionar la calidad de los datos según los requisitos del proceso empresarial.
Administración dirigida de datos
La administración dirigida de los datos es una nueva manera de dirigir el proceso de creación de datos maestros y las tareas de mantenimiento en todos los departamentos y para todos los usuarios desde el principio y hasta el final. Se trata de un motor de flujo de trabajo para los procesos empresariales para administrar los datos maestros en un entorno de ERP, sin necesidad de personalización ni de códigos.
Administración activa de datos
La administración activa de los datos convierte la gestión de datos maestros en un proceso empresarial. Se trata de un firewall para los datos maestros e incluye aplicaciones dinámicas y habilitadas para la Web que permiten que los usuarios empresariales autoricen, analicen y aprueben los cambios realizados en los datos maestros de ERP de manera conjunta.
¿Dónde se debe aplicar un software de Calidad de Datos?
Las organizaciones aplican productos de calidad de datos en muchos entornos diferentes, porque los datos cambian de uno a otro rápidamente y a menudo se reutilizan o son capturados a través de sistemas diferentes. Los procesos de calidad de datos se incluyen habitualmente en:
- Sistemas CRM: Como fundamento de una visión unificada de los clientes.
- Sistemas ERP: Para eliminar los errores en las transacciones, especialmente antes de que la información se replique en otros sistemas.
- Data Warehouses: Para hacer cumplir los estándares e integrar los datos de las aplicaciones fuente.
- Comercio Electrónico: Para garantizar que la información que entra en los sistemas empresariales sea exacta y completa desde el principio.
- Arquitecturas Orientadas a los Servicios (SOA): Para ofrecer estándares reutilizables, basados en reglas, que puedan incorporarse en procesos de negocios complejos en tiempo real.
- Integración de Datos: Reduciendo riesgos involucrados en la consolidación de grandes volúmenes de datos y migraciones de un sistema a otro.
Las organizaciones a menudo comienzan abordando el problema de la Calidad de Datos dentro de un sistema o aplicación conocido por tener mal los datos o como parte de otro proyecto de sistemas. Los beneficios más altos se obtienen cuando los mismos procesos de calidad de datos se van expandiendo posteriormente a todos los sistemas fuentes que reciben información nueva.
- Calidad de Datos asociada a un proyecto de integración
- DWH-BI
- CRM
- Data Mining
- Migración
- Consolidación
- Sincronización
- Entorno Financiero
- Entornos de Marketing
- Sistemas de Información Geográfica
- Gestión de Datos Maestros
Calidad de Datos Preventiva
Identifique empresas comerciales que ofrecen el servicio comerciante
Los datos de IBM Consejo de Gobierno
El Gobierno de Datos y Administración de la Comunidad de Práctica (DGS-CP)
Datos de las Conferencias de Gobierno
Enumere al menos 10 casos donde aplicaría un “Data Governance”
Libríndice es una empresa con una tradición de más de 52 años en la fabricación y comercialización de artículos de papelería para oficina. Entre su línea de productos -comercializada bajo el nombre Perfex--, se cuenta con engargoladoras (de arillo y metálicas); perforadoras (manuales y eléctricas); organizadores; sistemas de encuadernación (metálica y térmica); herrajes; libretas; equipo y material de enmicado y laminado; carpetas; folders; separadores; protectores y materiales de archivo, por citar algunos.
La empresa contaba con un sistema financiero y de administración del negocio desarrollado en lenguaje C; el cual se había vuelto obsoleto, no permitía un manejo eficiente de archivos y no era adaptable por parte del personal de la empresa, sólo por el proveedor mismo. El ambiente era multiusuario y el sistema operativo sobre el que corría era Unix.
Además, el sistema centralizaba la información y sólo permitía ingresar datos a través de terminales "tontas".
Ahora veamos en que ayudaría la Gobernabilidad de datos en la empresa Librindice.
Podemos identificar los siguientes campos:
- El aumento de la consistencia y la confianza en la toma de decisiones
- el riesgo de multas reglamentarias
- Mejorar la seguridad de los datos
- el potencial de generación de ingreso de datos
- rendición de cuentas de designación de calidad de la información
- una mejor planificación por parte del personal de supervisión
- Minimizar o eliminar el re-trabajo
- Optimizar la eficacia del personal
- Establecer líneas de base de rendimiento de los procesos para que los esfuerzos de mejora
- Reconocer y celebrar todas las ganancias
No hay comentarios:
Publicar un comentario