✏️Definición:

Podemos definir Data Governance (o Gobierno de Datos) como la capacidad que tiene una organización de cuidar de la calidad de los datos que obtiene, de garantizar su adecuada protección y de gestionar el ciclo de vida de la información.


En un entorno data-driven, como lo es cada vez el de más empresas y organizaciones sacan más partido al BIG DATA donde asistimos a un aumento de datos que provienen de fuentes muy diversas y con distintos formatos.

 

Además, está la necesidad de procesar los datos de forma adecuada y garantizar su calidad y su integridad, lo que añade dificultades considerables en las empresas. La Inteligencia Artificial (IA) sigue generando millones de datos que es necesario administrar para asegurar su utilidad y fiabilidad.

 

El fin último de los datos es que sirvan para extraer valor de ellos y, de esta manera, poder sacar las conclusiones adecuadas y tomar las mejores decisiones en relación con el negocio. Sin un marco adecuado, esto es imposible. Aquí es donde entra el Gobierno de Datos, o Data Governance.

 

Que una empresa se base en datos significa que ha emprendido la transformación digital y ha abrazado a los datos como una fuente inestimable de información sobre su actividad, sus clientes y sus relaciones.

 

 

 

 

Plantear el ‘Data Governance’ implica que llegamos a ese punto de inflexión en el camino de la transformación y supone un cambio en la mentalidad general en la organización. De esta manera, los esfuerzos se enfocarán en trabajar sobre la información y tratarla de la mejor manera posible.

 

El objetivo del gobierno de datos está en maximizar el valor de los datos, alineándolos a la estrategia de la organización a través de la evaluación, la dirección y la monitorización:


Objetivos:

✅  Evaluar, crear, reunir y alinear las reglas.

✅  Dirigir y resolver problemas.

✅  Monitorear y verificar el cumplimiento de las reglas y el uso adecuado de los datos.

 

 

Principios básicos de Data Governance:

✅ Integridad de los participantes al implicarse en discusiones, restricciones, opciones e impactos para decisiones relacionadas con los datos.

✅Transparencia acerca de cómo y cuándo las decisiones relacionadas con los datos se introdujeron en los procesos.

✅ Cualquier decisión relacionada con los datos, procesos y controles debe estar correctamente documentada.

✅Definición de responsabilidades: Quién tiene autoridad y control en la organización para tomar las decisiones relacionadas con los datos, procesos y controles.

✅Se definirán las responsabilidades para actividades de gestión de datos.

✅Control y balance. Es decir, se definirán las responsabilidades como la introducción de controles y balances entre negocio y y tecnología. Se introducirá y dará soporte a la estandarización de datos de la empresa.

✅ Gestión del cambio.

 

✏️  Para terminar:

El Data Governance es esencial para cualquier organización que quiera maximizar el valor de sus datos y utilizarlos de manera efectiva para tomar decisiones informadas. Al implementar un programa de Data Governance, las empresas pueden mejorar la calidad de sus datos, reducir riesgos y fricciones, y aumentar la eficacia y la transparencia de sus procesos.

 

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🔹Los KPIS claves que hay que monitorear
🔹Ética y privacidad de datos.
🔹Aplicación y visualización de datos.
🔹Protección de datos; estrategias simples y concretas.
🔹Auditoría de datos, como mejorar la calidad de la información.
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🔹Ciclo de mejora de la información.

 

 

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