{"id":71970,"date":"2023-08-14T09:24:07","date_gmt":"2023-08-14T08:24:07","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=blog&p=71970"},"modified":"2024-09-20T17:45:58","modified_gmt":"2024-09-20T16:45:58","slug":"an-experts-view-of-data-governance","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/blog\/an-experts-view-of-data-governance\/","title":{"rendered":"La opini\u00f3n de un experto sobre el data governance"},"content":{"rendered":"

Autor<\/h2><\/div>\"Image\"

Corbatas Carbo<\/h3><\/div>

Director de consultor\u00eda Benelux<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>

Autor<\/h2><\/div>\"Image\"

Sean Dougherty<\/h3><\/div>

Redactor en Funnel<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

Nuestro Director de Consultor\u00eda del Benelux, Ties Carb\u00f3, descubri\u00f3 recientemente que las opiniones de Funnel sobre la data governance necesitaban un poco m\u00e1s de pulido y aclaraci\u00f3n. En una entrevista con Funnel se sumerge en las estrategias clave del data governance a tener en cuenta.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

En Funnel no tienen miedo de admitir que a veces se equivocan. Bueno, quiz\u00e1 no \u201cequivocados\u201d tanto como no plenamente informados. Al fin y al cabo, s\u00f3lo somos humanos, a pesar de todos los data con los que trabajamos a diario.<\/p>\n

Tal fue el caso, recientemente, cuando un astuto observador ley\u00f3 el informe de Funnel art\u00edculo reciente sobre data governance<\/a>. Aunque el art\u00edculo cubr\u00eda muchos temas bajo el paraguas de la data governance, quiz\u00e1s echaba en falta algo de contexto y un punto de vista previsor sobre el asunto.<\/p>\n

Por suerte, no se trataba de un lector medio. Era Corbatas Carbo<\/a>, Director de Consultor\u00eda de Artefact - socio de Funnel Solution. Da la casualidad de que Ties es un experto en data governance moderno y trabaja con clientes todos los d\u00edas para crear las mejores estructuras data governance de su clase. As\u00ed que decidieron sentarse juntos y capturar sus tomas m\u00e1s calientes de lo que se echaba de menos en el art\u00edculo.<\/p>\n<\/div>

Tres cosas que la gente malinterpreta sobre el data governance<\/h2><\/div>

Al principio de la conversaci\u00f3n, Ties se\u00f1al\u00f3 que hay tres elementos principales que \u00e9l ve que sus clientes malinterpretan m\u00e1s sobre el tema.<\/p>\n

En primer lugar, mucha gente lo considera s\u00f3lo un problema inform\u00e1tico. No es dif\u00edcil ver por qu\u00e9. La gobernanza Data implica muchos componentes t\u00e9cnicos potencialmente complejos, como modelos, procesos y plataformas. Sin embargo, desde la perspectiva de Ties, las implicaciones de una gobernanza adecuada van mucho m\u00e1s all\u00e1 del \u00e1mbito de la TI.<\/p>\n

\u201cClaro que hay muchos componentes t\u00e9cnicos en el data governance\u201d, dijo Ties, \u201cpero es un tema que afecta a toda la organizaci\u00f3n\u201d.\u201d<\/p>\n

Esto entra en el segundo concepto err\u00f3neo: la gente cree que s\u00f3lo se trata de cumplir las normas.<\/p>\n

Lo cierto es que este tema abarca mucho m\u00e1s. El cumplimiento en torno a cuestiones como el GDPR es s\u00f3lo un componente de c\u00f3mo un data governance adecuado puede afectar a toda su organizaci\u00f3n. De hecho, Ties suele aconsejar a sus clientes que afronten las cuestiones de cumplimiento como la pieza final de las nuevas estructuras data governance...<\/p>\n

Lo que nos lleva a nuestro tercer concepto err\u00f3neo.<\/p>\n

Seg\u00fan Ties, muchos equipos trabajan en cuestiones de data governance de forma aislada unos de otros. Una parte de la organizaci\u00f3n trabaja en el data governance pero se centra \u00fanicamente en el cumplimiento, mientras que otro grupo se asegura de que el data en los almacenes sea de la calidad adecuada, y m\u00e1s.<\/p>\n

El enfoque adecuado es ver todo esto de forma hol\u00edstica, como un gigantesco ecosistema data. Cuando se empieza a ver el data governance desde una perspectiva m\u00e1s amplia, se comprende r\u00e1pidamente que se trata de una preocupaci\u00f3n que afecta a toda la empresa.<\/p>\n<\/div>

Estrellas Michelin data governance<\/h2><\/div>

Ties gusta pensar en data governance casi como una cocina. Necesita mantener su cocina lo m\u00e1s limpia posible. Esta limpieza (y el acto de limpiar) puede considerarse como sus funciones y responsabilidades, pol\u00edticas y procesos de cumplimiento data. Sin embargo, sigue necesitando cocinar en esa cocina, \u00bfverdad? \u00bfPor qu\u00e9 si no tendr\u00eda una cocina?<\/p>\n

Asegurarse de que todos sus utensilios de cocina est\u00e1n en su sitio, de que sus ollas y sartenes est\u00e1n listas, de que sus sous chefs est\u00e1n formados adecuadamente, de que se siguen sus recetas y de que su comida sale para los comensales abarca el resto del data governance adecuado.<\/p>\n

\u00bfLo ve? Tener una cocina limpia le ayudar\u00e1 a ofrecer una gran experiencia gastron\u00f3mica, del mismo modo que data governance puede ayudarle a obtener valor de data.<\/p>\n<\/div>

Entonces, \u00bfqu\u00e9 es exactamente data governance?<\/h2><\/div>

De acuerdo. Sabemos que el cumplimiento es s\u00f3lo una parte de todo el concepto data governance. \u00bfQu\u00e9 hay del resto? Seg\u00fan Ties, hay cuatro componentes principales: Estructuras data, pol\u00edticas data, modelos operativos data y herramientas data.<\/p>\n<\/div>