{"id":65731,"date":"2022-01-07T10:37:03","date_gmt":"2022-01-07T10:37:03","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=news&p=65731"},"modified":"2024-09-20T17:42:27","modified_gmt":"2024-09-20T16:42:27","slug":"data-governance-insights-from-the-field","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/news\/data-governance-insights-from-the-field\/","title":{"rendered":"Data Gobernanza - Perspectivas desde el terreno Acto 1 - Aprendizaje Data Gobernanza desde el terreno"},"content":{"rendered":"

Descargar el eBook Gobernanza Data<\/p>\n<\/div>

Pulse aqu\u00ed<\/span><\/a><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

Introducci\u00f3n<\/h2><\/div>

Se han escrito muchos art\u00edculos te\u00f3ricos sobre el data governance. En Artefact queremos abordar este tema desde un punto de vista operativo con nuestra serie de art\u00edculos \u201cPerspectivas desde el terreno\u201d, para ofrecer a nuestros lectores una visi\u00f3n pragm\u00e1tica y pr\u00e1ctica. La serie se compondr\u00e1 de observaciones y comentarios de Artefact sobre temas clave de la data governance (por ejemplo, los modelos operativos), respuestas a preguntas frecuentes de nuestros clientes y clientes potenciales (por ejemplo, c\u00f3mo medir el impacto de la data governance) y entrevistas con actores clave de la data governance (por ejemplo, directores de Data, directores de gobernanza, custodios de data, editores de software, etc.). Nuestra ambici\u00f3n es crear conversaciones y oportunidades para compartir experiencias dentro de la comunidad data governance.\u00a0<\/i><\/p>\n<\/div>

Entender qu\u00e9 es la data governance, por qu\u00e9 se encuentra en la ruta cr\u00edtica hacia el valor y c\u00f3mo implantarla concretamente en su organizaci\u00f3n puede ser un largo camino. Cuando las empresas lanzaron por primera vez grandes programas de transformaci\u00f3n con casos de uso de IA y data, se dieron cuenta r\u00e1pidamente de que estos programas requer\u00edan habilitadores clave como data platforms, data lakes, data gesti\u00f3n de la calidad y MDM, que permiten exponer la calidad data a los casos de uso. S\u00f3lo recientemente ha aparecido el data governance como una prioridad con respecto a la mir\u00edada de sistemas complejos creados.<\/p>\n<\/div>

Entender qu\u00e9 es la data governance, por qu\u00e9 se encuentra en la ruta cr\u00edtica hacia el valor y c\u00f3mo implantarla concretamente en su organizaci\u00f3n puede ser un largo camino. Cuando las empresas lanzaron por primera vez grandes programas de transformaci\u00f3n con casos de uso de IA y data, se dieron cuenta r\u00e1pidamente de que estos programas requer\u00edan habilitadores clave como data platforms, data lakes, data gesti\u00f3n de la calidad y MDM, que permiten exponer la calidad data a los casos de uso. S\u00f3lo recientemente ha aparecido el data governance como una prioridad con respecto a la mir\u00edada de sistemas complejos creados.<\/p>\n<\/div>

Hoy en d\u00eda, casi todo el mundo en el ecosistema CDO\/CTO entiende que la data governance es un requisito previo para la transformaci\u00f3n de la IA. Est\u00e1n familiarizados con todos los conceptos organizativos y operativos b\u00e1sicos, pero ponerlos en m\u00fasica para aportar un valor concreto es una tarea mucho m\u00e1s compleja. Como resultado, la data governance se reduce a menudo a iniciativas aisladas de documentaci\u00f3n con escaso impacto. Vemos c\u00f3mo se lanzan muchos programas y aparecen muchos responsables de data governance en las organizaciones de nuestros clientes. Al principio, todos se encontraron con las mismas dificultades para convencer a sus patrocinadores y socios comerciales de que invirtieran en estas actividades. \u00bfPor qu\u00e9? Porque el despliegue de data governance es un proceso de aprendizaje completo por el que tiene que pasar la organizaci\u00f3n, y cada paso del camino es importante.<\/p>\n<\/div>

El objetivo de este informe es ayudarle a comprender en qu\u00e9 consiste el modelo data governance en la pr\u00e1ctica, gui\u00e1ndole a trav\u00e9s del proceso de aprendizaje que toda empresa recorre inevitablemente. Esta nueva perspectiva permitir\u00e1 a las empresas avanzar m\u00e1s r\u00e1pidamente de una etapa a la siguiente.<\/p>\n

Lo conseguiremos explicando detalladamente cada etapa del proceso de aprendizaje, utilizando ejemplos operativos sobre el terreno:<\/p>\n

    \n
  1. Fase 1<\/b> - Incompetencia inconsciente: \u00bfcu\u00e1les son los \u201cs\u00edntomas\u201d de la falta de data governance?<\/li>\n
  2. Etapa 2 <\/b>- Incompetencia consciente: \u00bfcu\u00e1les son los retos a los que se enfrenta una empresa al iniciar un viaje data governance?<\/li>\n
  3. Etapa 3 <\/b>- Competencia consciente: \u00bfcu\u00e1les son los pasos que suelen seguir las empresas a la hora de poner en marcha un programa data governance?<\/li>\n
  4. Etapa 4<\/b> - Competencia inconsciente: \u00bfqu\u00e9 ocurre cuando el data governance se convierte en la nueva normalidad?<\/li>\n<\/ol>\n

    A este art\u00edculo le seguir\u00e1n otros m\u00e1s operativos destinados a ofrecer consejos pragm\u00e1ticos a los l\u00edderes del data governance en su viaje.<\/p>\n<\/div>\"Image\"<\/div><\/div><\/div><\/article>

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    Pulse aqu\u00ed<\/span><\/a><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
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    Conclusi\u00f3n<\/h2><\/div>

    Siguiendo estas cuatro etapas de aprendizaje, las empresas empezar\u00e1n a practicar el data governance sin ni siquiera darse cuenta.<\/span><\/p>\n

    Aunque la mayor\u00eda de los actores a los que hemos acompa\u00f1ado hoy todav\u00eda rondan entre la segunda y la tercera etapa, todos ellos sienten la urgencia empresarial de avanzar en este proceso de aprendizaje.<\/span><\/p>\n<\/div>

    Vemos tres argumentos principales que justifican esta urgencia. En primer lugar, la transformaci\u00f3n data es una palanca clave en todas las industrias para alcanzar objetivos ambiciosos: La data y la IA se aprovechan para optimizar los negocios principales de las empresas y contribuir al desarrollo de nuevos motores de crecimiento. La madurez de la data y la IA es un requisito para mantenerse a la vanguardia, y la transformaci\u00f3n de la data no es sostenible sin la data governance. El segundo argumento es que estamos en un mundo que se mueve con rapidez. Obtener un acceso r\u00e1pido a la data y desarrollar la capacidad de analizar y explotar r\u00e1pidamente esta data es esencial para reaccionar con rapidez. Y por \u00faltimo, las empresas necesitan atraer a nuevos talentos que est\u00e9n cada vez m\u00e1s dispuestos a ser data-driven.<\/span><\/p>\n<\/div>

    Uno de los primeros retos para cualquier empresa al comienzo de su andadura data governance es demostrar esta urgencia y convencer a las partes interesadas internas del valor de lanzar concretamente un programa data governance.<\/span><\/p>\n

    En este primer informe, hemos presentado el viaje data governance \u201cseg\u00fan las reglas\u201d. Es el contenido introductorio de una serie que pretende abordar los aspectos operativos de la implantaci\u00f3n de data governance sobre el terreno. Nuestro pr\u00f3ximo art\u00edculo abordar\u00e1 el complejo puente entre su estrategia data governance y la necesidad operativa de un caso de uso.<\/span><\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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