Existen algunas herramientas para data governance que brindan soporte a esta actividad y que se convierten en una gran herramienta de apoyo dentro de la arquitectura de datos, ya que permiten que la seguridad, la calidad y la gestión de los datos se produzcan de manera óptima para lograr una toma de decisiones en la empresa adecuada a modelos de datos de alta calidad.
Consideraciones en el manejo de estas herramientas
Las herramientas de soporte y modelos de metadatos, junto a las de soporte de calidad de datos, se utilizan a menudo para la implementación del gobierno de datos. Estas son denominadas herramientas para data governance.
Existen muy pocas herramientas en el mercado que se consideran específicas de soporte de gobierno de datos. La arquitectura de datos maestros, datos en la nube y todo lo relacionado con inteligencia artificial son herramientas que brindan una posibilidad de estrategias de datos avanzadas que soporten la toma de decisiones en la empresa. El resultado serán modelos de datos de alta calidad que podrán ser compartidos y con los que se podrá trabajar en las bases de datos del Big Data.
Una funcionalidad importante para la gestión de datos es el diseño de workflows o flujos de trabajo que se puede usar para implementar estándares y políticas de datos.
Otra funcionalidad importante es el diseño de cuadros de mando para el seguimiento y control de las actividades de gobierno de datos.
¿Cuáles son las herramientas para data governance que existen?
No existen muchas herramientas para data governance que sean exclusivas para esta área. No obstante, aquí te mostraremos 3 que son muy importantes en el ciclo de vida del dato para la seguridad de los datos y la integración de los datos:
Términos, glosarios y evaluación
Los glosarios de negocio contienen términos de negocio, definiciones y clasificaciones de elementos de datos.
Un buen data governance va a requerir un glosario de datos empresariales que permita a la organización tener una perspectiva amplia del léxico manejado por todos en la empresa.
Esta es una de las herramientas para data governance más representativas y amplias, ya que se aplica en un contexto de negocio a nivel general, es decir, funciona para todas las áreas de la empresa.
Workflow
El diseño de workflows es una de las herramientas para data governance más importante en el gobierno de datos, ya que se utiliza para implementar estándares o políticas de trabajo.
Una de las herramientas más conocidas para realizar workflows o diagramas de flujo de trabajo es Microsoft Visio.
Visio es una herramienta que permite organizar ideas en forma de mapas gráficos para que sean más sencillas de entender. También facilita su realización gracias a la amplia variedad de plantillas prediseñadas que ofrece. Se pueden agregar imágenes, texto y formas de cualquier tipo para entrelazar distintas relaciones entre conceptos. Los diagramas se pueden guardar en la nube y se pueden compartir con otros usuarios.
Aquí te dejamos un pequeño tutorial de cómo crear un workflow y otro tipo de diagramas en Visio: Flowchart & Diagrams in Visio.
Cuadros de mando
Un cuadro de mando integran o CMI (Balanced scorecard) es una de las herramientas para data governance que se utiliza en función de la necesidad de medir el desarrollo de la estrategia de una empresa. Este realiza un seguimiento a las estrategias de negocio implementadas por una organización. Al poseer distintos indicadores numéricos y estadísticas de diferentes áreas, el cuadro de mando es una de las herramientas para data governance más completas, ya que todas las actividades visionadas de manera general se están observando en tiempo real, lo cual ayuda en la toma de decisiones de los miembros de la empresa encargados de dicha tarea.
Es importante aclarar que en una organización se puede realizar cada gestión de datos con cualquiera de las herramientas para data governance y todas pueden ser diferentes. Lo lógico es que, si una organización decide llevar una iniciativa de gobierno de datos, realice una prueba de concepto para decidir la arquitectura empresarial que necesita, en función del estado de madurez de la gestión de datos que tiene.
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