La clave para una gobernanza de datos exitosa: gestión de metadatos
La gobernanza de datos se centra en proporcionar información confiable y segura, lo que facilita decisiones comerciales informadas, procesos comerciales efectivos e interacciones optimizadas con las partes interesadas. Por lo tanto, el gobierno de datos no es un resultado en sí mismo, sino simplemente un método: utilizar el gobierno de datos para respaldar los objetivos comerciales más críticos. Como dijo un ejecutivo de un gran banco: "Sin gobernanza de datos, cualquier programa de gestión de metadatos está condenado al fracaso. Como función importante, la gestión de metadatos permite a los departamentos de TI gestionar cambios en entornos complejos de integración de datos al tiempo que proporcionan datos fiables y seguros". Cuando las partes interesadas del negocio participan en el proceso y aceptan la responsabilidad del marco de referencia de datos, sus ventajas se vuelven más convincentes. En este punto, las empresas pueden vincular los metadatos comerciales con los metadatos técnicos a nivel básico, proporcionando un vocabulario y un contexto para la colaboración dentro de toda la empresa.
Por ejemplo, cuando un usuario empresarial le pide a su socio del departamento de TI que muestre "Ingresos netos" en un informe o análisis, no es necesario preguntar "¿Qué tipo de ingresos netos: finanzas, ventas o ¿Marketing?" excepto Al proporcionar otros beneficios, una buena gestión de metadatos también puede facilitar la gobernanza de datos al eliminar las siguientes preguntas importantes:
¿Qué significa este término comercial?
¿Qué términos comerciales (varios similares) se deben utilizar?
¿Cuál es el origen de este término?
¿Cómo se transforman los datos cuando se transfieren desde el origen de datos al destino?
¿Quién es el responsable de definir, documentar y gestionar este término?
¿Quién cambió este término? ¿Cómo modificarlo y cuándo modificarlo?
¿Qué políticas y reglas se aplican a este término? (Los ejemplos incluyen reglas de calidad de datos, reglas de filtrado de seguridad, reglas de archivado y políticas de retención de datos)
¿Qué impacto tendrá la modificación de un objeto de datos específico en el entorno en otros objetos de datos?
¿Cuánto tiempo llevará implementar cambios en el entorno sin afectar otros informes y análisis que puedan utilizar los mismos objetos de datos? Una serie de soluciones empresariales han impulsado el progreso de la gobernanza de datos y también han propiciado la gestión de metadatos. Estas soluciones incluyen:
Glosario Empresarial Común (Gestión de Datos Simple). Este método de "probar el terreno a pequeña escala" está dirigido a un problema específico o al vocabulario comercial general del departamento comercial.
Gobierno integral del dato (o estrategia de gestión de datos). Este es un enfoque más vertical y normalmente se utiliza para grandes iniciativas que involucran una variedad de unidades de negocios dentro de una empresa, apuntando a múltiples oportunidades de negocios en una iniciativa administrada de múltiples fases (si no más).
Cumplimiento. Dichos programas están impulsados por la necesidad de cumplir con regulaciones internacionales, nacionales, locales o industriales. El cumplimiento, normalmente gestionado por la función de Gobernanza, Riesgo y Cumplimiento (GRC), está obviamente estrechamente relacionado con la gobernanza de datos. Mientras descubre, analiza y documenta los numerosos requisitos internos de gobierno de datos de la empresa, TI también debe coordinarse con los requisitos específicos relevantes de las regulaciones externas aplicables. Algunos ejemplos incluyen:
Banca: Basilea II, Basilea II, Dodd-Frank y la Ley contra el blanqueo de dinero.
Industria Aseguradora: Solvencia II (Solvencia II)
Cuidado de la Salud: Ley de Alta Tecnología
Servicios Financieros Generales: Ley Sarbanes-Oxley
p>Gestión de metadatos. Esto se logra llevando la práctica al siguiente nivel y vinculando la gestión de metadatos y el gobierno de datos como "mejores prácticas" a una variedad de nuevos escenarios comerciales. La propuesta define el caso de negocio y el alcance del proyecto. Este enfoque ha tenido éxito en muchas empresas que no han logrado implementar con éxito programas de gobernanza de datos a gran escala. ¿Casi todas las empresas? Afronta el desafío de gestionar el volumen, la velocidad y la variedad de datos. La tecnología Hadoop/MapReduce ofrece algunas ventajas interesantes en el análisis de datos complejos y el máximo escalamiento de datos a un costo relativamente bajo. Es poco probable que Hadoop reemplace los DBMS relacionales en un futuro cercano, y es más probable que ambas tecnologías coexistan ya que tienen sus propias capacidades únicas. Si bien las tecnologías utilizadas para gestionar y analizar datos pueden diferir, los objetivos de la gestión de metadatos y la gobernanza de datos siempre deben ser los mismos: proporcionar información confiable, oportuna y relevante para respaldar buenas decisiones comerciales.
No existe algo llamado “gobernanza de big data” o “gestión de metadatos de big data”; más bien, se trata de expandir las actividades globales de gobernanza de datos empresariales y gestión de metadatos para incluir tipos de datos y fuentes de datos completamente nuevos.
Uno de los desafíos que trae Hadoop es la gestión de metadatos. Sin una buena gestión de metadatos y gobernanza de datos, Hadoop carecerá de transparencia, auditabilidad y estandarización y reutilización de datos. Las empresas seguirán necesitando visibilidad de la información clave relacionada con sus datos, como su origen, calidad y propiedad, o tendrán que correr el riesgo de que Hadoop se convierta en otro silo de datos en su entorno. Las nuevas tecnologías que surgen en este campo, como HCatalog y Hive/HiveQL, facilitarán la recopilación de metadatos de datos no estructurados y semiestructurados para lograr la herencia de datos en Hadoop. Estas capacidades son importantes para integrar Hadoop en el marco general de integración de datos, evitando así que los grandes datos queden aislados en la empresa y se administren como cualquier otra fuente de datos. Informatica puede proporcionar una herramienta completa, robusta y confiable con todas las características precisas necesarias para proporcionar datos confiables y seguros y lanzar una solución exitosa de administración de metadatos. Administrador de metadatos y. BusinessGlossary ofrece ventajas únicas que permiten a los administradores de TI minimizar el riesgo comercial de dañar datos comerciales críticos al implementar cambios.
Gestor de metadatos de información. El glosario empresarial es uno de los componentes clave de Informatic CapowerCenter Standard Edition. Proporciona las herramientas básicas de gestión de metadatos necesarias para sentar las bases de una solución de gobernanza de datos. Administrador de metadatos y. Business Glossary es un producto único equipado con un repositorio de metadatos. Proporciona dos interfaces de usuario para dos tipos diferentes de usuarios:
El Administrador de metadatos permite al personal de TI trabajar con metadatos técnicos.
Business Glossary permite a los administradores empresariales y de TI gestionar de forma colaborativa los metadatos empresariales.
El documento técnico publicado por su WG 1 muestra que
El modelo de gobernanza de datos incluye tres marcos: alcance, factores que influyen e implementación y evaluación. Cada aspecto de ellos contiene una serie de componentes para mostrar y describir cómo funcionan. Este marco muestra las relaciones lógicas en la gobernanza de datos. El alcance muestra a qué debemos prestar atención, las contribuciones muestran los impulsores de la gobernanza de datos y la implementación y evaluación muestran cómo se logra la gobernanza. El modelo DG puede ayudarnos a comprender la gobernanza de datos a través de tres marcos.
El alcance del gobierno de datos incluye cuatro niveles. En primer lugar, debería haber un elemento de gobernanza responsable de gestionar otros elementos de gestión para garantizar la coherencia en la gobernanza y la gestión. En segundo lugar, los siguientes tres niveles enumeran respectivamente los elementos de gestión de datos que deben ser gobernados, entre los cuales la capa de creación de valor enumera los servicios de valor creados a través de la gobernanza de datos. La capa de garantía de valor describe un importante servicio de garantía cuando una organización gestiona datos. La capa de servicios de datos básicos describe los servicios de datos básicos utilizados para la gobernanza de datos.