Gobernanza de Datos

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UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE PANAMÁ FACULTAD DE INGENIERÍA DE SISTEMAS COMPUTACIONALES LIC. REDES INFORMATICAS. OPCION A TESIS ASIGNATURA: Sistemas de información TEMA: Gobernanza de datos PROFESOR: RAMFIS MIGUELENA ESTUDIANTES: JONHATAN ALFREDO. FECHA: VIERNES 06 DE MARZO DE 2015.

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governanza de datos en empresas

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UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE PANAMÁ

FACULTAD DE INGENIERÍA DE SISTEMAS COMPUTACIONALES

LIC. REDES INFORMATICAS.

OPCION A TESIS

ASIGNATURA:

Sistemas de información  

TEMA:

Gobernanza de datos

PROFESOR:

RAMFIS MIGUELENA

ESTUDIANTES:

JONHATAN ALFREDO.

FECHA:

VIERNES 06 DE MARZO DE 2015.

GOBERNANZA DE DATOS

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La solución de informática para el gobierno de datos se basa en principios de gestión de datos ágiles y eficaces. Pone en práctica rápidamente la política de gobierno de datos de su organización. La solución se centra en la mejora de la calidad de los datos, la protección de los datos sensibles, la promoción del uso compartido eficaz de la información, el suministro de datos críticos del negocio fiable y la gestión de la información a lo largo de su ciclo de vida. Este enfoque único de gobierno de datos viene respaldado por una serie de mejores prácticas de implementación que minimizan los riesgos y proporcionan valor de negocio rápidamente.

La solución de informática para el gobierno de datos convierte los datos empresariales en un activo estratégico que se puede emplear para generar una ventaja competitiva y obtener valor económico. Esta solución sirve como base para un programa de gobierno de datos efectivo.

O Mejorar el rendimiento económico

O Aumentar la eficacia y efectividad operativas

o Cumplir plenamente los requisitos normativos

La gobernanza de datos es una disciplina encargada de la orquestación de gente, procesos y tecnología que permite habilitar a una compañía a apalancar la información como un recurso de valor empresarial, y al mismo tiempo, es la encargada de mantener a los usuarios, auditores y reguladores satisfechos, usando la mejora de la calidad de los datos para retener clientes, constituyendo y guiando a nuevas oportunidades en el mercado.

El gobierno de datos abarca la gente, procesos y tecnología de la información necesarios para crear un tratamiento coherente y adecuado de datos de una organización a través de la empresa de negocios.

Los programas de gobierno de datos pueden diferir significativamente, dependiendo de su enfoque (sobre cumplimiento, en la integración de datos, sobre gestión de datos maestros, etc.) Sin importar el "sabor" de la gobernabilidad, sin embargo, cada programa tendrá esencialmente la misma misión de tres partes:

1. Hacer / recopilar/ alinear las normas,

2. Para resolver los problemas, y

3. Para monitorear / hacer cumplir la vez que proporciona apoyo continuo a los datos grupos de interés.

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Características principales de la solución de informática para el gobierno de datos

Detección y perfilado de datos para detectar problemas de calidad ocultos de los datos, dondequiera que residan.

Supervisión proactiva de linaje y calidad de datos para realizar el seguimiento de los problemas de calidad de los datos a través de toda la empresa y garantizar la satisfacción continuada de las expectativas de calidad de datos.

Gestión de datos maestros para establecer una visión única y fidedigna de los datos de clientes, productos u otros campos.

Gestión de metadatos para proporcionar la visibilidad y las herramientas necesarias para gestionar con eficacia los cambios en un entorno de integración de datos.

Un glosario de negocios para definir términos de negocio de tipo estándar y garantizar una comunicación clara acerca de la integración de datos.

Gestión del ciclo de vida de la información de las aplicaciones para gestionar el crecimiento de los datos, retirar de forma segura los sistemas y aplicaciones heredados y optimizar la gestión de los datos de prueba

¿Qué hace un programa de gobierno de datos?

En primer lugar, un grupo de individuos (o una jerarquía de grupos) que representa una sección transversal de los grupos de interés hace que un conjunto de reglas en forma de políticas, normas, requisitos, directrices o definiciones de datos. (O, se reúnen y se alinean reglas. O abordar las deficiencias y las superposiciones de los conjuntos de reglas. O interpretan reglas. O establecen pautas sobre cómo a la capa reglas en la parte superior de uno al otro.)

Este grupo de reglas de decisiones puede ir por varios nombres: una junta de gobierno de datos, un consejo de manejo de datos, etc. Puede ser auto-organización, o que puede ser convocado por el otro cuerpo, como una oficina de gobierno de datos (dgo) que coordina y facilita los esfuerzos.

A continuación, data governance siempre incluye un mecanismo para resolver las cuestiones relacionadas con los datos. Cuestiones generalmente se abordan en varios niveles, con una ruta clara escalada. Un tema en particular, entonces, puede ser resuelto por un Stewart individuo datos, un grupo de trabajo de administración, todo el consejo de la administración de datos, o la junta de gobierno de datos de más alto nivel.

Por último, los mejores programas de gobierno de datos de forma proactiva se esfuerzan por detener los problemas relacionados con los datos antes de que comiencen por reducir la ambigüedad, establecer claramente las responsabilidades, y la difusión de información relacionada con los datos a

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todas las partes interesadas de datos. Estos programas suelen incluir una oficina de gobierno de datos (dgo) o su equivalente para proporcionar una alineación entre las partes interesadas y para proporcionar apoyo continuo a los programas, proyectos y grupos que trabajan con datos.

Objetivos de los programas de gobierno de datos

O Incrementar la consistencia y la confianza en la toma de decisiones

O Reducir el riesgo de multas relacionadas con el incumplimiento de normativas

O Reducir los costes de gobierno de datos

O Mejorar la seguridad de los datos

O Designar responsabilidad de la calidad de datos

O Optimizar el valor de los datos de toda la empresa

O Maximizar el potencial de los datos para la generación de ingresos para las empresas

O Aprovechar al máximo la contribución de los datos para el cumplimiento de la misión

de los organismos públicos y las organizaciones sin ánimo de lucro

Principios universales de gobierno de datos

Éstos son los principios de gobierno de datos rectores del instituto data governance. Estos principios están imbuidos en todos los programas exitosos de gobierno de datos y la administración, procesos y proyectos. Son los principios que ayudan a las partes interesadas se reúnen para resolver los tipos de conflictos relacionados con los datos que son inherentes a todas las organizaciones.

integridad

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Los participantes data governance practicarán integridad con sus relaciones con los demás; que será veraz y próxima al discutir los conductores, las limitaciones, las opciones y los impactos de las decisiones relacionadas con los datos.

Transparencia

Los procesos de gobernanza de datos y custodia exhibirán transparencia; debe quedar claro a todos los participantes y los auditores de cómo y cuándo las decisiones y los controles relacionados con los datos fueron introducidos en los procesos.

Auditabilidad

Datos relacionados con las decisiones, procesos y controles sujetos a data governance será auditable; que estarán acompañados por la documentación para apoyar los requisitos basados en el cumplimiento y auditoría operativa.

Rendición de cuentas

Data governance definirá las responsabilidades de las decisiones multi-funcionales relacionados con los datos, procesos y controles.

Corresponsabilidad

Data governance definirá responsabilidades para actividades de gestión que son las responsabilidades de los contribuyentes individuales, así como la rendición de cuentas a los grupos de datos comisarios deportivos.

Los controles y contrapesos

Data governance definirá las responsabilidades de una manera que introduce controles y contrapesos entre los equipos de negocios y tecnología, así como entre aquellos que crean / información recogida, los que logran que, aquellos que lo utilizan, y los que introducen las normas y requisitos de cumplimiento.

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Normalización

Data governance introducirá y apoyar la normalización de los datos de la empresa.

Gestión del cambio

Data governance apoyará las actividades de gestión del cambio proactivas y reactivas para valores de datos de referencia y la estructura / uso de datos maestros y metadatos.

El programa de Gobierno de Datos

Una vez que el valor de una iniciativa como esta es entendido, el primer requisito es establecer un programa en el cual el personal sea asignado como responsable de “sus” datos del negocio, para que asegure su validez y precisión. Estos participantes deben formar un consejo (de áreas de negocio y tecnología) que se reúna con constancia para definir planes de acción y actividades que tengan como objetivo la mejora de la información.

Paso 1. Establecer metas

Las metas deben ser específicas, medibles y apegadas al éxito del negocio o a los procesos e iniciativas que guíen a ese mismo éxito. Las organizaciones deben establecer dos tipos de metas: situacionales y sustentables.

Metas situacionales: son metas de política específica basadas en una deficiencia medible y reportada como un indicador de desempeño clave (KPI por sus siglas en inglés): Lograr el 90% de la calidad de los datos de la dirección de los clientes.

Metas sustentables: Son las metas que el programa espera lograr. Estas metas están relacionadas directamente con el negocio: reducción de costos del 10%, incrementar ventas por el 25%, son sólo algunos ejemplos.

La creación de estas metas es sólo el comienzo de esta jornada. Los responsables de esta iniciativa deben comunicar las metas y recordarles a todos por qué el programa de Gobierno de Datos existe.

Paso 2. Definir métricas

Sin métricas cuidadosas, es muy difícil saber si el programa está lograndos sus metas. Una métrica debe ser real y objetivamente medible, como el impacto en el negocio de la mejora en la calidad de datos para un proceso en particular. Los KPI's son de interés común y relevantes. Debemos asegurarnos en este paso que el indicador escogido es realmente clave y que demostrará por qué y cómo se están alcanzando las metas.

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Paso 3. Tomar decisiones

Cada decisión es una política. Para determinar por qué una política está o no funcionando, se requieren métricas acerca del proceso de decisión mismo, que puedan ser analizadas para planear el movimiento siguiente. Quién participa en la decisión, cómo fueron usadas las métricas para justificarla y cómo fue analizada la información, son todos importantes indicadores claves de decisión (KDI por sus siglas en inglés), pues ayudan y aceleran la resolución de problemas y el alcance de las metas.

Algunas decisiones requieren velocidad y autoridad. En esos casos se puede elegir una ruta de escalamiento. Esto significa un modelo de tipo jerárquico, en el cual las decisiones son enviadas a la cabeza o se requiere una consulta con otros grupos.

En un sistema de Gobierno de Datos inteligente, es importante ser cuidadoso acerca de los modelos de implementación del programa y escoger el que mejor cubra las metas situacionales y sustentables, KPI's y necesidades políticas.

Paso 4. Comunicar políticas

Independientemente del modelo a utilizar para definir las políticas, éstas deben ser comunicadas de manera efectiva para lograr los resultados deseados. Anuncios verbales, correos electrónicos y documentos escritos son ejemplos de comunicación de políticas, así como el uso o compra de software, mediante métodos tales como cambios en el glosario de términos corporativos, estructuras en bases de datos, encripción o transformación de datos.

Debemos recordar que, para lograr las metas colectivas, toda la gente que está en el proceso gobernado necesita entender las políticas, así que es importante medir no sólo los KPI's y los KDI's sino también la forma en la que las políticas son comunicadas.

Paso 5. Medir Resultados

Es necesario medir qué tan bien las políticas logran las metas sustentables y situacionales del programa.

Cada KPI reportado se puede convertir en una base de hechos para una petición de cambio de política. Cuando se reportan hechos acerca de los problemas en la cadena de suministro de información, se crea una conciencia operacional para prevenir problemas.

Es posible igualmente usar monteos de procesos o datos para capturar la información operacional crítica para poblar los KPI's. Este proceso debería ser tan automático como sea posible.

Un aspecto importante dentro de la definición de políticas es el hecho de que ninguna logrará el 100% de las metas establecidas, porque cada aspecto de la creación de la política y su proceso de comunicación fue creado por seres humanos (y, como es bien sabido, no somos perfectos). Consideremos en su lugar, un éxito incremental y que basa su desempeño y ajuste en un proceso iterativo de creación e implementación de políticas.

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Paso 6. Auditar

El proceso de Auditoría es el corazón de cada aspecto del programa de Gobierno de Datos. La auditoría es el proceso clave y la técnica que subraya muchos de los pasos medibles anteriores. Pero auditar periódicamente no es suficiente; además es importante realizar una investigación y definir por qué sucedieron las cosas y registrar esas razones. Con el tiempo, se tendrá un registro preciso de los errores y omisiones, que ayudará a evitar errores pasados y tomar mejores decisiones de gobernabilidad en el futuro.

Cada parte del proceso necesita ser auditado. Mediante la documentación de cada paso, se puede mirar atrás para descubrir qué salió mal, aprender del error y mejorar el futuro.

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Mejore el rendimiento de las aplicaciones mediante el particionado inteligente de datos activos.

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