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La cuestión sobre Data Governance vs Data Management se encuentra en el centro del funcionamiento efectivo de las organizaciones.
En un contexto en el que el adecuado manejo de datos se ha convertido en un factor crítico, estos dos conceptos clave han surgido para desempeñar un papel fundamental en la gestión de datos empresariales.
Tanto gestión de los datos como administración de datos tiene su propia importancia y existen diferencias evidentes entre ambos. No obstante, la realidad es que su verdadero poder radica en su combinación efectiva.
De este modo, la unión de Data Governance y Data Management puede ser un impulsor poderoso de la eficiencia y la toma de decisiones informadas en cualquier empresa que dependa de datos para sus operaciones.
Por ello, nos proponemos explorar cómo, lejos de ser intercambiables, estos dos enfoques son, en realidad, piezas complementarias del rompecabezas de la gestión de datos. ¡Comenzamos!
De forma muy resumida, un primer vistazo a las definiciones de ambas disciplinas desvela la primera de las diferencias entre Data Governance vs Data Management.
Por un lado, el Data Governance (administración de datos o gobierno del dato) se ocupa de realizar un mapeo de las estructuras alrededor de la producción de datos. Así, establece quienes son los propietarios, además de las políticas, metodologías y métricas que rigen los datos a través de su ciclo de vida completo. En pocas palabras, podría entenderse la Data Governance como todos los procesos que guían y coordinan las actividades en torno al dato.
En este sentido, se ocupa de al menos las siguientes 10 áreas, siguiendo la descripción de Data Management concebida por la Asociación Internacional de Gestión de Datos:
Por su parte, la gestión de los datos o Data Management se ocupa de implementar todo lo establecido por el gobierno del dato. Por tanto, las operaciones englobadas como gestión de los datos se preocupan del control tanto de la entrada de datos como de su transformación en información válida. Así, el fin del Data Management es proporcionar informes precisos y poner en marcha decisiones comerciales basadas en datos.
De la anterior definición se desprende que, al comparar Data Governance vs Data Management, ambas disciplinas tienen alcances diferentes.
Así, el Data Management se ocupa de definir las políticas y controles que van a ponerse en marcha para el almacenamiento, la manipulación o el uso de los datos.
Algunas de las tareas específicas de las que se va a ocupar incluyen establecer:
Por el contrario, el Data Governance define las herramientas, procedimientos y métodos para la gestión del ciclo de vida del dato. Esto supone las siguientes tareas específicas:
El Data Governance implica principalmente a personal de nivel ejecutivo y comités de gobernanza de datos que establecen políticas y supervisan el cumplimiento.
Por su parte, el Data Management implica a profesionales de TI y analistas de datos que trabajan en la implementación práctica de políticas de datos. Aparecen aquí puestos puramente técnicos, como el ingeniero de datos, el arquitecto o el administrador de la base de datos.
Para poner en marcha un proceso de administración de datos se emplean tecnologías capaces de documentar las políticas y reglas: desde diccionarios de datos y glosarios hasta catálogos.
Por su parte, la gestión de datos va a necesitar tecnologías relacionadas con el almacenamiento de datos, su procesamiento y exploración.
Los procesos de Data Governance efectivos tienen como resultado final un conjunto de políticas, normativas y un marco de gobernanza que garantiza la calidad y la responsabilidad de los datos.
En el caso del Data Management, el resultado final es contar con una infraestructura de datos sólida, procesos eficientes y datos de alta calidad, disponibles para su uso.
Como hemos adelantado más arriba, Data Governance y Data Management son complementarios: por un lado, el Data Governance establece las reglas y directrices, mientras que Data Management las implementa.
De este modo, ambos resultan esenciales para una gestión de datos efectiva y se refuerzan mutuamente, asegurando el ciclo del dato de forma diferente. Si el data governance garantiza su viabilidad, el data management la aplica.
Por lo tanto, dependerá de la fase en que se encuentre un negocio, deberá recurrir a una metodología u otra (o ambas, si se trata de realizar un proceso integral).
En otras palabras, los beneficios del gobierno del dato resultan imprescindibles para cualquier organización que busque optimizar su gestión del dato y viceversa: un gobierno del dato que no tenga en cuenta la gestión del dato resultará inoperativa.
Más allá de las diferencias entre Data Governance vs. Data Management, las organizaciones que busquen integrar ambas disciplinas deben contar con las herramientas informáticas adecuadas.
Se trata de procesos delicados, en los que se deben equilibrar cuestiones como el cumplimiento de las políticas de Data Governance, como la reducción de costes.
Desde icaria Technology hemos desarrollado nuestra herramienta icaria Data Governance con el objetivo de ayudar a las organizaciones a implementar el proceso adecuado de control, garantizando en definitiva la calidad de los datos que manejan.
A través de esta solución, permitimos que las organizaciones logren el control total sobre todos los procesos en cuanto a administrar, comprender y compartir los datos de tu organización.
Para ello, la herramienta activa funcionalidades clave como el descubrimiento eficiente de datos, su clasificación segura y estructurada, la mejora en su calidad y la posibilidad de colaboración efectiva (por ejemplo, a través de la creación de un diccionario de términos de negocio).
Asimismo, la herramienta se ocupa de la gestión coherente de datos, de modo que se garantiza la consistencia de los datos de referencia y la coherencia de estructuras entre aplicaciones. Con el foco puesto en la uniformidad de datos, la herramienta es capaz de aplicar estándares y reglas de negocio, evitando duplicidades. A su vez, garantiza el cumplimiento normativo y pone en marcha auditorías en todas las acciones realizadas, garantizando la trazabilidad.
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