La gobernanza de datos responde a una pregunta engañosamente simple:
¿Cómo debe una organización gestionar, comprender, utilizar, proteger y responsabilizarse de sus datos?
Esa cuestión ahora tiene una importancia que va mucho más allá de la gestión de datos tradicional.
Los datos empresariales se mueven a través de plataformas en la nube, aplicaciones SaaS, bases de datos, lagos de datos, almacenes de datos, herramientas de colaboración, sistemas de análisis y entornos de IA. Diferentes equipos los crean, transforman, acceden a ellos, los copian y los utilizan para distintos fines.
Sin una buena gobernanza, las organizaciones pueden tener dificultades para responder a preguntas básicas:
- ¿Qué datos tenemos?
- ¿Qué significa?
- ¿Quién es su propietario?
- ¿De dónde salió?
- ¿Adónde va?
- ¿Podemos confiar en ello?
- ¿Quién o qué puede acceder a él?
- ¿Qué políticas se aplican?
- ¿Deberíamos conservarlo?
- ¿Pueden la analítica y la IA utilizarlo de forma segura?
La gobernanza de datos proporciona las funciones, políticas, procesos, estándares, controles y tecnologías que las organizaciones utilizan para responder a esas preguntas y convertir los datos en un activo empresarial fiable y responsable.
Gobernanza de datos: Conclusiones clave
- La gobernanza de datos define la responsabilidad en relación con los datos. Establece quién es el propietario de los datos, qué políticas se aplican, cómo deben utilizarlos los equipos y qué controles los rigen a lo largo de su ciclo de vida.
- La gobernanza moderna comienza con la transparencia. Las organizaciones necesitan un análisis continuo de los datos estructurados y no estructurados antes de poder clasificar, catalogar, asignar la propiedad, aplicar políticas o reducir el riesgo de forma fiable.
- Los metadatos por sí solos no proporcionan suficiente contexto. Una gobernanza eficaz vincula los metadatos técnicos con el significado empresarial, la confidencialidad, la propiedad, el linaje, el acceso, la calidad, las políticas, la retención y el riesgo.
- La gobernanza debe conducir a la acción. Los equipos necesitan flujos de trabajo para la propiedad, la revisión, la mejora de la calidad, la retención, la reducción del acceso, la aplicación de políticas y la corrección de problemas.
- La IA eleva el nivel de riesgo. La gobernanza de datos determina cada vez más qué modelos de datos, copilotos, agentes y aplicaciones de IA pueden utilizar, si esos datos son fiables y si su uso se ajusta a las políticas establecidas.
- BigID conecta la gobernanza con los propios datos. BigID combina descubrimiento, clasificación, catalogación, linaje, propiedad, calidad, acceso, políticas, retención, riesgo y corrección para que los equipos puedan pasar de la gestión de metadatos a resultados de gobernanza medibles.
¿Qué es la gobernanza de datos?
Gobernanza de datos Es el marco de roles, políticas, estándares, procesos, controles y tecnología que una organización utiliza para gestionar los datos a lo largo de su ciclo de vida.
Establece derechos de decisión y rendición de cuentas en torno a cuestiones como:
- ¿Quién es el propietario de estos datos?
- ¿Quién puede usarlo?
- ¿Qué significa?
- ¿Cómo deberían clasificarlo los equipos?
- ¿Qué nivel de calidad exige la empresa?
- ¿Qué políticas y reglamentos se aplican?
- ¿Durante cuánto tiempo debería conservarlo la organización?
- ¿Adónde puede trasladarse?
- ¿Pueden la IA o el análisis de datos utilizarlo?
- ¿Qué ocurre cuando los datos infringen la política establecida?
En Glosario del NIST Describe la gobernanza de datos como un conjunto de procesos que gestionan formalmente los activos de datos de la empresa y establecen parámetros de autoridad y toma de decisiones en torno a ellos.
En la práctica, la gobernanza moderna conecta cuatro cosas:
Datos + Contexto + Responsabilidad + Acción
Encontrar datos sin comprenderlos crea un inventario.
Documentar los datos sin asignarles un propietario crea un catálogo que no pertenece a nadie.
Redactar políticas sin aplicarlas genera papeleo.
Una gobernanza de datos eficaz conecta esos elementos para que las organizaciones puedan facilitar la confianza, el uso, la protección y la gestión de los datos.
Explorar la gobernanza de datos moderna
Transformar los metadatos en datos gobernados y confiables.
Descubra cómo BigID conecta el descubrimiento, la clasificación, la propiedad, el linaje, la calidad, el acceso, las políticas y el riesgo para que los equipos de gobernanza puedan pasar de la documentación a la acción.
¿Por qué es importante la gobernanza de datos?
Las organizaciones no gestionan los datos simplemente para mantener un catálogo ordenado.
Lo gestionan porque el negocio depende de datos fiables, comprendidos y utilizados adecuadamente.
Generar confianza en los datos
El análisis de datos, la elaboración de informes, la automatización y la inteligencia artificial dependen de datos en los que las personas puedan confiar.
La gobernanza vincula los datos con definiciones, propietarios, expectativas de calidad, procedencia, políticas y usos aprobados para que los consumidores puedan comprender si la información es adecuada para el propósito previsto.
Crear responsabilidad
Alguien tiene que responsabilizarse de las decisiones sobre datos importantes.
La gobernanza de datos establece responsables de negocio, responsables técnicos, administradores de datos, custodios y otras partes interesadas responsables, de modo que las preguntas y los problemas no queden atrapados entre los equipos.
Mejorar la calidad de los datos
Los datos incorrectos, incompletos, inconsistentes, obsoletos o duplicados pueden distorsionar los informes y los resultados de la IA.
La gobernanza define las expectativas de calidad, vincula los problemas con los responsables y los procesos de negocio afectados, y crea un proceso para resolver dichos problemas.
Reducir el riesgo de los datos
Los datos confidenciales pueden generar riesgos cuando las organizaciones los retienen durante demasiado tiempo, los exponen ampliamente, los transfieren inesperadamente, no los clasifican o permiten un acceso innecesario.
La gobernanza ayuda a los equipos a identificar estas condiciones y a tomar medidas correctivas.
Apoyo al cumplimiento normativo
Las normativas de privacidad y los requisitos del sector suelen exigir a las organizaciones que sepan qué datos regulados poseen, por qué los procesan, quién puede acceder a ellos, adónde se transfieren y durante cuánto tiempo los conservan.
La gobernanza vincula estas obligaciones con los datos y las pruebas necesarias para las auditorías, la presentación de informes y las revisiones regulatorias.
Preparar datos para análisis e IA
La IA otorga a la gobernanza de datos un nuevo papel operativo.
Las organizaciones deben determinar qué conjuntos de datos pueden utilizar los modelos y agentes, si esos conjuntos de datos contienen información confidencial, de dónde provienen, si cumplen con los estándares de calidad, quién es su propietario y si su uso se ajusta a las políticas establecidas.
La preparación para la IA depende cada vez más de la preparación de los datos.
Los componentes básicos de la gobernanza de datos
Los programas eficaces combinan diversas disciplinas en lugar de tratar la gobernanza como una única herramienta o flujo de trabajo.
Modelo operativo moderno de gobernanza de datos
La gobernanza debe pasar del descubrimiento a la acción.
Encuentre datos empresariales estructurados y no estructurados.
Añade clasificación, significado, linaje, calidad y contexto.
Asignar propietarios, administradores y equipos responsables.
Aplicar políticas, estándares, acceso, retención y revisión.
Solucionar problemas, hacer cumplir las políticas y medir los resultados.
El cambio importante: La gobernanza no debe limitarse a documentar los metadatos. Debe generar acciones responsables basadas en los datos reales de la empresa.
Descubrimiento y clasificación de datos
Las organizaciones necesitan saber qué datos existen antes de poder gestionarlos.
Descubrimiento y clasificación de datos Identifica datos estructurados y no estructurados en la nube, SaaS, bases de datos, archivos, lagos de datos, almacenes de datos, aplicaciones, plataformas de colaboración y entornos locales.
La clasificación añade contexto, como la sensibilidad, la normativa, la confidencialidad, el valor comercial y el tipo de datos.
Gestión de catálogos de datos y metadatos
A Catálogo de datos e IA Crea un inventario de activos que permite realizar búsquedas y enriquece esos activos con metadatos técnicos y comerciales.
El valor reside en conectar los metadatos con el significado, la propiedad, la sensibilidad, el uso, el linaje, la calidad, las políticas, el acceso y el contexto de la IA.
Propiedad y administración de datos
La gobernanza requiere una rendición de cuentas clara.
Las organizaciones suelen asignar:
- Propietarios de datos quienes siguen siendo responsables de un dominio o activo de datos
- administradores de datos quienes ayudan a gestionar las definiciones, la calidad, los estándares y los procesos de gobernanza.
- Propietarios técnicos quienes gestionan las plataformas, los conductos o los sistemas que almacenan y procesan datos.
- Partes interesadas del negocio quién define cómo debe la organización utilizar los datos
Glosario de negocios
Un glosario empresarial proporciona a los equipos definiciones comunes para términos, métricas, conceptos y dominios de datos importantes.
Por ejemplo, los departamentos de Finanzas y Ventas pueden definir un "cliente activo" de manera diferente. La gobernanza crea una definición común y la vincula con los datos físicos que los equipos utilizan para la elaboración de informes y la toma de decisiones.
Obtenga más información sobre Creación de un glosario empresarial.
Linaje de datos
Linaje de datos Muestra de dónde provienen los datos, cómo se mueven, qué transformaciones se producen y qué sistemas, informes, modelos o procesos de negocio posteriores dependen de ellos.
Lineage ofrece soporte para el análisis de impacto, la confianza, el cumplimiento normativo, la resolución de problemas, la gestión del cambio y la rendición de cuentas en materia de IA.
Calidad de los datos
La gobernanza establece qué significa "datos de calidad" para un uso empresarial concreto.
Los equipos pueden evaluar dimensiones como la exhaustividad, la precisión, la coherencia, la validez, la puntualidad y la singularidad, y luego vincular los problemas de calidad con los responsables y los flujos de trabajo de corrección.
Gobernanza del acceso a los datos
La gobernanza también debe responder quién o qué puede utilizar datos confidenciales.
Gobernanza del acceso a los datos Conecta identidades y permisos con datos confidenciales para que los equipos puedan identificar accesos excesivos, comprender la actividad, asignar la propiedad y aplicar el principio de mínimo privilegio.
Esto ahora incluye identidades humanas y no humanas, como aplicaciones, cuentas de servicio, identidades de máquinas, copilotos y agentes de IA.
Retención y gobernanza del ciclo de vida
Las organizaciones no deberían conservar todos los datos para siempre.
Gobernanza de la retención Conecta los datos con políticas que determinan cuánto tiempo debe conservarlos la empresa, cuándo se aplican las retenciones legales y cuándo los equipos deben eliminar o minimizar la información innecesaria.
Política, riesgo y medidas correctivas
Una política de gobernanza tiene un valor limitado si los equipos no pueden determinar si la organización la cumple.
La gobernanza moderna requiere flujos de trabajo que identifiquen las infracciones de las políticas, asignen acciones, gestionen las excepciones, coordinen la corrección y generen evidencia que demuestre qué cambió.
Gobernanza de datos vs. Gestión de datos vs. Gobernanza de IA
Estas disciplinas se superponen, pero resuelven problemas diferentes.
Las organizaciones necesitan cada vez más las tres.
La gestión de datos mantiene la información operativa. La gobernanza de datos establece confianza y responsabilidad. La gobernanza de IA extiende esos controles a los sistemas que consumen y actúan sobre los datos empresariales.
¿Cómo funciona la gobernanza de datos?
No existe un modelo de implementación universal, pero los programas consolidados suelen seguir un ciclo repetible.
1. Definir los resultados del negocio
No comience con un catálogo simplemente porque los programas de gobernanza "necesitan un catálogo".“
Comience con los resultados que la gobernanza debe respaldar, tales como:
- Mejorar la confianza en los análisis
- Preparación de datos para la IA
- Cumplir con los requisitos de privacidad o de la industria.
- Reducción de la exposición de datos sensibles
- Mejorar la calidad de los datos
- Controlar la retención
- Apoyo a la migración a la nube
- Creación de definiciones de negocio coherentes
2. Descubrir e inventariar datos
Cree visibilidad en todos los entornos que contienen datos empresariales.
Este inventario debe tener en cuenta los datos estructurados y no estructurados, no solo los metadatos de la base de datos.
3. Clasificar y añadir contexto.
Determina qué contienen los datos y por qué son importantes.
Agregue información sobre sensibilidad, términos comerciales, contexto regulatorio, propiedad, aplicaciones, dominios y otros metadatos que ayuden a las personas a comprenderlo.
4. Asignar la propiedad
Conecte los activos de datos importantes con las partes interesadas técnicas y de negocio responsables.
La responsabilidad de la gestión debe establecer un procedimiento claro para aprobar definiciones, resolver problemas de calidad, revisar el acceso y hacer cumplir las políticas.
5. Definir y aplicar políticas
Traducir los objetivos de gobernanza en reglas prácticas.
Las pólizas pueden cubrir:
- Calidad de los datos
- Uso autorizado
- Acceso
- Intercambio
- Retención
- Supresión
- Residencia
- Uso de IA
- Obligaciones regulatorias
6. Monitorear y medir
Realizar un seguimiento para comprobar si la gobernanza mejora realmente los resultados.
Entre las métricas útiles se incluyen:
- Porcentaje de datos críticos con un propietario asignado
- Porcentaje de datos sensibles clasificados
- Número de problemas de calidad de datos sin resolver
- Infracciones de políticas por dominio de datos
- Hallazgos sobre acceso excesivo
- Datos obsoletos o retenidos en exceso
- Es hora de resolver los problemas de gobernanza.
- Cobertura del linaje para productos de datos críticos
7. Toma medidas.
La gobernanza se vuelve operativa cuando cambia el entorno.
Eso puede implicar solucionar un problema de calidad, asignar un propietario, cambiar una definición, reducir el acceso, eliminar datos caducados, hacer cumplir las políticas o impedir que los datos no aprobados lleguen a un sistema de IA.
Cómo la IA está cambiando la gobernanza de datos
La IA ha cambiado lo que los equipos de gobernanza de datos necesitan gestionar y por qué la gobernanza es importante.
Históricamente, las organizaciones se centraron en si las personas podían encontrar, comprender, confiar y utilizar los datos.
Ahora también deben preguntar:
- ¿Qué conjuntos de datos alimentan los modelos de IA, los copilotos, los agentes y los sistemas RAG?
- ¿Contienen esos datos información sensible o regulada?
- ¿Quién es el propietario de los datos?
- ¿Donde se originó?
- ¿Son los datos precisos y adecuados para su caso de uso en IA?
- ¿Puede un agente de IA acceder a información fuera de su propósito previsto?
- ¿Qué políticas rigen el entrenamiento, la recuperación, las indicaciones y los resultados del modelo?
- ¿Pueden los equipos rastrear los datos a través de los flujos de datos de IA y los sistemas posteriores?
Esto amplía la gobernanza de datos, pasando de gestionar la información empresarial a gobernar la base de datos que sustenta la IA.
La IA confiable requiere datos confiables, controlados y contextuales.
La estrategia más amplia de BigID Gobernanza de datos, identidad e IA Este enfoque conecta los datos empresariales con la identidad, los permisos, el uso de la IA, las políticas y los riesgos, de modo que las organizaciones puedan gestionar tanto el uso humano como el impulsado por máquinas.
Gobernar los datos que respaldan la IA
La IA segura comienza con datos gobernados y contextuales.
Descubra por qué la seguridad y la gobernanza de la IA dependen de que el descubrimiento, la clasificación, el acceso, la retención, la privacidad y los controles de políticas trabajen conjuntamente en la capa de datos.
Desafíos comunes de la gobernanza de datos
Visibilidad de datos incompleta
La gobernanza se ve comprometida cuando los equipos no pueden acceder a los datos que necesitan para gobernar.
La nube, el SaaS, los recursos compartidos de archivos, las plataformas de colaboración, los datos no estructurados, los datos en la sombra y los entornos de IA pueden quedar fuera de la cobertura de los catálogos tradicionales.
Demasiada gestión manual
Los programas que dependen de que las personas introduzcan manualmente cada término, propietario, clasificación y relación tienen dificultades para seguir el ritmo de los cambios en los datos empresariales.
La automatización debería ayudar a los responsables a validar y gestionar el contexto, en lugar de dedicar la mayor parte de su tiempo a documentar la información manualmente.
Metadatos obsoletos
Un catálogo puede perder valor rápidamente cuando los metadatos dejan de reflejar los datos subyacentes.
El descubrimiento continuo y el enriquecimiento automatizado ayudan a los equipos de gobernanza a mantener una visión más actualizada.
Propiedad poco clara
Los problemas de gobernanza a menudo se prolongan porque nadie sabe quién tiene la autoridad para resolverlos.
La propiedad debe vincular los dominios de datos y los activos con equipos y personas responsables específicos.
Gobernanza y seguridad desconectadas
La gobernanza de datos puede entender el significado empresarial, mientras que la seguridad entiende la exposición y el acceso.
Las organizaciones obtienen mejores resultados cuando estos contextos se conectan.
Por ejemplo, un conjunto de datos financieros confidenciales adquiere una importancia diferente cuando cientos de usuarios innecesarios o sistemas de IA pueden acceder a él.
Política sin aplicación
Una política documentada no prueba el cumplimiento.
Los equipos necesitan tener visibilidad sobre si los datos reales cumplen con las políticas de retención, acceso, calidad, privacidad, residencia y uso autorizado.
La IA supera en velocidad a la gobernanza.
Los proyectos de IA pueden avanzar más rápido que los ciclos de revisión de gobernanza tradicionales.
Los equipos de gobernanza necesitan métodos escalables para identificar los datos que utiliza la IA, comprender su confidencialidad y procedencia, establecer la propiedad y hacer cumplir las políticas sin convertir la gobernanza en un cuello de botella.
Marcos de gobernanza de datos
Las organizaciones pueden utilizar marcos establecidos para estructurar sus programas de gobernanza en lugar de inventar cada proceso de forma independiente.
DAMA-DMBOK
En Cuerpo de conocimientos sobre gestión de datos de DAMA Proporciona un marco amplio para disciplinas como la gobernanza, la arquitectura, el modelado, la calidad, los metadatos, la seguridad, el almacenamiento de datos, la integración y la gestión del ciclo de vida.
CDMC
El marco de capacidades de gestión de datos en la nube se centra en la gestión eficaz de los datos en entornos híbridos y en la nube.
Las organizaciones pueden utilizarlo para estructurar controles en torno al descubrimiento, la clasificación, el acceso, el linaje, el ciclo de vida, la seguridad y las pruebas.
Descubre cómo BigID es compatible Gobernanza de datos en la nube alineada con CDMC.
Marcos de gobernanza interna
Muchas organizaciones combinan las directrices del sector con su propio modelo operativo.
La estructura es importante, pero la ejecución lo es aún más.
Un programa de gobernanza exitoso debe definir claramente:
- Derechos de decisión
- Propietarios y administradores de datos
- Políticas y normas
- Flujos de trabajo de gobernanza
- Responsabilidades tecnológicas
- Vías de escalamiento
- Métricas e informes
Mejores prácticas de gobernanza de datos
Empieza con un problema empresarial.
Vincule la gobernanza a una iniciativa medible en lugar de tratarla como un proyecto de cumplimiento aislado.
Descubra antes de documentar
Construya un sistema de gobernanza basado en el conocimiento actual de los datos reales de la empresa, en lugar de depender únicamente de inventarios mantenidos manualmente.
Conectar el contexto empresarial y técnico.
Los términos comerciales resultan más útiles cuando los equipos pueden vincularlos directamente con los activos de datos físicos, los propietarios, las aplicaciones, el linaje, las políticas y los requisitos de calidad.
Automatiza donde la automatización agrega valor
Utilice el descubrimiento automatizado, la clasificación, el enriquecimiento, las sugerencias de propiedad, la monitorización y los flujos de trabajo para reducir el trabajo repetitivo de gobernanza.
Hacer que la administración esté orientada a la acción.
Los responsables de la gestión de datos deberían resolver los problemas de calidad, propiedad, definición, políticas y acceso, en lugar de dedicar la mayor parte de su tiempo al mantenimiento de hojas de cálculo.
Medir los resultados de la gobernanza
Realizar un seguimiento de las mejoras en la cobertura, la calidad, la propiedad, el cumplimiento de las políticas, la retención, el riesgo de acceso, la remediación y la confianza en los datos.
Extender la gobernanza a la IA
Aplicar la gobernanza a conjuntos de datos, canalizaciones, modelos, copilotos, agentes, aplicaciones de IA y otros activos de IA que consumen o actúan sobre datos empresariales.
Ejemplos prácticos de gobernanza de datos
Servicios financieros
Un banco puede vincular los datos financieros con las definiciones de negocio, los propietarios, el linaje, el acceso, los requisitos de retención, las normas de calidad y las obligaciones regulatorias, de modo que los equipos de elaboración de informes puedan confiar en la información y los equipos de cumplimiento puedan demostrar el control.
Sanidad
Una organización sanitaria puede identificar la información sanitaria protegida (PHI, por sus siglas en inglés) en repositorios estructurados y no estructurados, asignar la propiedad, regular el acceso, aplicar requisitos de retención, supervisar la calidad y documentar el movimiento de datos.
Venta al por menor
Un minorista puede estandarizar definiciones como "cliente", mejorar los registros duplicados e inconsistentes, conectar datos entre aplicaciones y establecer conjuntos de datos controlados para la personalización y el análisis.
Desarrollo de IA
Un equipo de IA puede identificar conjuntos de datos candidatos para entrenamiento o recuperación, determinar si contienen datos confidenciales, rastrear su origen, validar la propiedad y la calidad, aplicar políticas de uso aprobado e impedir que datos inapropiados entren en los flujos de trabajo de IA.
¿Qué debería hacer una plataforma moderna de gobernanza de datos?
Las organizaciones que evalúan la tecnología de gobernanza deberían mirar más allá de la mera existencia de un catálogo.
Una plataforma moderna debería ayudar a los equipos a responder:
- ¿Podemos descubrir continuamente datos estructurados y no estructurados?
- ¿Podemos clasificar la información sensible, regulada, confidencial y de alto valor?
- ¿Podemos vincular los metadatos técnicos con el significado empresarial?
- ¿Podemos asignar y mantener la propiedad?
- ¿Podemos mapear el linaje y las dependencias descendentes?
- ¿Podemos evaluar la calidad de los datos?
- ¿Podemos ver quién y qué puede acceder a los datos controlados?
- ¿Podemos regular la retención y la minimización?
- ¿Podemos identificar infracciones de las políticas?
- ¿Pueden los equipos automatizar las revisiones y la corrección de errores?
- ¿Podemos aportar pruebas para las auditorías?
- ¿Podemos extender la gobernanza al análisis de datos y la inteligencia artificial?
El objetivo no debe ser crear el mayor repositorio de metadatos. El objetivo debe ser proporcionar a las personas suficiente contexto fiable para que puedan tomar mejores decisiones y emprender acciones de gobernanza.
Cómo BigID aborda la gobernanza de datos
BigID aborda la gobernanza partiendo de los datos hacia el exterior.
En lugar de depender únicamente de metadatos estáticos y de la gestión manual, BigID descubre continuamente los datos empresariales y los conecta con la confidencialidad, la propiedad, el significado empresarial, el acceso, el linaje, las políticas, la calidad, la retención y el riesgo.
BigID ayuda a las organizaciones a:
- Descubra y clasifique los datos empresariales: Encuentre datos estructurados y no estructurados en la nube, SaaS, bases de datos, lagos de datos, almacenes de datos, archivos, aplicaciones, plataformas de colaboración, entornos de IA y sistemas locales compatibles.
- Cree un catálogo contextual de datos e IA: Conectar los metadatos técnicos con los términos comerciales, las clasificaciones, la propiedad, el uso, las políticas y el contexto de la IA.
- Establecer la propiedad y la administración: Asigne propietarios de negocio, propietarios técnicos, administradores, custodios y equipos responsables a los activos y dominios de datos.
- Rastreo del linaje de datos: Comprender los orígenes, el movimiento, las transformaciones, las dependencias, los análisis posteriores y el uso de la IA.
- Mejorar la calidad de los datos: Identificar información incompleta, inconsistente, duplicada, obsoleta o poco fiable y relacionar los problemas con los propietarios y su impacto en el negocio.
- Hacer que la gobernanza tenga en cuenta el acceso: Comprenda qué usuarios, grupos, aplicaciones, cuentas de servicio, terceros, identidades de máquinas y sistemas de IA pueden acceder a los datos gobernados.
- Gestionar la retención y la minimización: Identificar datos obsoletos, duplicados, innecesarios y con exceso de almacenamiento, y aplicar políticas de ciclo de vida.
- Vincular las políticas con datos reales: Identificar deficiencias en la gobernanza, gestionar revisiones y excepciones, y coordinar flujos de trabajo responsables.
- Transforma los hallazgos en acciones: Asigne medidas correctivas, automatice flujos de trabajo, realice un seguimiento de las acciones correctivas y genere evidencia.
- Extender la gobernanza a la IA: Conectar datos empresariales, sistemas de IA, identidades, permisos, uso autorizado y riesgos.
BigID conecta los puntos entre los datos y la IA para que las organizaciones puedan ir más allá de la gobernanza estática y construir una base de gobernanza continua para datos confiables, análisis, cumplimiento normativo e IA.
Conectar los datos y la IA
Convierta la gobernanza de datos en acción.
Descubra cómo BigID conecta el descubrimiento, la clasificación, la catalogación, la propiedad, el linaje, la calidad, el acceso, las políticas, el riesgo y la remediación para ayudar a los equipos a gestionar los datos empresariales y la IA con un contexto completo.
Preguntas frecuentes sobre gobernanza de datos
¿Qué es la gobernanza de datos?
La gobernanza de datos es el marco de roles, políticas, procesos, estándares, controles y tecnología que una organización utiliza para gestionar los datos a lo largo de su ciclo de vida. Establece la propiedad, mejora la calidad y la confianza en los datos, regula el acceso y el uso, aplica políticas, reduce el riesgo y respalda los objetivos de negocio, cumplimiento normativo, análisis e inteligencia artificial.
¿Cuáles son los componentes principales de la gobernanza de datos?
Los componentes principales incluyen el descubrimiento de datos, la clasificación, la catalogación, la gestión de metadatos, la propiedad y la administración, la gestión del glosario empresarial, el linaje de datos, la calidad de los datos, la gobernanza del acceso, la gestión de políticas, la retención, la corrección y la elaboración de informes.
¿Cuál es la diferencia entre gobernanza de datos y gestión de datos?
La gestión de datos se centra en la operación, el almacenamiento, la integración, el procesamiento y el mantenimiento de los datos. La gobernanza de datos establece las reglas, la responsabilidad, los estándares, las políticas y los controles que determinan cómo la organización debe gestionar y utilizar esos datos.
¿Por qué es importante la gobernanza de datos?
La gobernanza de datos ayuda a las organizaciones a comprender qué datos tienen, qué significan, quién es el propietario, quién puede acceder a ellos, adónde se mueven, si los equipos pueden confiar en ellos, qué políticas se aplican y si son apropiados para el análisis y la inteligencia artificial.
¿Qué es un marco de gobernanza de datos?
Un marco de gobernanza de datos define la estructura organizativa, los derechos de decisión, las funciones, las políticas, los estándares, los flujos de trabajo, la tecnología y las métricas utilizadas para gestionar los datos de forma coherente en toda la empresa.
¿Quién es el responsable de la gobernanza de datos?
La gobernanza de datos suele involucrar a propietarios de datos, administradores de datos, responsables técnicos, líderes de datos, equipos de gobernanza, seguridad, privacidad, cumplimiento, equipos de análisis, equipos de IA y partes interesadas del negocio. Una gobernanza eficaz asigna responsabilidades claras en lugar de considerarla responsabilidad exclusiva de un único equipo central.
¿Cómo mejora la gobernanza de datos la calidad de los datos?
La gobernanza de datos define las expectativas de calidad, asigna la propiedad, identifica los datos incompletos o inconsistentes, vincula los problemas con los procesos de negocio afectados y crea flujos de trabajo para la corrección y el monitoreo continuo.
¿Cómo respalda la gobernanza de datos a la IA?
La gobernanza de datos ayuda a las organizaciones a identificar los conjuntos de datos, las canalizaciones, los modelos, los agentes y las aplicaciones de IA involucradas en los flujos de trabajo de IA, y a vincularlos con la sensibilidad, la propiedad, el linaje, la calidad, el acceso, el uso aprobado, las políticas y el riesgo.
¿Cuál es la diferencia entre gobernanza de datos y gobernanza de IA?
La gobernanza de datos se centra en los datos empresariales, incluyendo la propiedad, la calidad, el acceso, el linaje, el ciclo de vida, las políticas y el uso. La gobernanza de la IA extiende la rendición de cuentas a los sistemas, modelos, agentes y casos de uso de IA, así como a los datos que consumen o producen. Ambas colaboran cada vez más, ya que la IA depende de datos empresariales gobernados.
¿Cómo respalda BigID la gobernanza de datos?
BigID descubre y clasifica continuamente los datos empresariales, crea un catálogo contextual de datos e IA, conecta la propiedad con el significado empresarial, mapea el linaje y el acceso, admite la gestión de la calidad y la retención, identifica problemas de políticas y riesgos, coordina la remediación y extiende la gobernanza a los datos utilizados en análisis e IA.
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