El Data Governance es un modelo importante de gestión de datos en el que creamos y ejecutamos reglas para controlar la calidad de los datos que integran un conjunto. En ocasiones es necesario profundizar para entender las diferencias y similitudes e inclusive los procesos complementarios que existen entre el Data Governance y el Master data Management.
A continuación, realizaremos un breve recorrido conceptual por ambas áreas para entender de mejor manera su funcionamiento y utilidad para nuestros proyectos.
Comprendiendo el Data Governance
La gestión de datos maestros se encarga de establecer y entender parámetros relacionados con «quien», «qué» y «donde» dentro de conjuntos de datos derivados de diferentes tipos de eventos y transacciones. El MDM es un proceso operativo que es gobernado sobre una base de clientes y/o usuarios que requieren el análisis de datos comprensibles y controlados. Para que estos datos cumplan con su función y estén plenamente garantizados debemos crear procesos superiores que nos determinen cómo deben ser regidos los datos. De esto se encarga el Data Governance.
El Data Governance se encarga de crear reglas y adjudicar procesos operativos que nos permiten tomar decisiones sobre los datos. Este proceso no esta separado, sino por el contrario es la base que nos permite trabajar los conjuntos de datos dentro de un modelo de MDM.
Es importante destacar que un proceso de Data Governance se estructura para organizar la forma en la que se manipularán los datos de una organización en un sentido amplio. Al establecer el marco formal de los diferentes elementos de la estructura en un modelo de master data management podemos desarrollar modelados óptimos de toma de decisiones y sobre todo de interpretación.
Esto nos permite flexibilizar la operatividad entre las áreas que vinculan los datos, para comprender de una mejor forma las necesidades de información y proveer a los usuarios de procesos estandarizados que minimicen los costos de operatividad e incrementen la eficiencia de los análisis resultantes.
Una vez establecidas las reglas, podemos contar con un sistema de gestión de datos maestros ordenado, con políticas claras y precisas que nos garantiza productos de información de alta fiabilidad. Ahora, conozcamos que características deben tener los datos maestros dentro de un sistema,
Características de los Datos Maestros
Los datos maestros tienen estructuras complejas y especificas, según el tipo de sistema de procesos que los genera. Los especialistas debaten características especificas sobre los datos maestros y en ocasiones se plantean descripciones limitadas sobre ellos. Al limitar su alcance, podemos excluir erróneamente datos importantes para alimentar nuestros sistemas.
Es por esto que para determinar que datos pueden ser maestros dentro de un sistema, debemos comprender que estos dependen de los atributos que lo conforman. Adicionalmente a los conjuntos de atributos especiales, que dependen de las características propias de los sistemas que generan los datos, estos tienen un ciclo de vida que debemos entender.
Este ciclo inicia con un evento y se conduce a través de procesos a un final. En las perspectivas empresariales esto nos permite construir mapeos amplios sobre las diferentes etapas de los procesos comerciales. Al diseñar dichos mapeos se pueden descubrir diferentes relaciones entre áreas de negocios que a simple vista pueden permanecer ocultas.
El orden y la fiabilidad de los datos, como características fundamentales y regidos pos un conjunto de reglas de alta calidad, nos permite construir modelos de información realmente útiles para la toma de decisiones en una empresa, sin importar su tamaño o la cantidad de áreas vinculadas.
Esperamos que esta información sea de utilidad para comprender la importancia del Data Governance dentro del marco que rige los procesos de Master Data Management,
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