Uso de la gobernanza para estimular, no paralizar, el acceso a datos para análisis
Un enfoque combinado combina el cumplimiento de políticas centralizado con flexibilidad descentralizada.
Históricamente, el gobierno de datos ha sido un serio cuello de botella para el análisis. Si bien es importante administrar los datos para garantizar que cumplan con las políticas y las reglamentaciones, estos procesos también pueden dificultar la localización y el acceso a los datos. Las empresas que controlan los datos a escala, en tiempo real y en la nube a menudo encuentran que la situación es aún más complicada. Después de todo, ¿de qué sirven los flujos de datos en tiempo real si los procesos de gobierno detienen su uso?
Un gobierno efectivo debería ayudar a los empleados a encontrar y usar datos rápidamente, permitiéndoles colaborar y crear valor empresarial a partir de los activos de datos de la organización. Entonces, ¿cómo puede el gobierno de datos estimular, en lugar de detener, este proceso? Algunas organizaciones dicen que han encontrado una manera. Al combinar aspectos de los dos principales modelos de gobierno de datos que se utilizan hoy en día, las empresas pueden incorporar el gobierno en el marco de análisis más amplio.
De esta manera, la gobernanza se planifica y ejecuta para crear una ventaja competitiva, abordando el cumplimiento de políticas, la seguridad, la accesibilidad y la usabilidad de una manera integral y sin fricciones. Esto, a su vez, acelera la disponibilidad de los datos y aumenta su facilidad de uso para los miembros del equipo distribuido, al tiempo que mantiene un control centralizado sobre los riesgos. Aunque las prácticas comunes de gobierno de datos presentan obstáculos para las empresas, esta combinación de modelos puede potencialmente superar esos obstáculos.
Ambos modelos de gobierno de datos plantean desafíos
Las empresas luchan por gestionar los datos a escala y en la nube. Casi las tres cuartas partes de los tomadores de decisiones en una encuesta reciente de Forrester Research dicen que aún no administran la mayoría de los datos de su organización en la nube. Alrededor del 80 por ciento dice que tiene dificultades para gobernar los datos a escala. Un sorprendente 82 % cita la previsión y el control de costos como un desafío en su ecosistema de datos, y el 82 % dice que las políticas de gobierno de datos confusas son una dificultad.
Mientras tanto, el volumen de datos que las empresas deben administrar crece vertiginosamente, y más usuarios claman por más acceso. “Ahora tiene muchos más datos provenientes de muchas más fuentes que se almacenan en muchos más lugares”, dice Patrick Barch, director senior de gestión de productos de Capital One Software.
Las organizaciones quieren hacer que estos datos sean accesibles para más equipos comerciales, lo que permite nuevos conocimientos y más valor comercial. Sin embargo, a muchos les cuesta equilibrar la necesidad de una gobernanza central de los datos en la nube, lo que garantiza una gobernanza integral pero puede obstaculizar el acceso a los datos, con un modelo descentralizado que brinda a las líneas de negocios más control y acceso a los datos y análisis. La descentralización, sin embargo, tiene sus propias desventajas. Los diferentes equipos pueden no estar alineados en las políticas de gobierno. Los datos o tipos de datos específicos pueden quedarse atascados en silos, no disponibles para todos. Los ingenieros de aprendizaje automático pueden no tener acceso a los datos que necesitan para crear herramientas de análisis avanzadas.
“Tus equipos quieren acceso completo e instantáneo a los datos y las herramientas de su elección”, dice Barch. “No se puede gestionar todo de forma centralizada sin convertirse en un gran cuello de botella o contratar a un ejército de ingenieros de datos, y no se puede descentralizar por completo la responsabilidad de la gestión sin incurrir en un riesgo de datos significativo”.
Lo mejor de ambos mundos
Sin embargo, hay una manera de combinar enfoques centralizados y descentralizados en un nuevo modelo de gobierno de datos a través de la federación de gestión de datos. Si lo hace, permite a las empresas darse cuenta de las ventajas de cada uno, sin las desventajas.
Capital One, por ejemplo, adoptó este modelo mientras la empresa cerraba sus centros de datos y trasladaba las operaciones a la nube pública. La empresa implementó un almacén de datos en la nube para que los datos estuvieran ampliamente disponibles para los equipos comerciales, pero se dio cuenta de que necesitaba estar atento al control de datos.
“Sin buenos controles de gobierno, no solo tiene el riesgo de la gestión de políticas, sino que también corre el riesgo de gastar mucho, mucho más dinero del que pretende, mucho más rápido”, dice Barch. “Sabíamos que maximizar el valor de nuestros datos, especialmente a medida que aumenta la cantidad y variedad de esos datos, iba a requerir la creación de experiencias integradas con gobernanza integrada que permitiera a las diversas partes interesadas involucradas en actividades como publicar datos, consumir datos, gobernar datos y la gestión de la infraestructura subyacente, para que todos trabajen juntos sin problemas”.
¿Cómo es este enfoque combinado para el gobierno de datos? Para Capital One, es lo que Barch llama "gobierno inclinado". Con un enfoque de gobierno inclinado, puede aumentar el gobierno y los controles en torno al acceso y la seguridad para cada nivel de datos. Por ejemplo, los espacios de usuario privados, que no contienen datos compartidos, pueden tener requisitos mínimos de gobierno de datos. A medida que avanza en la producción, los controles se vuelven más estrictos y tardan más en implementarse.
La solución de Capital One presenta una plataforma central de servicios compartidos donde la gobernanza se aplica a diferentes tipos de datos a través de la automatización del aprendizaje automático y luego es validada por humanos. Las reglas de gobierno centralizadas incorporadas se aplican de manera rápida y consistente, pero aún permiten que los datos fluyan libremente de manera descentralizada, lo que permite un acceso rápido a los datos para las líneas de negocios.
“No todos los datos son iguales; no todo requiere la misma cantidad de atención”, dice Barch. “Esta solución cambia la gobernanza de un enfoque de todo o nada a uno que aplica el nivel correcto de gobernanza a los escenarios correctos, según el nivel de riesgo”.
Los enfoques combinados de gobernanza dan resultados
Este enfoque combinado de gobernanza proporciona varios beneficios. En primer lugar, hace que la búsqueda de datos sea más rápida y eficiente. En un marco de gobierno centralizado, los diferentes datos se clasifican de manera diferente, con ciertos niveles de gobierno que requieren, por ejemplo, campos de metadatos adicionales o un cierto nivel de servicio. Este tipo de categorización y organización “ayuda a los analistas a encontrar la información más rápido, lo que acelera su tiempo de comprensión y, por lo tanto, de valor”, dice Barch.
Un enfoque combinado también permite una mayor colaboración en el diseño y la producción. Los estándares tradicionales de gobernanza de la ingeniería corporativa ralentizan el proceso de producción de herramientas de análisis. Sin embargo, un modelo de gobernanza combinada puede acelerar las cosas porque aplica la gobernanza suficiente, no una prensa en toda la cancha que desalienta la innovación. “Es como la integración continua y la entrega continua (CI/CD) para datos”, dice Barch, refiriéndose a un enfoque de desarrollo de software que permite a los desarrolladores colaborar de forma segura en un depósito de código compartido. “No desea que los trámites burocráticos de los estándares impidan innecesariamente que sus analistas de datos y científicos pongan su código en funcionamiento y produzcan resultados”.
Y, por último, el modelo combinado puede reducir los gastos generales de gestión de la gobernanza. Las empresas que tienen prácticas efectivas de gobierno de datos saben dónde están los datos y cuáles son sus políticas de seguridad y privacidad. Cuando la gobernanza es una pieza central del marco de análisis, es menos costoso para las empresas cumplir con los objetivos de gestión de políticas de seguridad y privacidad en constante cambio. La implementación de Capital One, por ejemplo, incluye políticas configurables que se pueden adaptar para satisfacer las necesidades de diferentes industrias.
Al adoptar un enfoque combinado de este tipo, las organizaciones pueden garantizar una gobernanza eficaz sin restringir o ralentizar innecesariamente el uso de datos. También pueden fomentar la alineación y la colaboración de los equipos, al mismo tiempo que controlan los costos y reducen los gastos generales. “Una plataforma de análisis con este tipo de gobierno incorporado significa que su gente puede confiar en que los datos están bien administrados, al mismo tiempo que permite que los equipos operen a la velocidad de los negocios”, dice Barch.
Este contenido fue producido por Insights, el brazo de contenido personalizado de MIT Technology Review. No fue escrito por el equipo editorial de MIT Technology Review.