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 tres cuartas partes de los tomadores de decisiones en un encuesta reciente de Forrester Research
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”.