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1. Marco y contenido central de la gobernanza de datos
Los diferentes grupos de partes interesadas tienen diferentes preocupaciones sobre la gobernanza de datos y, por lo tanto, tienen diferentes puntos de vista. La visión del administrador se puede resumir en el "modelo de cinco dominios", que son "dominio de control", "dominio de procesos", "dominio de gobernanza", "dominio técnico" y "dominio de valor".
Figura 1. Modelo de gobernanza de datos de cinco dominios desde la perspectiva del administrador
Dominio de gestión y control: desarrollar una organización de gobierno de datos empresariales bajo la guía de la estrategia de gobierno de datos y aclarar las responsabilidades, derechos, intereses, establecimiento de puestos de trabajo y requisitos de habilidades de la organización.
Dominio de gobernanza: es el cuerpo principal de la gobernanza de datos y define los objetos y objetivos de la gobernanza de datos.
Dominio tecnológico: los medios de soporte de la gobernanza de datos se refieren a la plataforma de herramientas.
Área de procesos: es la metodología de gobernanza del dato.
Dominio del valor: extraer el valor de los activos de datos a través de la gestión y el control de los activos de datos, y realizar activos de datos a través del flujo, el intercambio y las transacciones de datos.
Figura 2. Perspectiva técnica: marco de la guía de prácticas de gobernanza de big data empresarial
Sistema de gobierno de datos, que incluye estrategia de datos, sistema de control de gobierno de datos (organización de gobierno de datos, sistema, proceso, mecanismo de control, sistema de desempeño y sistema estándar), arquitectura de datos, datos maestros, metadatos, datos de indicadores, datos de series de tiempo, calidad de datos, datos. Seguridad, integración e intercambio de datos, apertura e intercambio de datos, evaluación de la madurez de la capacidad de gestión de activos de datos, valor de los datos, intercambio de datos, monetización de datos y muchos otros aspectos.
Figura 3. Diagrama de rueda de gobernanza de datos
A continuación, presentaremos la estrategia de datos, el control de datos (gestión organizacional, sistema institucional, gestión y desempeño de procesos), tres sistemas centrales (sistema de estándar de datos, sistema de calidad de datos, sistema de seguridad de datos) y herramientas, respectivamente.
Figura 4. Control de datos empresariales y tres sistemas centrales
1. Estrategia de datos
La estrategia de datos es la tarea principal de todo el sistema de gobierno de datos. Se centra en la planificación, visión e implementación de la estrategia de datos de toda la organización y proporciona una garantía estratégica para la gestión de datos y el trabajo de aplicación de la organización. Debe formularse mediante la toma de decisiones. nivel de la organización de gobernanza de datos y debe especificarse La dirección de la gobernanza de datos, incluidas las directrices, políticas, etc.
Figura 5. Metodología de diseño y planificación de alto nivel de gobernanza de datos
El diseño correcto de alto nivel es el juicio correcto del emprendedor sobre la situación futura y el diseño general de oportunidades y estrategias, gobernanza y estructura, capital y modelo, cadena de suministro y digitalización, marca y marketing, productos y clientes. Si la guerra empresarial es una guerra sin humo, entonces el diseño de alto nivel es el despliegue de una guerra general.
2. Gestión organizacional
El aseguramiento organizacional es clave para una gobernanza de datos exitosa. La construcción de una organización generalmente incluye el diseño de la estructura organizacional, las responsabilidades del departamento, la dotación de personal, las responsabilidades laborales y los requisitos de capacidad, la gestión del desempeño, etc. La gobernanza de datos es una tarea que requiere la colaboración de las empresas, y una estructura organizativa eficaz es una sólida garantía para el éxito de la gobernanza de datos empresariales. Para lograr los objetivos estratégicos de datos, es muy necesario establecer una estructura organizativa sistemática y aclarar la división de responsabilidades.
Figura 7. Ejemplo de la estructura organizativa de gobierno de datos de una empresa central
3. Sistema
Para garantizar el funcionamiento normal de la estructura organizacional y la implementación ordenada de diversas tareas de gobierno de datos, es necesario establecer un sistema de gestión que cubra diferentes granularidades de gestión, diferentes objetos aplicables y el proceso de gobierno de datos para garantizar que el trabajo de gobierno de datos sea bien fundamentado desde el nivel "legal", factible y controlable.
Figura 8. Marco del sistema de gobernanza de datos
El sistema de gobierno de datos de una empresa generalmente se formula sobre la base del marco general y los principios rectores del sistema de TI de la empresa y, a menudo, incluye sistemas como la gestión de la calidad de los datos, la gestión de estándares de datos y la gestión de la seguridad de los datos, así como métodos como la gestión de metadatos, gestión de datos maestros y gestión de indicadores de datos.Varios manuales de instrucciones.
Figura 9. Sistema marco del sistema de gobernanza de datos
Figura 10. Catálogo de normativas de gestión de activos de datos
4. Gestión de procesos
Desarrollar un marco de procesos para la gobernanza de datos también es una tarea importante para la gobernanza de datos. El proceso de gobernanza de datos incluye los pasos de actividad seguidos a lo largo de todo el ciclo de vida de los datos desde la producción, el almacenamiento, el procesamiento, el uso, el intercambio y la destrucción, así como procesos como la gestión de metadatos, la gestión de datos maestros y la gestión de indicadores de datos.
Figura 11. Sistema marco del proceso de gobernanza de datos
5. Gestión del desempeño
La evaluación de la gobernanza de datos es la base para garantizar la implementación del sistema de gobernanza de datos. Utiliza métodos y principios sistemáticos para evaluar y medir los comportamientos laborales relacionados con la gobernanza de datos y los efectos laborales de los empleados corporativos durante un período de tiempo, estimular aún más el entusiasmo y creatividad de los empleados y proporcionarles datos, responsabilidad de gobierno y cualidades básicas.
Figura 12. Sistema de desempeño de gobernanza de datos
6. Sistema estándar
Los estándares de datos son el requisito previo para la estandarización y normalización de los datos, y una condición necesaria para garantizar la calidad de los datos. Los estándares de datos generalmente se dividen en estándares de metadatos, estándares de datos maestros, estándares de indicadores de datos, estándares de clasificación de datos, estándares de codificación de datos, estándares de integración de datos, etc.
Figura 13. Sistema de estandarización de datos
7. Sistema de calidad
La gestión de la calidad de los datos es el proceso de analizar, monitorear, evaluar y mejorar los datos. Incluye la planificación e implementación de técnicas de gestión de la calidad para medir, evaluar y mejorar la aplicabilidad de los datos dentro de la organización y mejorar la satisfacción de los datos para el negocio y la gestión. Centrarse en las capacidades de implementación de los requisitos de calidad de los datos, la inspección de la calidad de los datos, el análisis de la calidad de los datos y la mejora de la calidad de los datos.
Figura 14. Sistema marco de calidad de datos
La gestión de la calidad de los datos abarca todo el proceso del ciclo de vida de los datos. Además de aclarar las estrategias de gestión de la calidad de los datos, también debe ser bueno en el uso de métodos y herramientas de gestión de la calidad de los datos, cubriendo los requisitos de calidad de los datos, la exploración de datos, el diagnóstico de datos y la evaluación de la calidad. , mejora de la calidad, etc.
8. Sistema de seguridad
La gestión de la seguridad de los datos tiene como objetivo garantizar que se mantengan la privacidad y la confidencialidad de los datos y que no se destruyan. El marco del sistema de seguridad de datos se construye a través de tres dimensiones, incluidas políticas y regulaciones, aspectos técnicos y personal de la organización de seguridad. Si bien el marco del sistema de gobernanza de la seguridad de los datos cumple con políticas, regulaciones y estándares, también necesita implementar técnicamente la supervisión de los datos en tiempo real y cooperar con el personal de la organización de seguridad que haya recibido capacitación estandarizada para formar la construcción de una arquitectura general de gobernanza de la seguridad de los datos.
Figura 15. Sistema de gobernanza de la seguridad de los datos
El desarrollo de capacidades de gobernanza de seguridad de datos es un sistema de seguridad de datos que cubre todo el ciclo de vida y los escenarios de uso de los datos y requiere una consideración integral desde la toma de decisiones hasta la tecnología, desde los sistemas hasta las herramientas y desde la estructura organizacional hasta la tecnología de seguridad.
Figura 16. Todo el ciclo de vida de los datos.
9. Herramientas de plataforma
Construir una plataforma de datos integrada para cumplir con la precisión, velocidad y diversidad de los requisitos de datos para aplicaciones front-end, acortar el ciclo de investigación y desarrollo, reducir los costos de tecnología, transformar gradualmente el centro de datos de un centro de costos a un centro de activos, mejorar el valor. de datos y lograr cinco conexiones: (1) Integración horizontal: derribar barreras departamentales, análisis interprofesional horizontal, minería e integración; (2) Integración vertical: integración interna de datos multinivel para formar un directorio de recursos unificado. Intercambio e intercambio de datos entre superiores y subordinados; (3) Conectividad interna y externa: eliminar la brecha entre datos internos y externos y lograr análisis de correlación de datos internos y externos; (4) Conectividad de gestión: establecer estándares corporativos y lograr gestión y estadísticas unificadas calibre; (5) Conectividad de servicios: datos El Unificado de Taiwán proporciona servicios de datos y construcción de aplicaciones al mundo exterior, colaborando plenamente con sistemas empresariales y aplicaciones de datos.
Figura 17. Marco general de la plataforma de datos con dos sistemas, dos plataformas y un servicio
Al afrontar todo el ciclo de vida de los datos, proporciona planificación, integración, desarrollo, gobernanza, servicios, aplicaciones y otros productos de datos en un solo lugar.
Figura 18. Marco de capacidades de la plataforma de datos
Construya de manera integral capacidades de datos y cultive un sistema de capacidades a partir de cuatro aspectos: capacidades de integración de acceso a datos, capacidades de aplicaciones para compartir datos, capacidades integrales de gestión de datos y capacidades de soporte de componentes básicos. Basado en la agregación de múltiples tipos de grandes volúmenes de datos y un modelo unificado como El estándar proporciona servicios de datos unificados flexibles para aplicaciones front-end.
Figura 19. Cuatro capacidades de soporte de la plataforma de datos
El gobierno de datos requiere el soporte de una variedad de herramientas y software de gobierno de datos, incluido un paquete de software con datos maestros como núcleo, herramientas de gestión de recursos de datos con el catálogo de activos de datos como núcleo, plataformas intermedias de datos con metadatos y modelos de datos como núcleo, y, a veces, secuenciar datos, intercambiar datos, etc.
Las herramientas de gestión de gobernanza de datos incluyen herramientas de arquitectura de datos, herramientas de gestión de metadatos, herramientas de gestión de indicadores de datos, herramientas de gestión de datos maestros, herramientas de gestión de datos de series temporales, herramientas de servicio e intercambio de datos, herramientas de gestión de calidad y herramientas de gestión de seguridad.
Figura 20. Conjunto de herramientas de gobernanza de datos
Figura 21. Herramienta de gobernanza de datos con gobernanza de metadatos como núcleo
La vista comercial del servicio de datos maestros incluye 8 dominios comerciales, 32 subdominios comerciales y actividades comerciales relacionadas. La herramienta de gestión de datos maestros es una plataforma para la gestión del ciclo de vida completo de los datos maestros y una garantía importante para la implementación de estándares de datos maestros y sistemas de operación y mantenimiento.
Figura 22. Herramienta de gobierno de datos con gobierno de datos maestros como núcleo
La plataforma de gobierno de datos maestros es el soporte para la planificación de datos empresariales y la implementación de estándares de datos, y está respaldada por estándares y reglas unificados para el gobierno de datos.
Figura 23. Arquitectura lógica de la herramienta de gestión de datos maestros
2. La inteligencia artificial es la dirección central de la gobernanza de big data
"Sin gobernanza, sin análisis", sin datos de alta calidad no habrá IA creíble. La gobernanza de datos es la base de la inteligencia artificial y proporciona entrada de datos de alta calidad para la inteligencia artificial. Con la bendición de la inteligencia artificial, la gobernanza de datos será más eficiente e inteligente.
La tecnología de inteligencia artificial tiene aplicaciones profundas en los campos de la recopilación de datos, el modelado de datos, la gestión de metadatos, la gestión de datos maestros, los estándares de datos, la calidad de los datos y la seguridad de los datos.
Figura 24. Aplicación de la tecnología de inteligencia artificial en la gobernanza de datos
3. Conclusión
El desarrollo de la gobernanza de datos es un proceso evolutivo acompañado de la comprensión, la investigación y la práctica de diferentes industrias sobre la capitalización de recursos de datos, la confirmación y el cumplimiento de los derechos de los datos, la creación e intercambio de valor de los datos y la protección de la privacidad. Es un trabajo complejo y de largo plazo. Requiere espíritu artesano y perseverancia.
Fuente : Hablando de datos
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