La gestión de los datos es la primera pieza sobre la que sustentar una adecuada explotación de la información considerando los datos como activos empresariales valiosos. Actualmente se demuestra día tras día, en todos los ámbitos y en especial en el empresarial, que los datos son el valor estratégico y clave del futuro. Como tal, los datos y la información han de ser gestionados de manera cuidadosa, como cualquier otro activo, asegurando la calidad, seguridad, integridad, disponibilidad y su uso efectivo. Para ello, un buen gobierno de datos debe:
- Gestionar y utilizar los datos y la información como un activo estratégico.
- Implantar procesos, políticas, infraestructuras y soluciones para gobernar, proteger, mantener y utilizar los datos y la información.
- Ofrecer información de calidad con la seguridad adecuada.
No obstante, hoy en día nos encontramos con dificultades en la gestión de los datos en el mundo empresarial:
- Volúmenes de datos crecientes (Más datos, de más fuentes, en más sistemas etc.).
- Datos introducidos y obtenidos inicialmente en unos sistemas determinados y con unos propósitos iniciales, y utilizados posteriormente en otros sistemas de información y/o propósitos diferentes.
- Mayores niveles de calidad de datos requeridos para diferentes procesos y mejores tomas de decisiones.
- Mayor sensibilidad de los clientes.
Con todo ello, existen unos riesgos crecientes asociados a la gestión de los datos. Entre los múltiples riesgos, podríamos destacar:
- Riesgos a nivel empresarial (Cumplimiento de normativas, riesgos legales (LOPD), detección del fraude, riesgo en inversiones, etc.).
- Riesgos a nivel de costes (Detección de fraude, reingeniería de procesos, cargas de trabajo, pérdida de ingresos, cobro ineficiente, pérdidas de oportunidades, etc.).
- Riesgos de confianza (Falta de credibilidad, menor predictibilidad, reporting ineficiente, etc.)
Cuando hablamos de Data Governance, no solamente hablamos de datos, incluye personas, procesos y tecnología para cambiar la forma en que los datos son adquiridos, gestionados, mantenidos y transformados en información. Estamos hablando de una disciplina en la que convergen conceptos como la calidad, la seguridad o la explotación (DataMining) de estos datos.
La calidad de los datos, en muchos casos es un aspecto que parece como complementario o de menor importancia, y en realidad es un tema que deberíamos y en un futuro, creemos que se le dará, su importancia capital. La calidad, tratada de forma conjunta con la seguridad, ha de proporcionar a las organizaciones una información valida, completa, visible en los diferentes ámbitos y niveles de la organización, de acuerdo a los diferentes niveles de privacidad, integridad, disponibilidad y usabilidad, y todo ello repercutiendo en un ahorro de costes, una mayor eficiencia y un mayor cumplimiento normativo.
En el ámbito de la seguridad de los datos, se revisan los dominios asociados a la privacidad, integridad, disponibilidad y usabilidad de éstos. De esta forma se tratan aspectos referentes al control de acceso, identificación y autenticación, seguridad física, controles y monitorización, copias de seguridad e incidencias o etiquetaje y distribución.
Si a los anteriores aspectos de seguridad le añadimos el componente de la calidad, estamos llegando a una capa superior, donde se trabaja la eficacia de los datos, orientándonos a obtener ventajas competitivas. De esta forma, en la revisión de la calidad de los datos, aplicamos procesos y técnicas enfocados a mejorar la eficacia de los datos existentes en los diferentes sistemas, los cuales podemos descomponer en:
- Perfilado de datos: localizar, medir, monitorizar y reportar problemas de calidad de datos.
- Limpieza de datos: determinar y separar elementos, estandarizar formatos, corregir errores y enriquecer datos.
- Matching y consolidación: Detectar duplicados, relación de fuentes de datos, y fusión y consolidación de registros.
Llegados al punto actual, es necesario llevar a cabo estos proyectos donde se complemente la seguridad con la dimensión de la calidad, y que de esta forma, aparte de tratar las diferentes medidas de seguridad, haya una mejor gestión de la calidad de los datos a través de cuatro pilares:
Perfilado: Identificación de las reglas de negocio, perfilado de estructura y perfilado de contenido, analizando los datos y la profundidad de la información asociada.Limpieza y enriquecimiento: Estandarización, corrección de errores y enriquecimiento de los datos disponibles.Matching y consolidación: Detección de duplicados, relaciones existentes, matching y consolidación de los datos.Supervisión y entrega de los datos: estableciendo los flujos de acceso a éstos de acuerdo a los diferentes niveles de seguridad asociados a la privacidad, integridad, y disponibilidad.
Las organizaciones deben anticiparse y abordar esta tipología de proyectos, de igual forma que a día de hoy, se llevan a cabo proyectos de cumplimiento normativo o exclusivamente de seguridad de los datos. Estos proyectos aportan importantes ventajas competitivas, y nuestra experiencia nos demuestra, que debemos evitar y anticipar los problemas relacionados con la calidad de los datos debido a tomas de decisiones erróneas o datos utilizados de forma incorrecta.
Albert Flores | Risk-Advisory-Services
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