Aprenda a dominar la gobernanza creativa de datos con habilidades clave que combinan conocimientos técnicos y pensamiento innovador para una mejor gestión.

The only way to really succeed in Data Governance is to get a strong sense of the needs and pains of the business stakeholders, as they will be the ones taking the key roles. Reach out to the data stewards. Find out what works and what doesn't, and use this to build an understanding and a network

Last updated on 2 may 2024

A continuación, te explicamos cómo puedes dominar las habilidades clave para la gobernanza creativa de datos.

Con tecnología de la IA y la comunidad de LinkedIn

La gobernanza de datos, el proceso de gestión de la disponibilidad, la facilidad de uso, la integridad y la seguridad de los datos en los sistemas empresariales, es un aspecto fundamental de los negocios modernos. El dominio de la gobernanza de datos requiere una combinación de conocimientos técnicos y pensamiento creativo. A medida que los datos continúan creciendo en volumen y complejidad, su capacidad para gobernarlos de manera creativa puede cambiar las reglas del juego. Este artículo lo guiará a través de habilidades clave para mejorar sus capacidades de gobernanza de datos y lo ayudará a pensar fuera de la caja.

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1 Comprender los conceptos básicos

Para sobresalir en la gobernanza de datos, primero debe tener una base sólida en sus conceptos básicos. Esto incluye la comprensión de conceptos clave como la calidad de los datos, el linaje de los datos, que es el historial de los datos y cómo fluyen a través de los sistemas, y la gestión de metadatos, que implica el manejo de las descripciones y características de los datos. Comprender estos conceptos le permite asegurarse de que sus datos sean precisos, coherentes y se utilicen de conformidad con las políticas y normativas.

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Clinton Jones

"Features seldom used or undiscovered are just unclaimed technical debt" I engage on Software Engineering and all things #ProductManagement
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While data quality and lineage are all important, what is critical, is understanding the purpose and rationale for why the data is created or gathered in the first place. It is also essential to understand where it is stored and who has accountability and responsibility for it. Understanding the purpose of the various types of data has within the organisation and who owns it and where it is stored is absolutely essential in the grand scheme of data governance.

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2 Elaboración de políticas

Crear políticas efectivas de gobernanza de datos es una habilidad que requiere precisión y creatividad. Debe redactar políticas que sean claras, aplicables y adaptables a las necesidades cambiantes del negocio. Esto implica identificar qué datos son importantes, cómo deben manejarse, quién es responsable de ellos y qué procedimientos deben implementarse para el acceso a los datos y el control de calidad. Recuerde que las políticas deben fomentar el crecimiento y la innovación, al tiempo que protegen la integridad de sus datos.

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Clinton Jones

"Features seldom used or undiscovered are just unclaimed technical debt" I engage on Software Engineering and all things #ProductManagement
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There are a number of policy standards available for re-use and recycling. Don't assume that you need to start from scratch. DAMA, ISACA, DGPO, ODI and FINRA all offer frameworks and in many cases policy templates that can serve as accelerators, particularly for some specific industry segments.

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3 Competencia tecnológica

La competencia técnica es esencial en la gobernanza de datos. Debe estar familiarizado con las herramientas y tecnologías de administración de datos, como bases de datos, almacenes de datos y lagos de datos. Comprender cómo usar estas herramientas para implementar sus políticas de gobernanza lo hará más eficaz. Además, aprender a automatizar ciertos procesos de gobernanza con scripts o software puede ahorrar tiempo y reducir el riesgo de error humano.

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Abhishek K

Data Anonymization SME@IQVIA | Healthcare Data Privacy Transparency | Clinical Data Science | AI in Healthcare
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Here are the essential skills to focus on: 1) Understand the data architecture, databases, and storage solutions. Learn about data-related regulations (e.g., GDPR, HIPAA). 2) Understand data lifecycle management and align initiatives with business goals. Ensure data integrity, quality, and compliance. 3) Balance innovation with data security and privacy. Stay updated on industry trends and emerging technologies.

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4 Impulso a la colaboración

La gobernanza de datos no es una misión en solitario; Se nutre de la colaboración. Debe ser capaz de trabajar con varias partes interesadas, incluidos los profesionales de TI, los científicos de datos y los líderes empresariales. Las habilidades de comunicación efectivas son vitales para explicar los conceptos de gobernanza, comprender las necesidades comerciales y garantizar que las políticas sean prácticas y respetadas. Fomentar una cultura de responsabilidad compartida sobre los datos puede conducir a estrategias de gobernanza más innovadoras y eficaces.

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Rasmus Bang

Ensuring Data Governance success for large manufacturing, retail and FMCG companies | Based in Scandinavia - working globally
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The only way to really succeed in Data Governance is to get a strong sense of the needs and pains of the business stakeholders, as they will be the ones taking the key roles. Reach out to the data stewards. Find out what works and what doesn't, and use this to build an understanding and a network

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5 Pensamiento analítico

El pensamiento analítico es crucial para identificar patrones, tendencias y anomalías en los datos. Esta habilidad le permite tomar decisiones informadas sobre cómo administrar sus activos de datos y puede ayudarlo a anticipar desafíos u oportunidades futuros. Al analizar regularmente sus procesos de gobernanza de datos, puede identificar áreas de mejora y desarrollar soluciones creativas para mejorar la calidad y la usabilidad de los datos.

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Abhishek K

Data Anonymization SME@IQVIA | Healthcare Data Privacy Transparency | Clinical Data Science | AI in Healthcare
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Here’s how to enhance your analytical thinking: 1) Data Quality Assessment: When data quality issues arise, dig deep to identify underlying causes. Assess data sources, accuracy, and reliability. 2) Problem Decomposition: Break down complex problems into smaller, manageable components and analyze each component independently. 3) Pattern Recognition: Spot trends, anomalies, and patterns in data and use visualization tools to aid pattern discovery. 4) Decision Trees: Map out decision paths and potential outcomes. Consider various scenarios and their implications. 5) Quantitative and Qualitative Analysis: Combine numerical analysis (metrics, KPIs) with qualitative insights (user feedback, context).

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6 Aprendizaje continuo

El campo de la gobernanza de datos está en constante evolución, con nuevos desafíos y soluciones que surgen regularmente. Para mantenerse a la vanguardia, debe estar comprometido con el aprendizaje continuo. Esto significa mantenerse al día con las tendencias de la industria, asistir a talleres y establecer contactos con colegas. Al mantenerse informado, puede aplicar las mejores prácticas e ideas innovadoras más recientes a sus propias estrategias de gobernanza de datos, lo que garantiza que sus habilidades permanezcan afiladas y su enfoque se mantenga actualizado.

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7 Esto es lo que hay que tener en cuenta

Este es un espacio para compartir ejemplos, historias o ideas que no encajan en ninguna de las secciones anteriores. ¿Qué más te gustaría añadir?

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Clinton Jones

"Features seldom used or undiscovered are just unclaimed technical debt" I engage on Software Engineering and all things #ProductManagement
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Business context is absolutely essential in the context of any data governance program. While technical proficiency, policy crafting, collaboration etc , are all important parts of the whole program, the most effective DG initiatives are firmly rooted in understanding the importance and relevance of the DG program to the business or organisation as a whole. Any DG must be grounded in value proposition that could stem from compliance management or adherence regulations, risk management or cost optimization. These three business drivers often present as the trigger for new or enhanced DG programs and Data Governance practitioners should understand the expectations within these contexts.

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A continuación, te explicamos cómo puedes dominar las habilidades clave para la gobernanza creativa de datos.

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1 Comprender los conceptos básicos

2 Elaboración de políticas

3 Competencia tecnológica

4 Impulso a la colaboración

5 Pensamiento analítico

6 Aprendizaje continuo

7 Esto es lo que hay que tener en cuenta

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1 Comprender los conceptos básicos

2 Elaboración de políticas

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5 Pensamiento analítico

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