En el entorno empresarial actual, cada vez más competitivo y regulado, la gestión inadecuada de datos puede resultar en decisiones erróneas, oportunidades perdidas y riesgos de seguridad significativos. Implementar una estrategia efectiva de gobernanza de datos no solo fortalece la seguridad y el cumplimiento normativo de una empresa, sino que también optimiza el uso estratégico de los datos.
¿Qué es el Gobierno de Datos? Comprende metodologías, procesos, normativas y roles diseñados para garantizar el control integral sobre la creación, gestión, almacenamiento y uso de datos en una empresa.
Un Enfoque Integral para la Gobernanza de Datos:
El desarrollo de una estrategia efectiva de gobernanza de datos, se ha vuelto cada vez más complejo. La integración de la metodología DAMA en conjunto con soluciones robustas no solo podría mejorar la seguridad de los datos, sino que también asegurar una gestión coherente desde su captura hasta el análisis.
La integración de esta metodología y las soluciones que ofrece Databricks, pueden abordar de manera integral algunos desafíos significativos como:
- La presencia de datos dispersos, en diversos sistemas como lagos de datos y almacenes puede dificultar la integración y el acceso unificado.
- La Gestión Compleja de Acceso, al utilizar múltiples herramientas y estructuras de permisos para proteger y gestionar el acceso a datos.
- La diversidad de herramientas y plataformas, utilizadas para la gestión de datos, que obstaculizan la colaboración efectiva entre equipos y dificulta la integración de nuevas tecnologías y análisis avanzados.
Preocupaciones sobre la privacidad de datos:
La gobernanza de datos se vuelve aún más crucial con la llegada de la IA y de tecnologías avanzadas, amplificando las preocupaciones sobre la privacidad de los datos, la mitigación de prejuicios y las consideraciones éticas. Las organizaciones necesitan un enfoque unificado para simplificar los datos, el análisis y la gobernanza de la IA.
«Gartner predice que para 2026, el 20% de las grandes empresas adoptarán una única plataforma de gobernanza de datos y análisis para optimizar y automatizar los esfuerzos de gobernanza».
Databricks – Gobernanza Unificada y Abierta para Datos e IA:
Las capacidades unificadas de Databricks no solo optimizan la gestión de datos, sino que también apoyan la integración fluida de tecnologías emergentes, asegurando un entorno seguro y colaborativo para la innovación empresarial.
Exploremos cómo la plataforma Databricks Lakehouse aborda estos desafíos:
- Descubrimiento de Datos (Discovery): Esta capacidad integrada de Unity Catalog aprovecha automáticamente el modelo de gobernanza implementado, permitiendo a los usuarios ver solo los resultados de búsqueda de archivos, tablas y otros activos a los que tienen acceso. Esto no solo mejora la productividad al facilitar el acceso a los datos relevantes, sino que también garantiza que los datos confidenciales estén protegidos.
- Accesos (Access Control): Proporciona a las empresas control de acceso a los datos utilizando ABAC (Attribute-Based Access Control). Esto permite establecer políticas a nivel empresarial sobre tipos específicos de datos, mientras que los propietarios de datos individuales pueden gestionar el acceso basado en roles y recursos.
- Linaje (Data lineage): El linaje en Databricks va más allá del SQL, ya que abarca todas las cargas de trabajo compatibles como Python, SQL, R y Scala. Lo que enriquece sus análisis con inteligencia de datos mejorando así la calidad de los conocimientos obtenidos. Además, permite rastrear el linaje de entidades no relacionadas con datos, proporcionando una visibilidad completa de cómo se utilizan los datos en toda la organización.
- Intercambio Seguro y Colaboración de Datos (Data Sharing): Facilita la gestión centralizada y auditoría de datos compartidos entre organizaciones, garantizando confianza y cumplimiento con las normativas de seguridad, ofreciendo flexibilidad para consultar y transformar datos compartidos.
- Auditoría (Auditing): Proporciona una función de auditoría centralizada que estandariza el acceso, abarcando tanto objetos lógicos como rutas de almacenamiento en la nube y consultas de usuarios. Además, ofrece una interfaz de usuario completa, API y tablas de sistema, posibilitando una auditoría efectiva del acceso por recursos o usuarios.
- Gestión y seguimiento de la calidad de los datos (Monitoring): Databricks Lakehouse ofrece Lakehouse Monitoring, una solución integrada para monitorear la calidad de datos y modelos de ML. Permite configurar alertas proactivas ante problemas como valores nulos o revelación de datos confidenciales.
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