Las organizaciones dependen cada vez más de conocimientos precisos de sus datos para impulsar decisiones, impulsar la innovación y mantener su ventaja competitiva. Sin embargo, la capacidad de extraer conocimientos significativos y de calidad de estos datos depende de una gobernanza de datos eficaz.
La implementación del gobierno de datos es fundamental, pero como todas las iniciativas de datos, requiere adopción interna y alineación organizacional. La inteligencia artificial generativa está surgiendo para cambiar la forma en que las organizaciones optimizan los procesos de gestión de datos.
Gobernanza de datos y sus desafíos
La gobernanza de datos eficaz es la columna vertebral de la toma de decisiones basada en datos, pero es más que un simple proceso. Es un marco estratégico que garantiza que los datos sean accesibles, seguros y alineados con los objetivos de la organización.
La gobernanza de datos se basa en cuatro pilares para el éxito. La primera es que la gente defina y haga cumplir las políticas y estándares. En segundo lugar, el proceso describe los flujos de trabajo de gestión de datos, mientras que la tercera capa, la tecnología, proporciona las herramientas para tareas como implementación, integración, seguridad y cumplimiento. Finalmente, los estándares garantizan la coherencia y la interoperabilidad de los datos en toda la organización, lo que permite una colaboración y una toma de decisiones efectivas para mantener la calidad y la utilidad de los activos de datos.
Gerente Jefe de Producto, Ataccama.
Sin embargo, el gobierno de datos no es una tarea sencilla y requiere coordinación y colaboración entre las partes interesadas, como usuarios empresariales, equipos de datos y departamentos de TI, junto con la experiencia técnica y las herramientas para implementarlo, gestionarlo y monitorearlo. La gestión de fuentes de datos en plataformas, aplicaciones y departamentos comerciales requiere políticas de gobernanza adaptadas a la complejidad de la estructura de la organización.
Las organizaciones enfrentan dos desafíos principales: la complejidad de gestionar diversas fuentes de datos y cómo fomentar la adopción generalizada de prácticas de gobernanza entre los usuarios.
Las organizaciones deben manejar datos de diversas fuentes, como bases de datos de clientes, tráfico web o post-compra, que pueden diseñarse de muchas maneras, desde estructuradas y semiestructuradas hasta no estructuradas. Esta diversidad, junto con el volumen cada vez mayor de datos, dificulta la integración, la gestión y el uso eficiente.
Sin embargo, los datos solo son útiles si se aprovechan para servir a las iniciativas comerciales; sin embargo, muchas organizaciones continúan luchando con el hecho de que la adopción por parte de los usuarios sigue siendo un desafío. Los usuarios empresariales a menudo ven la gobernanza como una carga, más que como un beneficio, lo que limita su acceso a los datos y, por tanto, la capacidad de utilizarlos de forma eficaz.
También pueden carecer de las habilidades para seguir políticas de gobernanza de datos. Esto puede conducir al incumplimiento y a la creación de silos de datos o sistemas de TI en la sombra que comprometan la calidad y la seguridad de los datos.
Cómo la IA generativa acelera la gestión de datos
Aprovechar la IA generativa ayuda a las organizaciones a adoptar un nuevo enfoque para la gobernanza de datos. Al automatizar, optimizar y simplificar las funciones principales, la IA creativa les permite aprovechar todo el potencial de sus activos de datos. Al adoptar técnicas como el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural, la IA generativa también puede crear resultados relevantes y accesibles, incluidos texto, audio e imágenes.
Esto puede cambiar la gobernanza de datos de varias maneras. Al automatizar tareas de gestión de datos que requieren mucha mano de obra, como la ingesta, la limpieza, la categorización y la creación de perfiles para garantizar la precisión de los datos, ayuda a los equipos de datos a escalar la gestión de datos de manera eficiente. También ayuda al descubrimiento de datos al proporcionar metadatos, linaje de información y contexto, creando resúmenes en lenguaje natural para todos los activos de datos para facilitar que los usuarios y las empresas comprendan el valor de los datos.
Esta accesibilidad fomenta una cultura de datos más inclusiva en cualquier negocio y transforma la gobernanza de datos de varias maneras para lograr beneficios operativos. Al proporcionar recomendaciones o sugerencias en lenguaje natural junto con los resultados de los análisis, la IA generativa hace que los conocimientos sean accesibles tanto para los usuarios técnicos como para los no técnicos, lo que ayuda a los usuarios a optimizar el impacto de los datos y garantizar que se aprovechen de manera efectiva para la toma de decisiones y la innovación.
Al permitir a los usuarios interactuar eficazmente con los datos, la IA generativa puede, en última instancia, aumentar la adopción de prácticas de gobernanza, fomentando una cultura basada en datos en toda la organización. Esto no solo mejora la calidad de los datos, sino que también fortalece la seguridad y promueve una integración perfecta entre sistemas.
La confianza en los datos y su papel en la gobernanza
La confianza en los datos es un resultado fundamental de una gobernanza de datos eficaz. En un entorno donde los datos se comparten cada vez más entre departamentos e incluso socios externos, es esencial garantizar la confianza en los datos para cualquier propósito. La confianza se construye a través de la transparencia en las prácticas de gestión de datos, políticas claras de acceso a los datos y protocolos de seguridad sólidos.
La IA generativa puede desempeñar un papel importante en la mejora de la confianza en los datos al proporcionar un monitoreo continuo y transparente, auditoría automatizada y detección de anomalías para garantizar la integridad y el cumplimiento de los datos. Los conocimientos basados en IA pueden verificar la precisión de los datos, lo que ayuda a mantener la confianza a medida que los datos se mueven entre diferentes sistemas y equipos.
Gen AI en la gobernanza de datos descentralizada
A medida que las organizaciones adoptan paradigmas de TI modernos, como la red de datos y el tejido de datos, los modelos de gobernanza de datos están cambiando de marcos centralizados a marcos descentralizados o unificados.
En los modelos descentralizados, las unidades de negocio individuales mantienen la autonomía al tiempo que se adhieren a los principios de gobernanza. Los modelos unificados logran un equilibrio, con un equipo de datos central que proporciona dirección y equipos distribuidos que gestionan los datos a nivel local.
La inteligencia artificial generativa es particularmente adecuada para estos marcos y actúa como un puente entre los organismos del gobierno central y los equipos descentralizados. Facilita la comunicación, garantiza la alineación de los objetivos y proporciona información localizada y personalizada al mismo tiempo que cumple con los estándares de toda la empresa.
La gobernanza de datos eficaz es esencial para aprovechar todo el potencial de los datos de una organización, pero gestionar la complejidad y fomentar la adopción por parte de los usuarios siguen siendo desafíos importantes. La IA generativa es una herramienta poderosa para que los equipos de datos aporten valor de los datos de su organización a los usuarios comerciales de manera eficiente y asequible.
La IA generativa cierra la brecha entre supervisión y autonomía al garantizar la calidad de los datos, fortalecer la seguridad y respaldar modelos de gestión de datos sólidos y adaptables. La adopción de esta tecnología permite a las organizaciones superar desafíos comunes de gobernanza, impulsar la innovación y maximizar el valor de sus activos de datos para garantizar la competitividad empresarial continua.
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