5 formas de mejorar la gobernanza de los datos no estructurados

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Las empresas tienen que gobernar sus datos para mantenerlos limpios y organizados para un mejor uso y el gobierno de datos es una colección de procesos, roles, políticas, estándares y métricas que aseguran el uso efectivo y eficiente de la información para permitir que una organización logre sus objetivos con eso. datos.

Las organizaciones se enfocan en el gobierno de datos para sus sistemas de registro y datos estructurados, pero ¿qué pasa con los datos grandes y no estructurados como fotos, videos, documentos impresos digitalizados y mensajes de texto continuos de las redes sociales?

Hay varias debilidades en la gobernanza de big data:

  • Confiar en científicos de datos que carecen de habilidades de TI para establecer estándares y procedimientos para los datos.
  • Falta de disciplina y aplicación de procesos en el desarrollo de esquemas de datos.
  • No limpiar los datos incorrectos.
  • No apoyar a las personas y procesos con tecnología.

El gobierno de datos exitoso resuelve los problemas comerciales al identificar las causas fundamentales de los problemas de datos que impiden la efectividad comercial.

Entonces, ¿cómo podemos mejorar la gobernanza de los datos no estructurados que ahora comprenden aproximadamente el 80 % de los datos corporativos bajo administración? Aquí hay cinco formas de abordar el problema en la empresa.

1. Usar fuentes de datos confiables

Se confía en los datos que las organizaciones han creado y acumulado directamente, pero la mayoría de las organizaciones también adquieren datos de fuentes externas en la nube a medida que construyen un depósito de datos agregados para análisis.

Verificar los estándares de gobierno de los proveedores para asegurarse de que se alineen con los suyos debe ser una tarea de rutina antes de celebrar cualquier contrato con un proveedor. Antes de firmar un contrato, también debe solicitar la última auditoría de TI del proveedor para que se pueda revisar el desempeño reciente de seguridad y gobierno.

2. Establecer pautas de datos no estructurados para el acceso y los permisos de los usuarios

El acceso a los datos no estructurados debe limitarse a aquellos usuarios que los requieran. Dentro de la categoría de acceso, también es probable que haya niveles de permiso, con algunos usuarios que obtienen más acceso a los datos que otros, según la función o el rol del trabajo.

3. Asegurar todos los datos

Los datos no estructurados deben regirse por los mismos niveles de pautas y prácticas de seguridad que su contraparte estructurada.

4. Utilizar el registro y la trazabilidad

El software robusto de registro y trazabilidad debe estar en funcionamiento continuo en lo que respecta a los grandes datos. El registro, el rastreo y (en el futuro) la observabilidad aceleran el tiempo de resolución de problemas y son parte integral de la seguridad.

5. Deshacerse de los datos incorrectos

Como práctica inicial de limpieza de datos, los datos erróneos deben eliminarse como sin procesar y los grandes flujos de datos entrantes. información destacada o hilos superfluos de las redes sociales.

El proceso de preparación de datos que forma parte de la ingesta de datos debe eliminar estos datos para que nunca ocupen espacio en el almacenamiento. Los repositorios de macrodatos también deben actualizarse y revisarse regularmente y descartar los datos que ya no se necesitan.

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