El caso contra los equipos de gobierno de datos centralizados

El enfoque tradicional de la gobernanza de datos necesita una revisión. Los equipos centralizados han sido durante mucho tiempo la norma en la mayoría de las organizaciones con las que trabajo, pero cada vez está más claro que estas estructuras rígidas crean cuellos de botella y no pueden satisfacer las demandas del procesamiento de datos moderno. A menudo carecen de agilidad, reprimen la innovación y, en particular, pueden obstaculizar el avance de la inteligencia artificial y la creación de herramientas de aprendizaje automático (ML). Aquí es donde la gobernanza federada puede ofrecer la respuesta. Este enfoque descentralizado de la gestión de datos y la toma de decisiones ofrece una nueva perspectiva; centrado en principios más que en procesos. Me recuerda cuando la arquitectura de software pasó de mainframes monolíticos a microservicios, lo que permitió a las organizaciones utilizar plataformas de datos centralizadas y al mismo tiempo adoptar la toma de decisiones descentralizada. Le obliga a considerar cómo desea que se procesen, gobiernen y compartan sus datos, sentando las bases para un enfoque más ágil y colaborativo. La transición a esta forma de trabajar se ha vuelto ahora esencial si se quieren introducir tecnologías transformadoras. ¿En quién puedes confiar? En el mundo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, la calidad de los datos es la regla. La gobernanza federada reconoce esto y depende de que todas las partes cumplan con los mismos estándares de datos. No se trata sólo de tener datos; se trata de tener datos de calidad conocida. Si desea utilizar información de fuentes externas, debe poder confiar en ellas. Al utilizar un enfoque descentralizado, es fundamental minimizar los riesgos asociados con la integridad y los datos inconsistentes durante todo el proceso. Las dos fases de la ciencia de datos, entrenamiento e inferencia, donde se utilizan modelos para hacer predicciones o sacar conclusiones, dependen en gran medida de la calidad de los datos. Si los datos utilizados para la formación son defectuosos, pueden comprometer todo el proceso. Por lo tanto, es crucial establecer fuentes de datos estables y confiables. Comprender las fuentes de los datos también es clave. En mi opinión, la calidad de los datos desconocida es el peor de los casos, ya que no sabe qué técnicas adoptar para mejorar. Los propietarios de datos saben más Los equipos centralizados a menudo luchan por mantener la experiencia en todos los dominios, pero con la gobernanza federada, la experiencia en datos permanece alineada con el conocimiento del dominio. De esta manera, cada equipo gobierna sus datos según principios acordados. Por lo tanto, identificar los datos con metaetiquetas se vuelve crucial, permitiendo a quienes están más cerca de los datos decidir cuáles deberían ser las políticas de acceso. Creo que todo esto ayuda a fomentar un enfoque más ágil e inclusivo en la gestión de datos, alejándose de los procesos burocráticos. Cambio cultural Para lograr la aceptación de este nuevo enfoque, es importante comprender que también será necesario apoyar un cambio cultural. A medida que los equipos propietarios de los datos comienzan a definir los principios de acceso y a asumir la responsabilidad de esos datos, la gestión de datos comienza a convertirse en una responsabilidad de equipo más amplia. Este cambio de soporte a un equipo central significa que algunos equipos alineados necesitarán capacitación y apoyo en el trabajo para ayudarlos durante la fase de aprendizaje inicial. Al descentralizar gradualmente las responsabilidades, los expertos en el dominio finalmente se sentirán más empoderados y empoderados, y rápidamente verá los beneficios de esta transición. Liberar la libertad de los datos Entonces, si está buscando desbloquear todo el potencial de las tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático, es esencial pasar a un modelo de gobernanza federada. Al descentralizar, fomentar la colaboración e impulsar el cambio cultural, podrá acceder a todo el potencial de sus datos e impulsar la innovación para sus clientes y usuarios finales. En Made Tech recientemente ayudamos a Hackney Council a aprovechar el poder de sus datos, creando una nueva plataforma que les permitiría almacenar su información, consolidarla y analizarla toda en un solo lugar. Trabajamos estrechamente con el equipo para diseñar y ofrecer una plataforma en la nube para ayudar al consejo a obtener una mejor visibilidad de sus datos y brindar el mejor servicio posible a los residentes locales. Organizaré un próximo evento con la revista Government Transformation sobre el tema de la gobernanza de datos federados y cómo será crucial para integrar la IA en el sector público. Suscríbase a nuestro boletín si desea ser uno de los primeros en leer el resumen posterior al evento y, mientras tanto, visite nuestra página web para obtener más información sobre nuestras capacidades de datos. Acerca del autor Jim Stamp Jefe de la práctica de capacidades de datos en Made Tech Jim tiene más de dos décadas de experiencia trabajando en y alrededor del desarrollo de software, abarcando muchas disciplinas. Fue pionero en la creación de capacidades de datos de Made Tech y, al mismo tiempo, lideró varios proyectos importantes de plataformas de datos.

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