En un artículo anterior, elaboramos una lista con las principales novedades en arquitecturas y gestión de datos. Esto incluía desde las actuales implementaciones Data Factory y Edge Data Management hasta la búsqueda de implementaciones prácticas para arquitecturas Data Mesh.
En este segundo artículo completamos la lista de tendencias al margen de la arquitectura de datos.
Marco GADMP (Generally Accepted Data Management Principles)
Parte de implantar una estrategia de datos en nuestra compañía pasa por definir una lista de principios y comprometerse a su cumplimiento. Con estos principios será posible definir políticas y directrices y lograr mejores prácticas en la gestión de datos. Existen marcos estándar de principios “generalmente aceptados” que se utilizan como punto de partida en la definición de estos principios, tales como GAAP, GARP, GASSP o Gartner’s GAIP.
Susan Earley propuso el marco GADMP para facilitar las fases de definición de principios dentro de la gobernanza de datos. Partir de estos principios facilita en gran medida la definición de políticas y directrices de la organización. Los ocho principios son los siguientes:
- El dato como un activo (Worth as an asset).
- Uso ético de los datos (Ethical Use).
- Data Management como un trabajo de todos (Cultural Incorporation).
- Foco en el ciclo de vida de los datos (Data Lifecycle Ownership).
- Incorporación a los procesos operativos (Operational Incorporation).
- Transformación de los procesos operativos (Operational Transparency).
- Más vale prevenir que curar (Prevention > Remediation).
- Reutilizar incrementa el valor (Reuse improves value).
Data Exchange / Data Market en gestión de datos
A medida que aumentan los orígenes de información disponibles se vuelve más complicado realizar fases analíticas dada la habitual diversidad de los datos. A esta problemática se une la posible escasa información asociada a los datos, a su significado, a su caducidad, etc.
Esta tendencia busca crear una ventanilla única para el intercambio de información. Cada bloque de información se trata como un producto y se facilita su intercambio (Data Exchange) o incluso su monetización (Data Market). Cada producto debe contener información mínima que incluya una descripción de su utilidad, modos de uso, su caducidad, su linaje, etc. Este sistema evita a los analistas pasar largas jornadas navegando por bases de datos buscando la información e investigando si es la versión última de los datos. Algunas herramientas como Snowflake incluyen un sistema Data Exchange y, por otra parte, existen plataformas como Nokia Data Marketplace en las que comprar datos de forma sencilla.
Nuevos marcos normativos y regímenes jurídicos (Compliance)
Los datos personales que almacenemos en nuestra organización pueden estar sujetos a Organismos de Control. Por ejemplo, en España disponíamos de la LOPD y sus derechos ARCO y tras su modificación por la LOPDGDD fue sustituida por la actual RGDP de ámbito europeo. Las normativas exigen cambios a nivel de tratamiento de datos y su incumplimiento puede acarrear sanciones.
En su momento fue necesario generar nuevos procedimientos operativos para garantizar los derechos ARCO. Tras la llegada de la RGPD en 2018 también fue necesario dar cobertura a los nuevos derechos que trajo consigo. Durante 2023 será necesario fijarse en los marcos regulatorios de California (USA), Virginia (USA) y Suiza, si operamos con datos personales de ciudadanos de dichas ubicaciones. Asimismo, y aunque es un borrador pendiente de aprobación, es interesante estar pendiente de la normativa canadiense CPPA (actual proyecto de ley C-11) en caso de aplicar dicha normativa a nuestros datos.
Augmented Data Management
La operativa diaria en la gestión de datos es un proceso generalmente manual y, en la mayoría de los ámbitos, se actúa en función de las necesidades de nuestra compañía. ¿Por qué no aprovechar las ventajas de la inteligencia artificial y del machine learning para optimizar estos procesos?
A partir del término “Augmented” han surgido una serie de disciplinas (Augmented Data Quality, Augmented Data Cataloging & MMIS, Augmented Master Data Management, etc.), que utilizan estas técnicas para mejorar los procesos operativos. La adopción de nuevas arquitecturas facilitará la integración de estos servicios para enriquecer nuestros procesos y sistemas de información.
Durante los próximos años (2023-2025) estaremos pendientes a la madurez de estas tendencias y al posible surgimiento de nuevas soluciones dentro del ámbito de Data Management.
