Cómo elegir herramientas de gobernanza de datos para la gobernanza de datos empresarial

Las herramientas de gobernanza de datos son plataformas de software que ayudan a las organizaciones a catalogar, proteger, monitorear y auditar sus activos de datos para que estos sigan siendo precisos, localizables y cumplan con los requisitos normativos. Combinan la catalogación de datos, el seguimiento del linaje de datos, los controles de acceso y los informes de cumplimiento en un único sistema que los equipos de datos utilizan para gestionar los datos en toda la empresa.

Esta guía explica qué hacen realmente las herramientas de gobernanza de datos (ya sea que se describan como software, plataformas o soluciones de gobernanza de datos), las capacidades y categorías principales disponibles en la actualidad, y un marco práctico para evaluarlas en función de las necesidades de su organización. Está escrita para responsables de gobernanza de datos, arquitectos de plataformas y líderes de IT que ya saben que necesitan mejores herramientas y desean una forma clara de comparar soluciones de gobernanza de datos sin depender de una evaluación de proveedores.

¿Qué hacen realmente las herramientas de gobernanza de datos?

Las herramientas de gobernanza de datos traducen las políticas de gobernanza en prácticas cotidianas aplicadas en todo el patrimonio de datos de una organización. En lugar de dejar la calidad, la seguridad y el cumplimiento de los datos en manos de revisiones manuales, estas herramientas automatizan el descubrimiento, aplican controles de acceso, realizan un seguimiento del linaje y generan informes de cumplimiento para que lo que es la gobernanza de datos se convierta en una realidad operativa en lugar de un documento estático.

El problema que resuelven

La mayoría de los datos empresariales están fragmentados en almacenes de datos, lagos de datos, aplicaciones SaaS y hojas de cálculo departamentales, sin un único sistema que sepa qué datos existen, dónde se encuentran o quién es su propietario. Los equipos de datos pierden horas cada semana simplemente buscando activos de datos, y los datos sensibles a menudo quedan desprotegidos porque nadie aplicó controles de acceso consistentes.

Las herramientas de gobernanza de datos abordan este problema creando una capa compartida y de fácil búsqueda sobre las fuentes de datos de una organización. Ofrecen a los propietarios y custodios de datos una forma de ver, clasificar y proteger los activos de datos, independientemente de dónde se encuentren los datos subyacentes, cerrando la brecha entre los datos fragmentados y no localizables y los datos de confianza.

Dónde encajan en la pila de datos moderna

Una herramienta de gobernanza de datos normalmente se sitúa como una capa distinta por encima del almacenamiento y el procesamiento, conectándose a almacenes de datos, lagos de datos y sistemas de streaming sin reemplazarlos. Lee metadatos, esquemas de tablas e historiales de consultas, y luego aplica funciones de gobernanza como catalogación, clasificación y gestión de políticas por encima.

Esta posición por capas permite que las herramientas de gobernanza admitan datos estructurados y no estructurados en una pila heterogénea, lo que facilita una gestión de datos centralizada incluso cuando la integración de datos subyacente abarca muchos sistemas. A medida que crece el volumen de datos empresariales y se multiplican las diversas fuentes de datos, la capa de gobernanza se convierte en el lugar donde los usuarios comerciales y técnicos comparten una visión consistente de los datos disponibles; así es como las organizaciones gestionan los datos a escala hoy en día, lo que impulsa una eficiencia operativa real.

Capacidades principales que toda herramienta de gobernanza de datos debería tener

Las herramientas de gobernanza varían en su madurez, pero una plataforma integral de gobernanza de datos debería ofrecer seis características clave: catalogación y descubrimiento de datos, linaje de datos, control de acceso y aplicación de políticas, monitoreo de la calidad de los datos, informes de cumplimiento y auditoría y, cada vez más, gobernanza de AI y de agentes. La falta de cualquiera de ellas deja un vacío real en la forma en que una organización gestiona sus datos.

Catalogación y descubrimiento de datos

La catalogación de datos es el proceso de inventariar los activos de datos de una organización (tablas, archivos, dashboards, modelos) en un índice de fácil búsqueda y gestionado de forma centralizada. Un catálogo de datos utiliza la gestión de metadatos para describir qué contiene cada activo, quién es su propietario y qué tan confiable es.

El descubrimiento de datos se basa en el catálogo para ayudar a los usuarios comerciales y técnicos a encontrar activos relevantes sin necesidad de saber exactamente dónde se encuentran. El descubrimiento automático de datos analiza las fuentes de datos de forma programada, marca los activos nuevos o modificados y aplica la clasificación de datos para que los datos sensibles se etiqueten en el momento en que aparecen en un pipeline.

Linaje de datos

Los mapas de linaje de datos rastrean de dónde provienen los datos y cómo se mueven a través de los sistemas, registrando cada transformación y paso del pipeline entre un origen y un informe o modelo descendente. Este seguimiento del linaje proporciona a los equipos de datos un registro consultable del flujo de datos en todo el patrimonio.

El linaje es sumamente importante cuando algo falla: un dashboard, una duda de cumplimiento o un modelo que genera resultados inesperados. Con un linaje claro, los custodios de datos pueden rastrear un problema hasta su origen en cuestión de minutos en lugar de días, y las organizaciones pueden responder con confianza a las solicitudes de acceso de los titulares de los datos.

Control de acceso y aplicación de políticas

Los controles de acceso determinan quién puede ver o editar información sensible, y las herramientas de gobernanza de datos adecuadas permiten a las organizaciones aplicar restricciones apropiadas a los datos sensibles (una parte fundamental de la seguridad de los datos) hasta el nivel de fila, columna o atributo. El control de acceso basado en atributos amplía las reglas basadas en roles con condiciones dinámicas basadas en la identidad, las etiquetas de datos o el contexto de la solicitud.

La aplicación de políticas debe ser automatizada y consistente, no debe dejarse en manos de ingenieros que escriban comprobaciones de permisos ad hoc en cada aplicación. Cuando una herramienta aplica controles de acceso de forma centralizada, cambiar una política una sola vez (por ejemplo, restringir un conjunto de datos recién clasificado) se propaga a todos los lugares donde se consultan esos datos, sin necesidad de actualizar decenas de sistemas independientes.

Monitoreo de la calidad de los datos

El monitoreo de la calidad de los datos comprueba continuamente los activos de datos frente a reglas de integridad, precisión, frescura y consistencia, detectando anomalías antes de que lleguen a un informe o modelo. Una gestión eficaz de la calidad de los datos trata la calidad como una disciplina continua integrada en los pipelines, no como una limpieza única, y respalda directamente la toma de decisiones basada en datos.

El seguimiento automatizado reduce tanto el riesgo de costosas filtraciones de datos como el de tomar malas decisiones: una herramienta de gobernanza que monitorea la calidad de los datos puede alertar a los propietarios de los datos en el momento en que un pipeline produce valores nulos, registros duplicados o cifras fuera de rango, protegiendo la integridad de los datos e impulsando una mejor calidad de los datos en toda la empresa. Así es como las herramientas de gobernanza ayudan a mantener la calidad de los datos a medida que crecen los pipelines y el volumen de datos.

Informes de cumplimiento y auditoría

Las herramientas de gobernanza de datos apoyan el cumplimiento normativo con regulaciones como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) y la Ley de Portabilidad y Responsabilidad de Seguros de Salud (HIPAA) al combinar la clasificación de datos con informes de cumplimiento automatizados, uniendo la seguridad y el cumplimiento en una sola capa de políticas. Esto es de suma importancia en industrias reguladas, donde los flujos de trabajo de informes regulatorios deben ser auditables de extremo a extremo.

Las pistas de auditoría ayudan a las organizaciones a demostrar el cumplimiento de las políticas de manejo de datos durante una revisión regulatoria o una auditoría interna. Las instituciones financieras confían en esta misma capacidad para los procesos de prevención de lavado de dinero y de conocimiento del cliente, que requieren un registro documentado de cada acceso a los datos de los clientes.

Gobernanza de AI y de agentes

La gobernanza de AI y de agentes amplía los procesos tradicionales de gobernanza de datos para cubrir modelos, prompts y agentes autónomos, no solo tablas y dashboards. A medida que las organizaciones despliegan agentes de AI que leen y actúan sobre los datos empresariales, las herramientas de gobernanza deben aplicar a las entradas y salidas de los modelos los mismos controles de acceso y seguimiento de linaje que ya se aplican a las tablas.

Esta capacidad aún está madurando y diferencia a las herramientas de gobernanza creadas para la era de la AI de aquellas que se limitan a los datos estructurados. Databricks aborda esto a través de la gobernanza para modelos y agentes de AI, extendiendo la misma capa de políticas utilizada para las tablas a los modelos y agentes.

Tipos de herramientas de gobernanza de datos

Las herramientas de gobernanza de datos se dividen en cinco grandes categorías, que se distinguen por su alcance y arquitectura más que por la marca: catálogos de datos independientes, soluciones puntuales, suites de gobernanza empresarial, gobernanza nativa de la plataforma y herramientas de gobernanza de código abierto. Comprender estas categorías, y no los nombres de los proveedores, es lo que ayuda a un equipo a evaluar las herramientas de gobernanza de datos adecuadas para su situación.

Catálogos de datos independientes

Los catálogos de datos independientes se especializan en la catalogación, la gestión de metadatos y el descubrimiento de datos en múltiples fuentes de datos, conectándose a menudo a decenas de bases de datos, almacenes y herramientas de inteligencia empresarial a través de integraciones integradas.

Debido a que se ubican fuera de la plataforma de datos subyacente, los catálogos independientes ofrecen una amplia conectividad, pero normalmente dependen de herramientas independientes para aplicar controles de acceso o monitorear la calidad de los datos, por lo que las organizaciones a menudo los combinan con software de gobernanza adicional para obtener una plataforma completa de gobernanza de datos.

Soluciones puntuales

Las soluciones puntuales se enfocan de manera específica en una única función de gobernanza (herramientas de calidad de datos, herramientas de linaje de datos o herramientas de clasificación) y realizan ese trabajo en profundidad en lugar de cubrir todo el ciclo de vida de la gobernanza.

Las soluciones puntuales pueden ser un punto de partida razonable cuando una organización tiene una brecha urgente, como el monitoreo de la calidad de los datos, pero unir varias de ellas eventualmente vuelve a crear el problema de fragmentación que las herramientas de gobernanza precisamente buscan resolver, ya que ninguna comparte una capa de políticas común.

Suites de gobernanza empresarial

Las suites de gobernanza empresarial agrupan la catalogación, la gestión de la calidad de los datos, la gestión de datos maestros y la gestión de políticas en un solo producto para grandes organizaciones con equipos dedicados de administración y cumplimiento. Algunas gestionan los datos maestros a través de módulos integrados en ERP, como SAP Master Data Governance, que gobiernan un sistema de registro específico en lugar de todo un patrimonio de datos. Estas suites ofrecen una amplia funcionalidad, pero a menudo requieren un tiempo de configuración significativo para adaptarse a las políticas de gobernanza de datos específicas de una organización.

Gobernanza nativa de la plataforma / nativa de lakehouse

La gobernanza nativa de la plataforma integra la catalogación, el linaje, el control de acceso y el monitoreo de calidad directamente en la propia plataforma de datos, en lugar de añadir la gobernanza como una capa separada que debe mantenerse sincronizada con el almacenamiento y el cómputo.

Dado que la gobernanza nativa de la plataforma opera en las mismas tablas, archivos y activos de AI que los equipos de datos ya utilizan, puede aplicar el acceso a los datos y rastrear el linaje de forma automática a medida que los datos se mueven a través de las canalizaciones, sin necesidad de mantener actualizado un segundo sistema. Unity Catalog es el ejemplo más claro de esta categoría en el lakehouse, ya que ofrece una gobernanza unificada para datos y AI en un solo lugar.

Herramientas de gobernanza de código abierto

Las herramientas de gobernanza de código abierto ofrecen a las organizaciones transparencia sobre cómo funcionan realmente la catalogación, el linaje o el control de acceso por dentro, y permiten que los equipos de ingeniería internos amplíen o personalicen la funcionalidad de gobernanza directamente. Por lo general, requieren una mayor inversión en ingeniería interna que las plataformas de gobernanza comerciales, cambiando un menor costo de licencia por un mayor esfuerzo de implementación y mantenimiento.

Herramientas de gobernanza de datos frente a un marco de gobernanza de datos

Un marco de gobernanza de datos es el conjunto de políticas, roles y estándares que una organización define para determinar cómo se deben clasificar, poseer, acceder y utilizar los datos: las reglas del juego. Una herramienta de gobernanza de datos es el software que aplica esas reglas a escala en todos los sistemas activos. La gestión de datos se centra en el trabajo operativo de mover, almacenar y procesar datos, mientras que la gobernanza de datos se centra en las políticas y la responsabilidad que se superponen a este.

Un marco sin herramientas no escala: las políticas sobre la propiedad de los datos o los controles de acceso solo funcionan si alguien revisa manualmente cada tabla, todos los días, lo que deja de ser viable una vez que el volumen de datos empresariales supera unas pocas docenas de conjuntos de datos. Las herramientas sin un marco tampoco tienen políticas que aplicar: una plataforma de gobernanza sin reglas sobre la clasificación o la propiedad de los datos se convierte simplemente en un catálogo costoso.

Ambos se necesitan mutuamente. Una estrategia de gobernanza de datos define quién es el propietario de qué activos de datos y qué significa un "uso adecuado"; luego, una plataforma de gobernanza de datos aplica ese marco de forma automática cada vez que se consultan, mueven o comparten datos. Obtenga más información en esta guía sobre el marco moderno de gobernanza de datos.

Cómo evaluar una herramienta de gobernanza de datos: 7 criterios clave

La evaluación de las herramientas de gobernanza de datos se reduce a siete criterios que importan independientemente del proveedor: escalabilidad, integración, usabilidad, granularidad en la aplicación de políticas, preparación para la gobernanza de AI, costo total de propiedad y soporte del proveedor. Evalúe cualquier herramienta de gobernanza candidata con respecto a estos siete criterios antes de comparar las listas de características.

Escalabilidad en volúmenes y formatos de datos

La herramienta de gobernanza de datos adecuada debe seguir rindiendo a medida que el volumen de datos crece de gigabytes a petabytes, añadiendo nuevas fuentes sin que disminuya la actualización del catálogo ni el rendimiento de las consultas.

La escalabilidad también significa escalabilidad de formatos: una herramienta de gobernanza debe gobernar datos estructurados y no estructurados de forma conjunta, y cada vez más necesita manejar formatos de tabla abiertos como Delta Lake, Apache Iceberg y Parquet sin obligar a una migración a un único formato propietario.

Integración con su pila tecnológica existente

La integración con su pila tecnológica existente determina cuántos datos se pueden gobernar realmente desde el primer día. Una herramienta que solo cataloga un puñado de conectores deja el resto de los datos empresariales sin gestionar y sin posibilidad de ser descubiertos.

Observe específicamente la integración con los almacenes de datos, las herramientas de BI y los sistemas de orquestación de canalizaciones que ya están en producción, ya que cambiar de plataforma solo para adoptar una herramienta de gobernanza anula el propósito de evaluar las herramientas de gobernanza de datos en primer lugar.

Usabilidad para usuarios técnicos y de negocio

La interfaz de usuario de una plataforma de gobernanza debe funcionar tanto para usuarios técnicos como de negocio: ingenieros que configuran la gestión de políticas, analistas que buscan un conjunto de datos de confianza. Las interfaces fáciles de usar aumentan las tasas de adopción, y una baja adopción anula la utilidad incluso de la plataforma más capaz.

Granularidad en la aplicación de políticas

La granularidad en la aplicación de políticas es el nivel de detalle en el que una herramienta puede restringir el acceso a los datos: tabla, fila, columna o atributo de forma individual. Los controles generales a nivel de tabla obligan a las organizaciones a duplicar los datos en copias restringidas solo para compartir un subconjunto de forma segura.

La aplicación a nivel de fila, columna y atributo permite que una sola tabla subyacente sirva a muchas audiencias a la vez, donde cada una ve solo aquello para lo que está autorizada, lo que mantiene los datos empresariales centralizados en lugar de dispersos en duplicados basados en permisos. Vea cómo funciona esto a través de la seguridad unificada para datos y AI.

Preparación para la gobernanza de AI

La preparación para la gobernanza de AI mide si una herramienta puede extender los controles de acceso, el seguimiento del linaje y los informes de cumplimiento a los modelos y agentes de AI, no solo a las tablas. Este es uno de los criterios de evaluación que evoluciona más rápidamente en el mercado de la gobernanza de datos, y una herramienta que carezca de esto hoy en día ya podría estar rezagada para el momento de la renovación del contrato.

Costo total de propiedad

El costo total de propiedad incluye las licencias, pero también el tiempo de ingeniería necesario para configurar los conectores, mantener las integraciones y mantener el catálogo sincronizado con los sistemas de origen. Una plataforma con un precio de lista más bajo aún puede costar más una vez que se contabilizan las horas de implementación.

Soporte del proveedor y madurez del ecosistema

El soporte del proveedor y la madurez del ecosistema (la calidad de la documentación, las integraciones con socios y la actividad con la que se desarrolla un producto) determinan qué tan rápido se resuelven los problemas después de la puesta en marcha y si la herramienta se mantiene al día con los nuevos formatos y cargas de trabajo de AI.

Desarrollar frente a comprar frente a nativo de la plataforma: cómo elegir su enfoque

Más allá de comparar herramientas de gobernanza individuales, las organizaciones se enfrentan a una elección más amplia: desarrollar herramientas de gobernanza personalizadas de forma interna, comprar un producto de gobernanza independiente o adoptar una gobernanza nativa de la plataforma integrada en la propia plataforma de datos. Cada enfoque se adapta a un punto de partida y una tolerancia al riesgo diferentes.

Cuándo tiene sentido una herramienta independiente

Una herramienta independiente tiene sentido cuando una organización ejecuta una pila tecnológica genuinamente heterogénea (múltiples nubes, múltiples almacenes de datos, sin planes a corto plazo de consolidación) y necesita una capa de catálogo y políticas que los abarque a todos. También hay espacio para un enfoque híbrido: muchas organizaciones combinan un catálogo independiente con controles nativos de la plataforma en su plataforma principal, utilizando el catálogo para el descubrimiento multiplataforma mientras confían en la propia gobernanza de la plataforma para la aplicación.

Cuándo tiene sentido la gobernanza nativa de la plataforma

La gobernanza nativa de la plataforma tiene sentido cuando la mayoría de los datos empresariales ya residen en una sola plataforma de lakehouse o almacén de datos, ya que gobernar los datos donde están almacenados evita la latencia y la desviación de sincronizar un catálogo separado. También ofrece a los equipos de datos gobernanza y gobernanza de AI desde un solo sistema, en lugar de conciliar las vistas de dos productos sobre los mismos activos.

Adaptación de las herramientas a su equipo de datos

Los diferentes roles en un equipo de datos interactúan con las herramientas de gobernanza de manera diferente, y evaluar bien las herramientas de gobernanza de datos significa verificar el flujo de trabajo de cada perfil de usuario, no solo ver una demostración de la consola de administración.

Ingenieros de datos

Los ingenieros de datos necesitan herramientas de gobernanza que se integren con las canalizaciones de datos y la orquestación sin añadir fricción: flujos de trabajo automatizados para la clasificación y la captura de linaje que se ejecuten como parte de una canalización, no como un paso manual que deban recordar.

Administradores de datos y equipos de cumplimiento

Los administradores de datos y los equipos de cumplimiento necesitan visibilidad sobre la propiedad de los datos, la gestión de políticas y los registros de auditoría, además de un perfilado de datos que revele dónde residen los datos sensibles para que los flujos de trabajo de administración de datos puedan asignar la remediación al propietario adecuado rápidamente.

Científicos de datos e ingenieros de ML

Los científicos de datos y los ingenieros de ML necesitan una herramienta de gobernanza que se extienda a las tablas de características, los modelos y los agentes de AI, con un linaje y un control de acceso que sigan a los datos en las canalizaciones de entrenamiento y los resultados de los modelos, no solo en las tablas de origen.

Analistas de negocio y de datos

Los analistas de negocio y de datos necesitan que la interfaz de usuario de una plataforma de gobernanza agilice el descubrimiento de datos: un catálogo con opción de búsqueda que tenga una propiedad clara, señales de calidad y descripciones comprensibles para el negocio, de modo que puedan encontrar datos de confianza sin tener que enviar un ticket, lo que también fomenta una mayor alfabetización de datos en toda la organización.

Errores comunes al evaluar herramientas de gobernanza de datos

El error más común es evaluar las características del catálogo de forma aislada mientras se ignora por completo la gobernanza de AI y de agentes, para luego descubrir un año después que la herramienta no tiene forma de aplicar controles de acceso a un modelo o agente que lee datos sensibles.

Un segundo error es ignorar el soporte multinube y multiformato. Las organizaciones que asumen que todos sus datos permanecerán en un solo formato o nube a menudo terminan gobernando solo una parte de su patrimonio de datos una vez que adoptan Delta Lake, Apache Iceberg o un segundo proveedor de nube.

Un tercer error es omitir una prueba de concepto con datos reales y desorganizados. Las herramientas de gobernanza parecen igualmente capaces en la demostración de un proveedor creada con datos de muestra limpios; solo los datos de producción llenos de duplicados y con nombres inconsistentes revelan qué tan bien funcionan realmente la catalogación, la clasificación y el monitoreo de calidad.

Herramientas de gobernanza de datos y el nuevo requisito de gobernanza de AI

La mayoría de las herramientas de gobernanza de datos en el mercado actual se crearon antes de que la AI generativa y los agentes autónomos fueran comunes, por lo que se limitan a gobernar tablas, archivos y dashboards, los objetos que un warehouse o un lake ya sabían cómo catalogar.

La gobernanza de AI agrega tres cosas que una herramienta exclusiva para tablas no puede proporcionar: control de acceso sobre qué modelos y agentes pueden leer qué datos, auditoría de uso que registra cada prompt y consulta que un agente realiza sobre los datos empresariales, y linaje de salida que rastrea una respuesta generada hasta los datos de origen y la versión del modelo que la produjo.

Este es un criterio de evaluación de rápido crecimiento, no algo opcional. A medida que los agentes de AI pasan de los experimentos a los flujos de trabajo de producción que manejan datos sensibles, una herramienta que no pueda extender la gestión de políticas a los modelos y agentes deja a los sistemas con el acceso a datos más amplio como los menos gobernados.

Un marco práctico para elegir una herramienta de gobernanza de datos

Elegir una herramienta de gobernanza de datos es un proceso de seis pasos: auditar su patrimonio de datos actual, definir los requisitos no negociables, preseleccionar por categoría, realizar una prueba de concepto, evaluar según sus criterios, y decidir y planificar la implementación.

Paso 1: Auditar su patrimonio de datos actual

Comience por inventariar las fuentes de datos, el volumen de datos y los formatos actualmente en producción: data warehouses, data lakes, aplicaciones SaaS y cualquier catálogo o hoja de cálculo existente que se utilice para realizar el seguimiento de los activos de datos hoy en día.

Esta auditoría también revela dónde residen ya los datos sensibles sin los controles de acceso adecuados, lo que se convierte en el insumo más urgente para los requisitos que se definirán a continuación.

Paso 2: Definir los requisitos no negociables

Traduzca los objetivos comerciales y los requisitos regulatorios en una lista corta de requisitos no negociables: mandatos de cumplimiento específicos, granularidad requerida para la aplicación de políticas y cualquier necesidad de gobernanza de AI que ya esté en la hoja de ruta.

Involucre a las partes interesadas de los datos de los equipos de ingeniería, cumplimiento y negocio en la definición de esta lista, ya que una herramienta que satisfaga a ingeniería pero falle en un requisito de cumplimiento deberá reemplazarse en un plazo de un año.

Paso 3: Preseleccionar por categoría, no por marca

Utilice las cinco categorías (catálogo independiente, solución puntual, suite empresarial, nativa de la plataforma y de código abierto) para preseleccionar dos o tres herramientas que se adapten a su arquitectura, en lugar de comenzar con una lista de nombres de proveedores.

Paso 4: Realizar una prueba de concepto

Realice una prueba de concepto con datos de producción reales y desorganizados, no con un conjunto de demostración, probando la catalogación, el control de acceso y el monitoreo de la calidad de los datos en las fuentes con las peores convenciones de nomenclatura y la mayor cantidad de duplicados.

Paso 5: Evaluar según sus criterios

Califique cada herramienta preseleccionada según los siete criterios de evaluación y los requisitos del Paso 2, ponderando fuertemente la preparación para la gobernanza de AI y la integración del stack si alguna de ellas se identificó como una brecha durante la auditoría.

Paso 6: Decidir y planificar la implementación

Decida y luego planifique una implementación gradual que comience con los dominios de datos identificados como de mayor riesgo, de modo que la herramienta ofrezca un valor medible (calidad de datos mejorada, descubrimiento más rápido) dentro del primer trimestre en lugar de después de un despliegue de un año.

Cómo un enfoque nativo de lakehouse cambia la ecuación

Unir una herramienta de catálogo independiente, una herramienta de linaje y una herramienta de control de acceso en múltiples nubes y formatos de tabla crea exactamente la fragmentación que se supone que las herramientas de gobernanza de datos deben resolver: tres sistemas que necesitan sus propios conectores, trabajos de sincronización y visión de la verdad.

Un enfoque nativo de lakehouse elimina esa fragmentación al gobernar los datos donde ya residen: la catalogación, el linaje, el control de acceso y la gobernanza de AI operan en las mismas tablas, volúmenes y modelos a través de una arquitectura de data lakehouse, sin necesidad de mantener sincronizado un sistema independiente.

Esta es la misma categoría "nativa de la plataforma" y el criterio de "preparación para la gobernanza de AI" descritos anteriormente, aplicados a todo un patrimonio de datos en lugar de a una sola capacidad. Unity Catalog es la implementación de Databricks de este enfoque, que unifica la gobernanza en las tablas de Delta Lake y Apache Iceberg, archivos y modelos de AI en el data lakehouse.

Conclusión: Elegir con confianza

Elegir las herramientas de gobernanza de datos adecuadas comienza por saber qué exigir (catalogación, linaje, control de acceso, monitoreo de la calidad de los datos, informes de cumplimiento y gobernanza de AI) y qué categoría se adapta a la arquitectura de una organización: independiente, solución puntual, suite empresarial, nativa de la plataforma o de código abierto. Califique a los candidatos según los siete criterios de esta guía en lugar de la lista de características del propio proveedor.

Vea cómo Unity Catalog reúne la catalogación, el linaje, el control de acceso y la gobernanza de AI en un solo sistema en lugar de unir herramientas puntuales. Elegir la herramienta es solo la primera decisión. Las organizaciones preparadas para pasar de la selección de software a la ejecución de un programa de gobernanza completo pueden consultar a continuación la guía más detallada sobre la plataforma de gobernanza de datos.

Preguntas frecuentes sobre las herramientas de gobernanza de datos

¿Cuál es la diferencia entre las herramientas de gobernanza de datos y las herramientas de gestión de datos?

Las herramientas de gobernanza de datos aplican políticas (quién puede acceder a los datos, cómo se clasifican, si cumplen con las normas), mientras que las herramientas de gestión de datos se encargan del trabajo operativo de mover, almacenar y procesar datos. Una plataforma integral de gobernanza de datos generalmente funciona junto con los sistemas de gestión de datos en lugar de reemplazarlos.

¿Qué características debe incluir una herramienta de gobernanza de datos?

Una herramienta de gobernanza de datos debe incluir catalogación y descubrimiento de datos, linaje de datos, controles de acceso con aplicación de políticas, monitoreo de la calidad de los datos, informes de cumplimiento y auditoría, y gobernanza de AI y de agentes. Las herramientas que carecen de gobernanza de AI se están quedando atrás a medida que los agentes y modelos interactúan con más datos empresariales.

¿Cuánto cuestan las herramientas de gobernanza de datos?

Los costos varían según la categoría: las soluciones puntuales y las herramientas de código abierto tienen costos de licencia más bajos pero una mayor carga de ingeniería, mientras que las suites empresariales y la gobernanza nativa de la plataforma conllevan licencias más costosas pero un menor esfuerzo de implementación. El costo total de propiedad debe incluir el tiempo de integración y mantenimiento, no solo la licencia.

¿Pueden las herramientas de gobernanza de datos gobernar datos no estructurados?

Sí, una plataforma integral de gobernanza de datos gobierna datos estructurados y no estructurados de manera conjunta, aplicando catalogación, clasificación y controles de acceso a archivos e imágenes junto con las tablas, ya que una parte creciente del volumen de datos empresariales no está estructurada.

¿Funcionan las herramientas de gobernanza de datos con modelos y agentes de AI?

Las herramientas más capaces ahora extienden los controles de acceso, la auditoría de uso y el seguimiento del linaje a los modelos de AI y agentes autónomos, no solo a tablas y dashboards. Este es uno de los requisitos de más rápido crecimiento en el mercado de gobernanza de datos y debe ponderarse fuertemente durante la evaluación.

(Esta entrada del blog ha sido traducida utilizando herramientas basadas en inteligencia artificial) Publicación original