4 Formas Revolucionarias de Mejorar tu Equipo de Gobierno de Datos

4 Formas de Mejorar tu Equipo de Gobierno de Datos

Mejora tus prácticas de gobernanza de datos con estos 4 enfoques transformadores

Sin una gobernanza efectiva, las organizaciones se encontrarán vagando por un Salvaje Oeste Digital.

Los avances recientes en el Acta de Inteligencia Artificial de la UE también han destacado la gobernanza de datos como algo imprescindible para que las organizaciones que trabajan con Sistemas de Inteligencia Artificial de Alto Riesgo cumplan con las normativas. A pesar de la creciente cantidad de datos, las organizaciones han retrocedido en lugar de mejorar los esfuerzos de gobernanza, lo que ha llevado a prácticas de gobernanza de datos más débiles.

Veamos cuatro formas en las que, utilizando técnicas modernas, puedes mejorar la gobernanza de datos para tu organización.

1. Reemplaza a los administradores de datos por un copiloto

En mis muchos años de implementar la gobernanza de datos para clientes, todavía no he conocido a un administrador de datos feliz.

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Tienen la tarea imposible de traducir los datos al lenguaje empresarial y viceversa, con poca autoridad para hacer cumplir el cumplimiento. Las razones del fracaso suelen incluir modelos de gobernanza mal diseñados, falta de respaldo de la alta dirección o ver la gobernanza como un proyecto único con una inversión mínima.

Un copiloto que utiliza LLM puede crear documentos de políticas, capturar metadatos empresariales y técnicos, verificar que la creación de datos se ajuste a los estándares acordados, etc. Incluso si no puedes invertir en una nueva herramienta, un copiloto puede ser un bot de Slack/Teams, conectado a la herramienta de metadatos de tu organización, simplemente respondiendo “preguntas frecuentes” como quién es el propietario de los datos, qué datos son los principales, cuál es la definición de una columna en particular, etc. para el usuario final.

¿Cómo afecta esto a un equipo de datos?

Los líderes de datos pueden encontrar ahorros de costos con una reducción en los recursos a tiempo completo. Los ingenieros de datos pueden asegurarse de que se documenten suficientes metadatos y se envíen al copiloto para evitar que las consultas de los usuarios finales lleguen a ellos. Los analistas/científicos de datos pueden confiar en el copiloto para responder suficientes preguntas que les ayuden con sus consultas analíticas.

2. Reduce foros y comités y agrega inteligencia en la toma de decisiones

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