Procedencia de los datos y rentabilidad de la información bien gobernada

Según el colaborador de nuestro portal hermano SearchCompliance, Jeffrey Ritter, las empresas pueden utilizar los procesos de gobierno de la información para aprovechar la inteligencia de negocios fácilmente disponible. Pero primero, deben entender la procedencia de los datos; es decir, de dónde vienen, quién los creó, que los alteró durante su ciclo de vida.

Ritter exploró la importancia de comprender la procedencia de datos de la empresa, y esbozó una misión de seis pasos para crear riqueza a partir de la información bien gobernada.

La misión de Ritter tiene seis puntos:

1. La minería de datos requiere datos que estén de acuerdo con las reglas.

Ritter dice que la calidad de la información primero debe ser validada.

Los datos necesitan ser comparados con el inventario de normas disponibles con el fin de juzgar si pueden o no moverse a través del filtro y "hacia los motores de análisis que están siendo operados", dice Ritter.

2. ¿Dónde están las fuentes de nueva inteligencia?

Esas fuentes, según Ritter, incluyen datos de almacenamiento, datos de gráficos, datos de texto y datos multimedia. Incluso los logs de registro de eventos también son una parte importante del gobierno de la información.

Cada máquina y aplicación crea un registro de la forma en que desempeñan su función: los logs de registro. Ritter dice que estos registros son vitales en que permiten que los expertos de gobierno de la información vean lo que ha ocurrido con los datos en sí mismos. Los registros pueden contener información importante, tal como quién utilizó qué dispositivo para escribir comandos específicos, y qué "secuencias de autenticación" se llevaron a cabo en la información.

3. Obtenga un asiento en la mesa para definir las normas para los registros de eventos

Según Ritter, el proceso de gobierno debe pasar al "front end". Dice que es importante que los expertos de gobierno de la información participen en hacer las reglas que rigen el gobierno de la información y el manejo de los datos de procedencia.

Los sistemas de hoy en día están muy a menudo diseñados y fabricados sin la comprensión de la forma de utilizar sus salidas; sus datos de rendimiento y registros de eventos, para crear una nueva fuente de ingresos, dice Ritter.

4. La procedencia de los datos demuestra la alineación con las normas

Los datos de procedencia, según Ritter, son "los registros de las entidades, personas y procesos que intervienen en la producción de una pieza de datos".

Ritter dice que la procedencia de datos puede resultar importante para las empresas, ya que permite que la información sea más fácilmente identificada como lo que pretende ser.

Los mineros de oro de la fiebre del oro de California no se preocuparon por la procedencia de su oro; solo se preocupaban de que fuera oro puro. "Con los datos, nos importa mucho porque la información es más valiosa cuando entendemos su procedencia", dice Ritter.

5. Las procedencias se encadenan juntas para mejorar el valor de los datos para el análisis

La procedencia de los datos mejora el valor de la inteligencia al eliminar el exceso de validación, dice Ritter.

"Básicamente, tenemos que demostrar que una manzana es la manzana, y que no hay gusanos. El ejercicio de validación requiere "datos sobre los datos". Los encadena juntos, por lo que el resultado neto es que los datos de salida que vienen a través de los sistemas, que han sido debidamente mejorados con gobierno de la información, son más valiosos porque son validados con mayor facilidad de que son lo que pretenden ser", dice Ritter.

6. El gobierno de la información eficaz requiere la ingeniería de su ciclo de vida

Según Ritter, este último punto es beneficioso para la mejora de la eficiencia empresarial.

Ritter dice que, cuando la demanda de dejar que el gobierno de la información sea parte del ciclo de vida de la ingeniería se cumple, se elevan las oportunidades para discutir las oportunidades de ingresos de cada activo de datos.