Data Management & Governance
Gestión y gobierno del dato para empresas de cualquier sector.
Data Management & Governance es el servicio de gobierno del dato de MV Dataworks: el diseño de arquitecturas de datos y modelos de gobernanza para garantizar que la empresa dispone de información segura, limpia, accesible y apta para alimentar sistemas analíticos o de IA. Es la base sobre la que se sostiene todo lo demás: sin un dato ordenado y de confianza, ni el análisis ni los modelos de IA dan resultados fiables.
Cuéntanos tu retoUna limpieza sin gobierno se deshace en meses. Un gobierno sin herramientas se queda en un documento. Por eso los ofrecemos juntos.
Gestionar datos es decidir cómo se recogen, se guardan, se protegen y se usan durante toda su vida útil. DAMA-DMBOK, el marco de referencia del sector, lo describe como el conjunto de planes, políticas y prácticas que entregan, controlan, protegen y aumentan el valor de los datos a lo largo de su ciclo de vida.
El gobierno del dato (data governance) es la parte organizativa de esa gestión: quién es responsable de cada dato, qué reglas debe cumplir y cómo se comprueba. La gestión hace el trabajo; el gobierno garantiza que el trabajo se mantenga.
Situaciones habituales en las que este servicio aporta valor:
Integración automatizada en un modelo común, sin trabajo manual repetido.
Una única versión del dato, con reglas claras sobre cuál manda.
Datos limpios y con calidad medida antes de invertir en analítica o IA.
Trazabilidad de origen a consumo, y roles y políticas de acceso definidos: cada dato tiene dueño.
Información segura, limpia, accesible y apta para alimentar sistemas analíticos o de IA.
Cinco líneas de trabajo. El gobierno del dato prepara los datos; la consultoría business intelligence los explota.
Modelo común, integración de fuentes y construcción de lagos de datos (data lake) o almacenes de datos (data warehouse).
Conectamos fuentes externas y sistemas corporativos, como el ERP, con vuestros datos, y los dejamos en un modelo común listo para explotar.
Procesos de ETL/ELT para ingerir, transformar y cargar la información de forma automática.
Glosario de conceptos y métricas, y KPIs que detectan incoherencias e inconsistencias.
La calidad del dato se mide con criterios concretos: completitud, exactitud, consistencia, unicidad, validez y actualidad. Fijamos umbrales para cada criterio y vigilamos la calidad en el tiempo, para que el problema no vuelva. Es el enfoque de Reporting System en el sector asegurador.
Propiedad del dato, roles, políticas de acceso y ciclo de vida.
Trazabilidad de origen a consumo y depuración del dato antes de su explotación.
La limpieza de datos detecta y corrige duplicados, valores que faltan, formatos inconsistentes y errores de captura. Lo hacemos con reglas que se repiten cada vez que entran datos nuevos, no como una limpieza puntual.
¿Quieres saber cómo podemos ayudarte?
Cuéntanos tu reto y encontraremos la solución.
Cada sector tiene sus propios problemas de datos. Estos son los que tratamos:
Nuestra respuesta
Consolidación de programas y carteras en un modelo común.
Nuestra respuesta
Gestión documental y de la información de proyecto.
Nuestra respuesta
Integración con ERPs corporativos y cadena de distribución.
Transversal a cualquier organización con datos repartidos entre múltiples sistemas.
Datalake del ámbito asegurador que abstrae los conceptos comunes del negocio en un modelo único, con ETL, cubos OLAP y un módulo de calidad del dato (glosario + KPIs) que deja la información limpia y trazable antes de explotarla.
Seguros
Módulo de calidad del dato
Información limpia y trazable antes de explotarla
No necesariamente. El servicio integra las fuentes existentes en un modelo común; la explotación trabaja sobre el datalake sin cargar los sistemas de origen.
Con un glosario que define cada concepto y unos KPIs de calidad que detectan incoherencias, para corregir y afinar los procesos de carga.
Depende del número de fuentes y de la complejidad del mapeo al modelo común; se cierra por proyecto sobre esas variables.
Es la base recomendada: cuanto mejor gobernado esté el dato, mejores resultados dan el análisis y los modelos de IA.
La gestión es el trabajo sobre los datos: limpiarlos, integrarlos, almacenarlos. El gobierno es el marco que lo sostiene: responsables, reglas y controles. Sin gestión no hay datos útiles; sin gobierno, dejan de serlo con el tiempo.
El gobierno del dato define quién accede a qué datos, con qué fin y durante cuánto tiempo. Eso es parte de lo que el RGPD pide poder demostrar. No sustituye al asesoramiento legal, pero lo hace posible.
Que la empresa pueda fiarse de sus datos y usarlos: una única versión de cada dato para la toma de decisiones, calidad medida y vigilada en el tiempo, trazabilidad de origen a consumo, control de quién accede a cada dato y con qué fin, y el cumplimiento normativo que pide el RGPD. Con eso, la información queda lista para la analítica y la IA.
Es el conjunto de reglas que dice quién es el propietario de cada dato, qué roles intervienen, qué políticas de acceso se aplican y cómo se gestiona su ciclo de vida. Lo definimos con la empresa y lo dejamos funcionando, con controles que comprueban que se cumple.