Gobierno de Datos en Google Cloud: Mejores Prácticas y Herramientas

¿Cómo Google Cloud puede mejorar el gobierno de datos?

En el mundo actual, el gobierno de datos eficiente es crucial para garantizar la seguridad, integridad y usabilidad de la información en una organización. Google Cloud ofrece soluciones avanzadas para gestionar un data lake moderno, garantizando el cumplimiento de las mejores prácticas en la materia. A través de un conjunto de herramientas de gestión de datos de principio a fin, Google simplifica el gobierno y la integridad de los datos sin comprometer su seguridad.

¿Qué es el gobierno de datos?

El gobierno de datos se centra en la gestión de datos, asegurando su disponibilidad, integridad, usabilidad y seguridad. Esto se hace bajo la dirección de un consejo de gobierno responsable de definir procesos y ejecutar planes alineados con las mejores prácticas. La comprensión del gobierno de datos es fundamental para manejar desde la ingesta de datos hasta su auditoría y acceso seguro.

Lineaje de datos: ¿por qué es importante?

El lineaje de datos permite visualizar el flujo de datos en una organización.

• Lineaje horizontal: Identifica el origen y destino final de los datos combinados de diferentes fuentes.

• Lineaje vertical: Detalla las modificaciones de las columnas o atributos dentro del flujo de datos, como fórmulas aplicadas o reglas de negocio.

Este enfoque permite agregar metadatos de negocio para comprender mejor los datos, convirtiendo columnas técnicas poco descriptivas, como "xx_2000", en conceptos claros de negocio, como "cliente".

¿Cómo funciona un catálogo de datos en Google Cloud?

El catálogo de datos es un servicio esencial para el gobierno de datos dentro de Google Cloud. Este permite:

1. Identificación de data assets: Localizar tablas y datasets que contengan información específica, como "cliente", mediante búsquedas a través de interfaces web.

2. Administración de metadatos: Asignar metadatos de negocio a los elementos de datos técnicos para permitir acciones sobre ellos, como enmascaramiento o restricción de permisos, maximizando la eficiencia y seguridad.

¿Qué es Data Loss Prevention?

Data Loss Prevention (DLP) es una herramienta valiosa para detectar y actuar sobre la información sensible dentro de una organización. Permite:

• Descubrimiento de información sensible: Mediante expresiones regulares y clasificadores, DLP identifica datos críticos como números de seguridad social o tarjetas de crédito.

• Enmascaramiento de datos: Facilita la protección de datos sensibles, ocultando o eliminando información crítica cuando sea necesario.

Aplicaciones prácticas en tiempo real

Combinar Data Loss Prevention con Data Fusion permite crear flujos de datos seguros y eficientes. Así, se puede actuar sobre la información sensible en tiempo real, protegiendo datos como correos electrónicos o números de teléfono al ser detectados. Este enfoque es vital para cumplir con normas regulatorias como PCI, PIAI e IPA.

Futuro del gobierno de datos

La integración de estas tecnologías no solo optimiza el manejo de datos, sino que también permite a las empresas cumplir con regulaciones importantes. Continuar explorando y aplicando estos conceptos es clave para cualquier organización que busca mejorar su gobierno de datos y estar a la vanguardia en gestión de información.