En esta sesión, exploramos cómo el gobierno y la calidad pueden transformar la forma en que tu organización aprovecha sus activos más valiosos: los datos. Abordamos cómo descubrir y maximizar el uso y el valor de los datos a través de políticas claras de gobernanza que involucren distintos roles dentro de la organización, desde ejecutivos hasta analistas de datos.
Al combinar la potencia de Starburst para acceso federado a datos, DataHub para la gestión centralizada de metadatos y Great Expectations para establecer y mantener estándares de calidad de datos, puedes construir una infraestructura sólida y confiable para tus datos.
Starburst permite acceder y consultar datos de manera federada, facilitando la integración de fuentes de datos dispersas y la eliminación de silos.
DataHub proporciona un repositorio centralizado para gestionar metadatos, lo que permite un mayor entendimiento y trazabilidad de los datos en toda la organización.
Great Expectations ofrece una forma automatizada a través de Python de establecer, documentar y validar expectativas sobre la calidad de los datos, garantizando su precisión y consistencia.
Al adoptar esta combinación de productos, tu organización puede mejorar la calidad de los datos, aumentar la confianza en la información y potenciar la toma de decisiones informadas.
Esta iniciativa no solo optimiza las operaciones internas, sino que también impulsa la innovación y la ventaja competitiva al permitir una exploración más profunda y valiosa de los datos disponibles.
Detallamos cómo una estrategia integrada de Data Governance y Data Quality puede servir como catalizador para la innovación y la creación de valor agregado, tanto para los stakeholders internos como para los clientes y socios. A través de ejemplos concretos, ilustramos cómo una adecuada federación de datos puede superar los silos de información y fomentar un ecosistema de datos robusto y dinámico.
El objetivo final es ofrecer un marco comprensivo para que las organizaciones puedan implementar estas prácticas de gobernanza de datos, asegurando que los sistemas no solo sean eficientes y operativamente viables, sino también escalables y adaptativos a las necesidades futuras.
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