Modelamiento e implementación de un plan de gobierno de datos en la Universidad de Chile utilizando el framework DAMA

Abstract

Las prácticas asociadas a la gestión y administración de datos han ido evolucionando en función de los años, siendo un factor determinante los respectivos avances tecnológicos que se han desarrollado en la sociedad. De esta manera, las organizaciones han buscado nuevas formas y metodologías para gestionar la información que poseen, donde el gobierno de datos surge como solución a este desafío, estableciendo los lineamientos para mejorar la gestión de la disponibilidad, integridad, usabilidad y calidad de los datos utilizados. La Universidad de Chile no es una excepción sobre la gestión de datos, existiendo necesidades específicas con respecto a la calidad de los datos, y el levantamiento de metadata y arquitectura de los datos. En función de estas necesidades, se modeló e implementó un plan de gobierno de datos en la Universidad de Chile, con foco en data quality, abordando tanto levantamiento de información crucial para entender la estructura de los atributos a gobernar, como la implementación de herramientas tecnológicas que permitan monitorizarlos y posteriormente repararlos. Asimismo, en cuanto a los alcances pactados para la presente memoria, se aborda un conjunto acotado de datos para ser efectivamente gobernados, los que corresponden a nombres y apellidos, dentro de las tres tablas datos que más transaccionan estos atributos, en específico, las tablas INDIVIDUO , DOTACION y DATOS PERSONALES . El plan de gobernanza proyectado fue estructurado en dos etapas, la primera de ellas enfocada a poder brindar lineamientos organizativos en cuanto a la estructuración de comités que toman y aprueban decisiones sobre los datos, y la segunda en la implementación técnica, considerando todas las soluciones levantadas para dar cumplimiento al plan. Por un lado, el desarrollo de la implementación técnica brindó una gran cantidad de herramientas asociadas al levantamiento de metadata y arquitectura de datos, donde destacan las matrices CRUD y RACI, mapas de flujo sobre aplicaciones, inventario de activos de datos, entre otros. En cuanto a gestión de calidad del dato, se levantaron formatos transversales de utilización para los atributos a gobernar, además de indicadores de calidad que permitan conocer el actual estado de la calidad de los datos sobre los atributos y tablas a gobernar, para así posteriormente implementarlos en un panel de calidad montado en PowerBI, y finalmente generar acciones reparativas en función de los resultados obtenidos para los indicadores de calidad más críticos. El panel de calidad levantó la actual situación sobre los atributos y tablas a gobernar, identificando tres indicadores sin cumplimiento de requisitos mínimos de calidad, correspondiendo a exactitud, consistencia y validez, donde en promedio, y considerando un análisis por identificador (RUT), se obtuvieron resultados de cumplimiento del 33%, 57% y 63% respectivamente. En función de estos indicadores críticos, se implementaron soluciones tecnológicas levantadas dentro del transcurso del plan, destinadas a generar limpieza dentro de los atributos y tablas a gobernar, obteniendo mejoras en promedio de 22 puntos porcentuales para exactitud, 21 puntos para consistencia, y 37 puntos para validez, además de brindar estrategias de aseguramiento para abordar los nuevos datos entrantes a las tablas a gobernar.