Ejemplos de negocio
Escenarios ilustrativos que muestran cómo el marco DGU respalda las decisiones empresariales cotidianas.
Pedido de cliente
¿Por qué Ventas y Finanzas informan de valores de pedido distintos?
Contexto conectado
Vincular la definición del pedido, su propietario, los datos de origen y el informe. Comprobar la calidad y seguir las transformaciones.
Datos maestros de proveedores
¿Qué registro de proveedor deben utilizar Compras y Finanzas?
Contexto conectado
Conectar las definiciones de proveedores, los registros de origen y los propietarios designados. Resolver los duplicados en su origen.
Migración del ERP
¿Conservará el destino el significado y el valor de negocio?
Contexto conectado
Relacionar las entidades de origen y destino. Comparar los datos, seguir las dependencias y asignar las incidencias antes de la puesta en producción.
Probabilidad de impago (PD)
¿Podemos explicar y confiar en la estimación de PD utilizada en este informe de riesgos?
Contexto conectado
Vincular los datos, la versión del modelo y el informe. Registrar la definición de impago y el horizonte temporal. Comprobar la calidad, la responsabilidad y el acceso.
El significado, la responsabilidad, la calidad, el linaje y la protección se complementan en cada ejemplo.
Los datos en la práctica
Explora el entorno de datos conectado, las prácticas de ejecución y los modelos de gobierno. Abre cualquier imagen para verla a mayor tamaño y leer su explicación.
Universo de datos
Cuando los datos no se gestionan bien, las conexiones complejas entre sistemas generan datos sin control y poco fiables. Resulta difícil comprenderlos y seguir su trazabilidad, lo que ralentiza la actividad empresarial y aumenta los costes operativos.
Leer el contexto
La vista de la izquierda ilustra aproximadamente 1.200 sistemas y 6.000 interfaces. Finanzas, Ventas, Marketing y RR. HH. dependen de un entorno de datos muy interconectado. Una plataforma de datos central conecta ese entorno con dos vistas detalladas de linaje a la derecha. El ejemplo muestra por qué las conexiones sin control dificultan la comprensión de los datos y la confianza en ellos, ralentizan la actividad empresarial y aumentan los costes operativos.
Ejemplo adicional
Universo de datos: flujo de linaje de extremo a extremo
Siga los datos desde su origen, pasando por sistemas, archivos de usuarios y repositorios compartidos, hasta la analítica, los informes y el uso de negocio.
Leer el contexto
El flujo conecta fuentes de datos, sistemas de origen, herramientas de usuario final (EUC) y otras fuentes, fuentes de referencia, herramientas de informes y analítica e informes finales. Vincula los puntos donde se crean los datos con las plataformas donde se combinan y utilizan. Un componente compartido de linaje abarca todo el recorrido, junto con capacidades de catálogo, calidad y seguridad. Definiciones, calidad, informes, retención, procesos, responsabilidad, detalles de sistemas, proyectos, gestión del cambio y clasificación aportan contexto. El mapa detallado bajo el flujo ilustra cómo seguir dependencias individuales entre sistemas y etapas de generación de informes.
Catálogo de datos
DAWISO conecta una entrada del glosario de negocio con los metadatos de negocio y técnicos relacionados.
Leer el contexto
El ejemplo de DAWISO proporcionado muestra una entrada del glosario de negocio y su grafo de conocimiento, junto a una vista detallada del linaje de objetos técnicos conectados.
Ejemplo adicional
Ejecución del producto de catálogo de datos
Recopile metadatos, añada significado de negocio, valide las responsabilidades y publique conocimiento fiable mediante un proceso de catálogo gobernado.
Leer el contexto
Este modelo propuesto recopila metadatos de plataformas, sistemas de origen, analítica y repositorios de gobierno; los datos de negocio permanecen en sus sistemas de origen. DAWISO reúne definiciones, responsables, dominios, datos críticos, significado de KPI, clasificación, retención, estado de calidad y contexto de linaje. Los data stewards y custodios técnicos enriquecen el catálogo antes de comprobar la integridad, validar y obtener la aprobación del propietario de datos. El contenido aprobado facilita el descubrimiento y la reutilización. Las entradas rechazadas o incompletas pasan a gestión de incidencias, corrección y revalidación. Los comentarios de usuarios y cambios de origen siguen el mismo ciclo; se supervisan cobertura, integridad, responsabilidad, vigencia de revisiones y uso.
Catálogo de datos — Solidatus
Ejemplo de Solidatus que conecta definiciones del glosario, responsabilidad, relaciones y contexto de datos.
Leer el contexto
La vista original del catálogo está asociada con Solidatus. Reúne términos de negocio, definiciones, responsabilidad, dominios de datos y contexto relacionado.
Catálogo de datos — Ataccama
Ataccama conecta elementos del catálogo y términos de negocio con la supervisión de calidad, la detección de anomalías y las tareas de seguimiento.
Leer el contexto
Ataccama conecta elementos del catálogo y términos de negocio con la supervisión de calidad, la detección de anomalías y las tareas de seguimiento.
Catálogo de datos — Collibra
Ejemplo de catálogo de Collibra que muestra la madurez de los metadatos y la cobertura de responsables y definiciones por comunidades y tipos de activos.
Leer el contexto
El panel de madurez de datos de Collibra proporcionado muestra la cobertura de responsables, definiciones, modelos y estructuras de datos, datos de referencia e información de fuentes. Los indicadores empresariales y las tablas por comunidad ayudan a identificar carencias en la integridad del catálogo. Las cifras corresponden al ejemplo proporcionado.
Calidad de los datos
Las comprobaciones de calidad revelan anomalías, inconsistencias y posibles errores para que los equipos puedan evaluar la idoneidad de los datos para su uso.
Leer el contexto
La supervisión de la calidad comprueba que los datos sean correctos y coherentes. Un panel de seguimiento de procesos muestra qué comprobaciones se están ejecutando. La supervisión de campos y conjuntos de datos proporciona resultados detallados. Los resultados pueden agruparse por conjunto de datos, grupo de datos o etiquetas. Las definiciones de reglas técnicas y los repositorios de reglas de negocio vinculan las comprobaciones con resultados medibles. Las capturas incluyen ejemplos de tasas de conformidad, calendarios de ejecución, comprobaciones numéricas, recuentos de valores nulos y comprobaciones de unicidad; son ejemplos y no afirmaciones sobre el rendimiento de los servicios de DGU.
Ejemplo adicional
Ejecución del producto de calidad de datos
Conecte la ingesta, los controles de calidad, la gestión de incidencias y los informes en un modelo operativo con retroalimentación y políticas de apoyo.
Leer el contexto
Los sistemas de origen y los archivos planos alimentan una plataforma de datos, con rutas directas hacia la observabilidad de calidad cuando sea necesario. El ejemplo muestra Databricks y Snowflake, junto con perfilado, detección de anomalías, controles de estructura e integridad y reglas de negocio. Los resultados de calidad vuelven a la plataforma. Los problemas detectados pasan a la gestión de incidencias y a los informes; si no hay problemas, continúa la monitorización. ServiceNow, Azure DevOps y Jira ilustran opciones de gestión, mientras Power BI informa sobre tickets e incumplimientos. Los informes de incidentes también retroalimentan la plataforma. La estrategia, la política, los estándares y los modelos operativos de calidad sustentan el flujo.
Ejemplo adicional
Soda · Supervisión de conjuntos de datos
Supervise el número de filas, la actualización de los datos y los cambios de esquema.
Ver solución· Soda
Leer el contexto
Supervise el número de filas, la actualización de los datos y los cambios de esquema.
Ejemplo adicional
Soda · Análisis de anomalías
Revise una anomalía en el número de filas, registre comentarios y cree o vincule un incidente.
Ver solución· Soda
Leer el contexto
Revise una anomalía en el número de filas, registre comentarios y cree o vincule un incidente.
Ejemplo adicional
Validio · Validadores
Revise los validadores del conjunto de datos, los resultados de calidad y la gravedad de los incidentes en una vista.
Ver solución· Validio
Leer el contexto
Revise los validadores del conjunto de datos, los resultados de calidad y la gravedad de los incidentes en una vista.
Ejemplo adicional
Validio · Análisis de incidentes
Investigue valores de ventas inusuales, registros afectados y el estado de los incidentes.
Ver solución· Validio
Leer el contexto
Investigue valores de ventas inusuales, registros afectados y el estado de los incidentes.
Ejemplo adicional
Actian · Supervisión de activos
Revise los activos conectados, la configuración de análisis, los incidentes y las comparaciones de datos.
Ver solución· Actian
Leer el contexto
Revise los activos conectados, la configuración de análisis, los incidentes y las comparaciones de datos.
Ejemplo adicional
Actian · Desviación de métricas
Compare la corrección observada con el intervalo previsto para identificar desviaciones de la métrica.
Ver solución· Actian
Leer el contexto
Compare la corrección observada con el intervalo previsto para identificar desviaciones de la métrica.
Linaje de datos
El linaje explica de dónde proceden los datos, adónde van y cómo cambian.
Leer el contexto
El linaje explica de dónde proceden los datos, adónde van y cómo cambian. Este ejemplo sigue los datos del ERP a través de Azure y las capas Bronce, Plata, Oro, Compartida y Semántica de la plataforma GDAH hasta los informes de Power BI. Las capas de sistemas ofrecen una visión de extremo a extremo que abarca ERP, almacenes de datos, sistemas de datos maestros, plataformas e informes. Los objetos individuales de metadatos se vinculan con definiciones del glosario, propietarios, resultados de calidad de datos, sistemas, proyectos, calendarios de ingesta y clasificaciones. Los procesos de negocio se conectan con capas y objetos para mostrar cómo afectan a los datos y viceversa.
Ejemplo adicional
Linaje de datos: niveles y flujo de negocio
Conecte los procesos de negocio con los atributos de datos mediante seis niveles de detalle y siga los datos desde su origen hasta su uso.
Leer el contexto
El linaje vertical conecta seis niveles: procesos de negocio; aplicaciones, servicios e interfaces; entidades de datos; elementos de datos críticos (CDE); transformaciones de los CDE; y el mismo grado de detalle para todos los atributos relevantes. Cada nivel añade granularidad, desde la visión de negocio hasta los cálculos y las agregaciones. El linaje horizontal recorre el proceso de negocio a través de sistemas y herramientas de usuario final (EUC), integración y uso de datos, hasta sistemas, informes, procesos y resultados EUC. Ambas perspectivas conectan el contexto de negocio con la ruta técnica y ayudan a comprender las dependencias y el posible impacto de los cambios.
ONE Data conectado
Intercambiar información entre capacidades conectadas para que los datos sean comprensibles, trazables y fiables.
Leer el contexto
ONE Data conectado intercambia información para establecer una definición, una calidad y una verdad comunes. Los sistemas de origen alimentan las comprobaciones de calidad, el catálogo y los metadatos de configuración. La configuración aporta metadatos de responsabilidad a la plataforma. Las comprobaciones y los resultados de calidad fluyen entre las soluciones de calidad y de plataforma. La plataforma intercambia metadatos técnicos y enriquecimiento con el catálogo central y proporciona datos para la analítica de procesos y los informes. La inteligencia de negocio aporta metadatos de informes; la gestión de procesos, metadatos de procesos; la arquitectura empresarial, metadatos de negocio; y la protección, metadatos de privacidad y conservación al catálogo. La arquitectura empresarial y la gestión de servicios de TI intercambian sistemas e interfaces, mientras que la arquitectura aporta contexto de procesos y conservación a la protección. El catálogo proporciona metadatos fiables a productos de datos que combinan catálogo, calidad, linaje, clasificación y conservación. Los metadatos de los sistemas conectados respaldan una herramienta común de linaje de extremo a extremo. La fuente señala expresamente que el contexto de la herramienta de linaje está previsto, pero aún no aprobado.
Arquitectura de información empresarial
Conectar los flujos de valor, las capacidades de negocio y los activos de datos con la tecnología, las responsabilidades y el gobierno.
Leer el contexto
La arquitectura conecta nueve capas. Los flujos de valor describen los flujos operativos de extremo a extremo que respaldan a las divisiones. Los dominios de negocio describen áreas y funciones organizativas. Los equipos incluyen Analítica de ventas, Nóminas, Selección de talento y Fiscalidad. Las capacidades de negocio describen las habilidades esenciales, incluidas las capacidades de datos. Los procesos de negocio describen flujos de trabajo y procedimientos. Los dominios de datos agrupan activos relacionados, y las entidades de datos son objetos lógicos dentro de esos dominios. Los sistemas de TI, aplicaciones, interfaces y servicios conectan activos tecnológicos, tablas, atributos y servicios. La responsabilidad y el gobierno establecen quién responde y qué controles se aplican. El concepto de datos como producto abarca toda la cadena, respaldado por el gobierno, la calidad, las operaciones y la protección de datos.
Arquitectura empresarial — LeanIX
LeanIX conecta estrategia, capacidades de negocio, objetos de datos, aplicaciones, interfaces y tecnología en un modelo de arquitectura.
Leer el contexto
LeanIX conecta estrategia, capacidades de negocio, objetos de datos, aplicaciones, interfaces y tecnología en un modelo de arquitectura.
Procesos de negocio
ADONIS vincula el proceso de financiación con sus responsables, dependencias, entradas y salidas, sistemas, documentos y riesgos.
Leer el contexto
ADONIS vincula el proceso de financiación con sus responsables, dependencias, entradas y salidas, sistemas, documentos y riesgos.
Ejemplo adicional
Procesos de negocio — Signavio
Signavio muestra una solicitud hipotecaria, desde la validación y la evaluación crediticia hasta la tasación y la decisión de aprobación.
Ver solución· SignavioLeer el contexto
Signavio muestra una solicitud hipotecaria, desde la validación y la evaluación crediticia hasta la tasación y la decisión de aprobación.
Ejemplo adicional
Procesos de negocio — ARIS
ARIS conecta un grupo de procesos de extremo a extremo con su ciclo de vida, responsable del proceso, aprobador del contenido y definiciones de funciones.
Ver solución· ARISLeer el contexto
ARIS conecta un grupo de procesos de extremo a extremo con su ciclo de vida, responsable del proceso, aprobador del contenido y definiciones de funciones.
Recorrido de los datos
Del significado de negocio y la creación de datos a su uso fiable, conservación y eliminación.
Leer el contexto
Procesos de negocio: comprender el proceso y los requisitos de información. Diccionario de datos: acordar los términos y definiciones de negocio. Modelo de datos: definir entidades, relaciones y estructuras. Crear y modificar: capturar y actualizar los datos en origen. Analizar y perfilar: identificar patrones, problemas y carencias de calidad. Ingerir: incorporar los datos a las plataformas necesarias. Armonizar: alinear, validar y transformar para un uso coherente. Consumir: utilizar los datos en operaciones, informes, analítica e IA. Conservar y eliminar: archivar o eliminar conforme a los requisitos aprobados. Una visión sencilla de cómo los datos pasan de los sistemas operativos a su uso en el negocio, con controles a lo largo de todo su recorrido.
Ingesta de datos
De una necesidad de negocio a datos que los equipos pueden utilizar con confianza.
Leer el contexto
El proceso de ingesta comienza cuando los propietarios de productos de datos y los propietarios tácticos de datos acuerdan la necesidad, las responsabilidades y los controles. El equipo de ingesta carga los datos en GDAH. Los propietarios tácticos y los gestores de datos confirman las definiciones, los propietarios y las etiquetas en DAWISO. El equipo de ingesta y los gestores de datos configuran las comprobaciones y la supervisión en Anomalo. El propietario del producto de datos confirma que los datos están listos para su uso. A continuación, los gestores de datos y el equipo de ingesta supervisan las incidencias, resuelven problemas y actualizan los metadatos. El mantenimiento continuo abarca el gobierno, la calidad, las operaciones y la protección.
Comité de gobierno del dato
Decidir dentro del ámbito de autoridad propio. Elevar la decisión cuando requiera un acuerdo más amplio o recursos adicionales.
Leer el contexto
Las decisiones deben tomarse dentro de la autoridad de cada función y elevarse cuando requieran un acuerdo más amplio o recursos adicionales. L1, el comité de gobierno del dato, aborda las prioridades empresariales, la política y las excepciones con los propietarios estratégicos de datos. L2, el foro de gobierno del dato, aborda la coordinación de dominios y las decisiones dentro de su competencia con los propietarios tácticos de datos. L3, los grupos de trabajo de datos, aporta evidencias, metadatos, supervisión de calidad y acciones mediante los gestores y especialistas. Las decisiones y acciones fluyen hacia abajo; los problemas y las decisiones entre alternativas se elevan hacia arriba.
Mapa de dominios de datos
Un dominio agrupa datos relacionados. Los subdominios vinculan ese alcance con propietarios y activos concretos.
Leer el contexto
Un dominio agrupa datos relacionados y los subdominios vinculan ese alcance con propietarios y activos concretos. Un propietario estratégico de datos supervisa el dominio de Finanzas. El ámbito del propietario táctico de datos abarca Fiscalidad, Tesorería, Información financiera y Control de gestión. Sus activos de ejemplo son, respectivamente, un conjunto de datos fiscales, datos de saldos bancarios, un informe financiero y un modelo presupuestario. Los gestores mantienen el contexto y los controles de los activos. Un propietario táctico o gestor de datos puede abarcar varios subdominios; el registro de dominios recoge el alcance acordado.
Estrategia, políticas, estándares y guías
La estrategia se mantiene a alto nivel. La política, los estándares y los procedimientos aportan un grado de detalle cada vez mayor.
Leer el contexto
La estrategia se mantiene a alto nivel, mientras que la política, los estándares y los procedimientos aportan un grado de detalle cada vez mayor. La estrategia de datos fija la aspiración: datos fiables para tomar decisiones. La política de gestión de datos establece la expectativa: asignar la responsabilidad sobre los datos. Los estándares de gestión de datos definen el requisito: registrar un propietario y una definición aprobada. Los procedimientos y las guías convierten ese requisito en una acción diaria: el gestor lo registra y el propietario lo aprueba.
Protección de datos
Flujo ilustrativo
Proteger los datos del personal
- Identifique los datos personales, su finalidad y su responsable.
- Clasifique los registros y defina el acceso y la conservación.
- Registre los riesgos para la privacidad y las acciones necesarias.
- Asigne responsables a las acciones y revise el progreso.
Clasificación, privacidad, acceso y conservación a lo largo del ciclo de vida de los datos.
Leer el contexto
Un flujo ilustrativo de datos del personal que conecta registros de privacidad, evaluación de riesgos y acciones de seguimiento. Explore Red Into Green para conocer herramientas y apoyo relacionados.
Ejemplo adicional
Red Into Green — Diccionarios de privacidad
Los diccionarios de Red Into Green conectan categorías de datos, fines del tratamiento, bases jurídicas, medidas de protección y activos de información.
Leer el contexto
Los diccionarios de Red Into Green conectan categorías de datos, fines del tratamiento, bases jurídicas, medidas de protección y activos de información.
Conservación de datos
Vincule los requisitos de conservación con clases de registros, procesos de negocio y sistemas.
Leer el contexto
El ejemplo de filerskeepers muestra un Retention Viewer y una herramienta para crear calendarios. Los ejemplos de implementación siguientes ilustran cómo un calendario de conservación se conecta con las reglas, la ejecución en sistemas y el seguimiento.
Ejemplo adicional
Arquitectura de ejecución de la conservación
Conecte sistemas, procesos de negocio y un calendario de conservación con un motor de conservación y flujos de eliminación.
Leer el contexto
Conecte sistemas, procesos de negocio y un calendario de conservación con un motor de conservación y flujos de eliminación.
Ejemplo adicional
Catálogo de reglas de conservación
Asocie clases de registros y actividades de tratamiento con identificadores de reglas, plazos de conservación, desencadenantes y acciones de eliminación.
Leer el contexto
Asocie clases de registros y actividades de tratamiento con identificadores de reglas, plazos de conservación, desencadenantes y acciones de eliminación.
Ejemplo adicional
Panel de seguimiento de la conservación
Revise reglas globales y locales, busque clases de registros y rastree las correspondencias entre reglas y campos de los sistemas.
Leer el contexto
Revise reglas globales y locales, busque clases de registros y rastree las correspondencias entre reglas y campos de los sistemas.
Academia de datos
Itinerario de aprendizaje de ejemplo
De la concienciación a las competencias aplicadas en datos
- Concienciación: comprender por qué importan los datos y los cuatro fundamentos.
- Aprendizaje por función: practicar la responsabilidad, la administración de datos y la toma de decisiones.
- Competencias especializadas: aplicar métodos de catálogo, calidad, linaje y protección.
- Aprendizaje aplicado: resolver un caso de negocio y compartir lo que funciona.
Un itinerario de aprendizaje de ejemplo para todos, responsables de datos y especialistas.
Leer el contexto
Vincule los objetivos de aprendizaje con las responsabilidades cotidianas. Utilice ejercicios prácticos y comentarios para reforzar competencias en gobierno, calidad, operaciones y protección de datos.
Madurez de datos
Evalúe las prácticas actuales en los cuatro fundamentos de los datos y convierta las brechas en una hoja de ruta de desarrollo.
Leer el contexto
La guía proporcionada explica quién debe participar, las áreas de evaluación, una escala de madurez de 0 a 5, las evidencias y comentarios, y los resultados: resumen de madurez, gráfico de radar, análisis de brechas y plan de acción.
Productos de datos
En curso
Productos de datos
Ejemplo en preparación.
Ejemplo en preparación.
Plataformas de datos
En curso
Plataformas de datos
Ejemplo en preparación.
Ejemplo en preparación.
Gestión de datos maestros (MDM)
En curso
Gestión de datos maestros (MDM)
Ejemplo en preparación.
Ejemplo en preparación.