Implementación de la gobernanza de datos a gran escala en el ciclo de vida de ML, parte 3: estrategias avanzadas y mejores prácticas

Elena Digital López

Las organizaciones de diferentes sectores están adoptando cada vez más el aprendizaje automático (ML) y la gestión de datos a gran escala para impulsar la innovación y mejorar los procesos de toma de decisiones. No obstante, con el aumento en el volumen y la complejidad de los datos, la gobernanza efectiva de estos se presenta como un desafío crucial. En este contexto, Amazon DataZone emerge como un servicio integral de gestión y gobernanza de datos que puede marcar la diferencia.

Amazon DataZone adopta el enfoque de data mesh, que descentraliza la propiedad de los datos y los trata como productos. Este enfoque permite a las distintas unidades de negocio dentro de una organización crear, compartir y gobernar sus propios activos de datos, fomentando la analítica de autoservicio y reduciendo el tiempo necesario para convertir experimentos de datos en aplicaciones listas para producción. El objetivo final es maximizar el retorno sobre las inversiones en equipos de datos, procesos y tecnología, impulsando el valor comercial a través de proyectos analíticos innovadores y de ML en toda la empresa.

Un ejemplo destacado de aplicación es el sector de servicios financieros, donde las campañas de marketing efectivas son esenciales para adquirir y retener clientes, además de potenciar el cross-selling de productos. Mediante las capacidades de gobernanza de datos de Amazon DataZone, las instituciones financieras pueden acceder y utilizar de manera segura bases de datos detalladas de sus clientes, diseñando e implementando campañas de marketing dirigidas que se adapten a las necesidades y preferencias específicas de cada cliente.

En términos históricos, el manejo de datos dispersos a través de múltiples sistemas resultaba en un proceso tedioso y propenso a errores. Las organizaciones enfrentaban dificultades significativas para descubrir activos de datos, establecer políticas de acceso coherentes y comprender la línea de datos, lo cual generaba silos de datos y problemas de cumplimiento. Sin embargo, Amazon DataZone ofrece soluciones a estos desafíos comunes, permitiendo el descubrimiento y catalogación automática de activos de datos en múltiples cuentas de AWS, así como la definición y aplicación de políticas de gobernanza consistentes.

Esto no solo garantiza un acceso seguro basado en roles y permisos, sino que también proporciona una mayor visibilidad y control sobre los datos, facilitando la toma de decisiones informadas y cumpliendo con las regulaciones de la organización. En el ámbito de marketing en la industria bancaria, los equipos de datos y los de ciencia de datos pueden colaborar sin problemas. Los ingenieros de datos pueden crear y gestionar activos de datos, mientras que los equipos de marketing utilizan estos activos para analizar y diseñar campañas personalizadas.

Amazon DataZone actúa como el nexo central que asegura la aplicación uniforme de políticas de gobernanza, permitiendo un intercambio de datos seguro entre los productores y consumidores de datos, cumpliendo con los requisitos de privacidad, seguridad y cumplimiento de datos. En definitiva, Amazon DataZone se perfila como una potente solución para la gestión y gobernanza de datos a gran escala. Esta herramienta no solo automatiza tareas complejas, sino que también facilita la colaboración entre diferentes partes interesadas en el ciclo de vida de los datos y el ML. Empodera a las organizaciones para desbloquear el valor real de sus activos de datos, garantizando los más altos estándares de seguridad, cumplimiento y privacidad de datos. Al apoyar la arquitectura de una plataforma ML de múltiples cuentas, Amazon DataZone proporciona una base escalable y segura para gobernar los flujos de trabajo de datos y ML de manera efectiva, preparando el camino hacia una toma de decisiones informada y basada en datos en el competitivo entorno empresarial actual.