Implementación de la Gobernanza de Datos a Gran Escala en el Ciclo de Vida de ML, Parte 3

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Governing the ML lifecycle at scale, Part 3: Setting up data governance at scale

Las organizaciones de diversas industrias están adoptando el aprendizaje automático (ML) y el manejo de datos a escalas cada vez mayores para impulsar la innovación y mejorar los procesos de toma de decisiones. Sin embargo, con el aumento en el volumen y la complejidad de los datos, la gobernanza eficaz de estos se convierte en un reto crucial. Aquí es donde entra en juego Amazon DataZone, un servicio integral de gestión y gobernanza de datos.

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

Un caso de uso concreto es el del sector de servicios financieros, donde campañas de marketing efectivas son esenciales para adquirir y retener clientes, además de para el cross-selling de productos. Al aprovechar 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 ajusten a las necesidades y preferencias individuales de cada cliente.

Amazon DataZone ofrece soluciones a desafíos comunes en la gestión y gobernanza de datos. Históricamente, el manejo de datos dispersos a través de múltiples sistemas ha sido un proceso tedioso y propenso a errores. Las organizaciones enfrentaban dificultades para descubrir activos de datos, establecer políticas de acceso y comprender la línea de datos, lo que resultaba en silos de datos y problemas de cumplimiento.

Ahora, con Amazon DataZone, es posible descubrir y catalogar automáticamente activos de datos en múltiples cuentas de AWS, definir y hacer cumplir políticas de gobernanza consistentes, rastrear la línea de datos y compartir datos de manera segura con controles de acceso precisos, todo desde una plataforma única. Esto no solo asegura 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, las cuentas de datos y los equipos 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, asegurando que las políticas de gobernanza se apliquen de manera uniforme y que el intercambio de datos entre los productores (cuentas de lago de datos) y consumidores (cuentas de equipos de ciencia de datos) cumpla con los requisitos de privacidad, seguridad y cumplimiento de datos.

En conclusión, Amazon DataZone se presenta como una potente solución para la gestión y gobernanza de datos a gran escala, automatizando tareas complejas y facilitando la colaboración entre diferentes partes interesadas en el ciclo de vida de los datos y el ML. Esta herramienta empodera a las organizaciones para desbloquear el valor real de sus activos de datos, asegurando los más altos estándares de seguridad, cumplimiento y privacidad de datos. Al respaldar 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, cimentando así el camino hacia una toma de decisiones informada y basada en datos en el competitivo entorno empresarial actual.
vía: AWS machine learning blog