¿Qué es CDMC? Una guía práctica del marco Cloud Data Management Capabilities

Los entornos en la nube transformaron la gestión de datos. Ahora los datos se mueven entre regiones, las identidades están federadas, el almacenamiento y el cómputo se escalan de forma independiente, y las decisiones de acceso dependen cada vez más de API, políticas y metadatos que deben evaluarse de forma continua en lugar de verificarse a posteriori.

El marco Cloud Data Management Capabilities (CDMC) ayuda a las organizaciones a evaluar y mejorar la forma en que gestionan y controlan los datos en entornos de nube, multinube y nube híbrida.

CDMC es un marco de evaluación y certificación basado en prácticas recomendadas. El marco fue desarrollado por el CDMC Working Group con la participación de más de 300 personas de más de 100 organizaciones, y los primeros controles CDMC se publicaron en 2021. El marco está disponible a través del EDM Council bajo una licencia gratuita para uso interno.

El CDMC es distinto de marcos como DAMA-DMBOK o DCAM. DAMA-DMBOK es un corpus de conocimiento para la gestión de datos como disciplina, mientras que DCAM evalúa capacidades más amplias de gestión de datos empresariales. CDMC asume que estos fundamentos son importantes, pero centra el foco en los controles necesarios para gobernar datos confidenciales en entornos de nube, donde la automatización, la aplicación de políticas y la recopilación continua de evidencias forman parte del diseño en lugar de ser una capa opcional añadida posteriormente.

En esencia, CDMC se organiza en torno a 14 controles y automatizaciones clave que se agrupan en seis dominios:

Los 14 controles son más fáciles de abordar cuando se analizan a través de las seis áreas operativas que respaldan en conjunto:

1. Gobernanza y responsabilización cubre el plano de control fundacional: cumplimiento del control de datos; propiedad; fuentes de datos autorizadas y puntos de aprovisionamiento; y soberanía de datos y movimiento transfronterizo. Un equipo debería poder demostrar quién es el propietario de un activo confidencial, de dónde procede, cómo se supervisa el cumplimiento y si el movimiento jurisdiccional está gobernado y es auditable.
2. Catalogación y clasificación cubre si los datos confidenciales se catalogan y clasifican automáticamente en el momento de su creación o ingesta, y si ese proceso se mantiene coherente en todos los entornos. Este es uno de los ejemplos más claros de la orientación hacia la nube de CDMC, porque el marco asume que el catálogo es una superficie de control activa en lugar de un inventario estático.
3. Accesibilidad y uso cubre las autorizaciones, los valores predeterminados de acceso y la finalidad del consumo de datos. El acceso a datos confidenciales debería restringirse por defecto al creador y al propietario, el acceso debería rastrearse y la finalidad del consumo de datos debería precisarse en los acuerdos de data sharing que impliquen datos confidenciales.
4. Protección y privacidad cubre los controles de seguridad adecuados para datos confidenciales y la activación automática de evaluaciones de impacto en la protección de datos personales según la jurisdicción. Aquí es donde CDMC vincula con mayor claridad los requisitos de gobernanza con las operaciones de privacidad y la evidencia.
5. Ciclo de vida de los datos cubre la retención, el archivado, la eliminación y la medición de la calidad de los datos. El diagrama del EDM Council sitúa la medición de la calidad de los datos aquí, en lugar de en un dominio de calidad independiente de nivel superior, lo cual es una señal significativa de que la calidad se trata como parte del control continuo del ciclo de vida, y no solo como una cuestión de analíticas.
6. Datos y arquitectura técnica cubre las métricas de costes y el linaje. El CDMC espera que las organizaciones incluyan en el catálogo las métricas de costes asociadas al uso, almacenamiento y movimiento de datos, y que la información de linaje esté disponible para los datos confidenciales.

Los materiales de referencia del CDMC del EDM Council utilizan un modelo de puntuación basado en evidencias y describen la madurez a través de resultados de evaluación vinculados a los procesos, la participación y la acreditación. En la práctica, las organizaciones utilizan los resultados para generar una vista de madurez control por control y un mapa de calor de corrección que muestra en qué áreas la automatización, los metadatos, la cobertura de políticas o la supervisión aún necesitan mejoras.

Esta es una forma práctica de entender qué representa la madurez medida en cada uno de los seis dominios:

Aunque el CDMC es independiente del proveedor y la implementación varía según la organización, Snowflake ofrece capacidades que pueden respaldar muchos aspectos de estos controles.

Snowflake Horizon Catalog reúne metadatos, linaje y contexto de políticas, mientras que la función de clasificación de datos confidenciales de Snowflake aplica etiquetas definidas por el sistema a las columnas identificadas como sensibles. Horizon puede ayudar a aplicar políticas de retención y acceso en distintos entornos, y respaldar así las expectativas del CDMC de que la catalogación y la clasificación deben funcionar como una capa de control activa.

Snowflake habilita el enmascaramiento de datos dinámico y las políticas de acceso a filas. La función de enmascaramiento de datos dinámico utiliza políticas de enmascaramiento para enmascarar selectivamente datos en texto plano en columnas de tablas y vistas en el momento de la consulta, mientras que las políticas de acceso a filas controlan qué filas son visibles en una tabla o vista. Juntos, estos controles pueden utilizarse para respaldar los requisitos del CDMC relacionados con los controles de seguridad y la gestión del acceso a datos confidenciales desde el punto de vista de la privacidad.

Snowflake ofrece Time Travel de hasta 90 días y Fail-Safe dentro de un período de siete días después de que finalice la ventana de retención de Time Travel. Estas funciones proporcionan capacidades integradas que pueden respaldar los requisitos de control de retención y recuperación dentro de la plataforma.

Para el control de medición de la calidad de los datos dentro del ciclo de vida de los datos, las funciones de supervisión de la calidad de los datos y de métricas de datos de Snowflake ofrecen formas integradas y personalizadas de medir atributos comunes de calidad de los datos. Las funciones de métricas de datos del sistema pueden asignarse a tablas o vistas, y utilizarse para fines de gobernanza y cumplimiento, lo que las convierte en una opción práctica para el control 11 del CDMC.

El modelo de acceso de Snowflake se basa en el control de acceso basado en roles (RBAC), la propiedad y los privilegios, con controles de políticas relacionados superpuestos. Esto respalda las autorizaciones y el acceso del marco, mientras que las etiquetas y los metadatos ayudan a conectar las decisiones de acceso con el contexto de confidencialidad y uso.

El modelo de metadatos y linaje de Horizon Catalog ayuda a convertir el CDMC de un conjunto de declaraciones de control en algo que una organización puede evaluar de forma real y concreta. El marco asume que los equipos pueden identificar un activo confidencial, asignarle contexto de gobernanza y seguirlo a través de los sistemas, transformaciones y objetos posteriores que dependen de él. Los metadatos proporcionan contexto (propiedad, clasificación, etiquetas y controles relacionados), mientras que el linaje muestra cómo se mueven los datos y en qué punto esos controles deben mantenerse vigentes.

Snowflake ayuda a establecer el contexto de control del que depende el CDMC. El marco no solo pregunta si los datos confidenciales están clasificados o protegidos, sino si una organización puede demostrar quién es su propietario, cuál es la fuente autorizada, cómo se supervisa el cumplimiento y si el movimiento entre entornos o jurisdicciones puede revisarse en relación con la política establecida.

Snowflake ofrece capacidades que pueden ayudar a las organizaciones a implementar, operacionalizar y supervisar procesos relacionados con el cumplimiento a través de metadatos compartidos, campos de propiedad, etiquetas, aplicación de políticas y visibilidad de la actividad. Esto convierte la gobernanza en algo que los administradores de datos y los propietarios de controles pueden inspeccionar.

Este es un mapa sencillo de capacidades y funciones:

Lo que distingue a CDMC no es que asuma que la gestión de datos en la nube necesita controles que puedan automatizarse, acreditarse y reevaluarse de forma continua, porque así es como operan realmente las plataformas modernas. El valor del marco no reside solo en nombrar los controles, sino en obligar a los equipos a plantearse preguntas como dónde se completan los metadatos del catálogo, cómo se aplica el acceso, si los controles de calidad se ejecutan sin intervención manual y qué evidencias existen cuando un auditor o regulador solicita pruebas.