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El proceso de gobernanza de datos es gravado por el autoservicio de BI y big data

La creciente adopción de herramientas de inteligencia de negocios de autoservicio y aplicaciones de análisis de grandes datos está complicando los programas de gobierno de datos.

Durante una presentación en la Cumbre de Liderazgo BI 2015 en Nueva York, el consultor Joe Caserta preguntó cuántos de los asistentes tenían programas activos de gobierno de datos en sus organizaciones. Aproximadamente la mitad de las 90 o más personas en la audiencia levantaron la mano. Entonces, preguntó cuántos estaban gobernando plenamente todos sus datos. Ni una sola mano se levantó. "Cero por ciento. Creo que es estadísticamente significativo", bromeó Caserta.

Gobernar con eficacia los datos utilizados en las aplicaciones de BI y analítica fue un gran tema de discusión en la conferencia, que fue co-organizado por el sitio SearchBusinessAnalytics de TechTarget y la consultora Eckerson Group. Según Caserta y otros oradores, el proceso de gobernanza de datos está siendo desafiado por dos tendencias actuales: el cambio hacia herramientas de BI de autoservicio, que a menudo son desplegadas por unidades de negocios individuales; y el creciente énfasis en las iniciativas de analítica de grandes datos que tocan nuevos tipos de datos y tecnologías como Hadoop y Apache Spark.

En su discurso de apertura, Wayne Eckerson, consultor principal de Eckerson Group, dijo que el poder, la influencia y el dinero del presupuesto están fluyendo lejos de los equipos de BI en muchas empresas, con las unidades de negocio y los departamentos consiguiendo cada vez más autonomía en las compras e inversiones de analítica. "Los líderes de BI están en el lado equivocado de la oscilación del péndulo ahora", señaló.

Pero Eckerson añadió que los administradores de BI y los desarrolladores todavía tienen un papel crucial que desempeñar –y que liderar los esfuerzos de gobierno de datos debe ser parte de ese papel. "En la mayoría de las organizaciones a las que voy, [el gobierno de datos] es un gran punto de dolor", dijo. "Y hasta que las empresas puedan lograr un vocabulario común de datos, no van a llegar muy lejos en la analítica eficaz”.

Probablemente no hay vuelta atrás a una estructura BI totalmente centralizada en las organizaciones que han ido por la ruta del autoservicio. Pero Eckerson dijo que, además de pastorear el desarrollo de definiciones de datos universales y pautas de uso, los administradores de BI pueden trabajar para fomentar procesos de analítica más unificados mediante la creación de un catálogo de datos para ayudar a los analistas y usuarios de negocio a encontrar la información que necesitan. Otro elemento por hacer que citó: comunicar una visión panorámica de las diferentes opciones tecnológicas, y sus pros y sus contras.

Idealmente, dijo Eckerson, los equipos de BI "estarán en algún lugar en el medio" de todas las actividades separadas de analítica en las organizaciones, "y todo el mundo será feliz”. De lo contrario, advirtió, el resultado final podrían ser "silos de datos y spreadmarts, y este ambiente caótico en el que nada se suma”.

Se requiere equilibrio adecuado sobre la gobernanza

Sin embargo, encontrar el justo equilibrio en una iniciativa de gobierno de datos de BI puede ser complicado. El analista de Forrester Research, Boris Evelson, quien también habló en la conferencia, recomendó que el grueso de las operaciones de gobierno se concentre en la etapa de almacenamiento de datos para asegurar que la información está limpia y es consistente antes de que sea puesta a disposición para su análisis. En las aplicaciones de BI, dijo, el trabajo de gobierno debe involucrar principalmente el monitoreo del uso de los datos y ajustar las políticas, si es necesario, no poner ningún gran obstáculo para los usuarios finales.

"Si usted me impide utilizar un determinado informe, tengo varias soluciones", dijo Evelson, señalando en particular a las hojas de cálculo de Excel, una aún común alternativa a las herramientas de BI de mayor nivel en muchas organizaciones.

La asistente a la conferencia Oana García, vicepresidenta y jefa administradora de datos de Estados Unidos en Allianz Global Investors, dijo que la compañía de gestión de inversiones apenas está en el comienzo de un programa de gobierno de datos diseñado para hacer que el uso de datos para fines de analítica sea más consistente. "Tenemos diferentes equipos interpretando datos de diferentes maneras", dijo. "Tenemos que hacer las definiciones de datos más transparentes”.

García, que tiene su sede en la oficina de la compañía en Nueva York, agregó que el equipo de TI está centrado en hacer el proceso de gobernanza de datos útil para los usuarios de negocios en Allianz. Por ejemplo, en lugar de solo escribir políticas sobre el uso de los datos, está buscando hacer cosas como cambiar los diseños de columna en los informes basados ​​en la retroalimentación de los usuarios. "Queremos mantenernos alejados de la parte teórica y hacerlo práctico", dijo.

Proyecto de BI promueve la armonía de datos

En TrueEx Group, una empresa de Nueva York que opera un intercambio financiero para las transacciones de tasa de intercambio de interés, implementar un software de BI resultó ser un gran paso adelante en la gobernanza de datos. En el pasado, el seguimiento de los datos generados por la plataforma de comercio de TrueEx era "un proceso muy manual" que llevó a que diferentes departamentos utilizaran "ligeramente diferentes números" para la presentación de informes y análisis, dijo David Hayman, director de operaciones de la compañía.

Las herramientas de BI, del proveedor de software Sisense, han ayudado a estandarizar las cosas, según Hayman. "El dato está ahí, y es sólido", dijo. “Era solo una cuestión de hacerlo visible para los usuarios en una vista consistente a través de toda la compañía”.

Big data, incluyendo formas no estructuradas y semiestructuradas de información, añade nuevas cuestiones de gobernanza de datos a tener en cuenta. En los lagos de datos Hadoop y otros entornos de datos grandes, "la manera en que pensamos acerca de los datos tiene que cambiar", dijo Caserta, quien es presidente de la consultora Caserta Concepts.

Por ejemplo, dijo que, para maximizar el valor de negocio de las grandes aplicaciones de análisis de datos, los científicos de datos y otros analistas necesitan que se les permita explorar conjuntos de datos sin procesar de manera irrestricta. También, la gestión centralizada de datos maestros –a menudo un componente clave del proceso de gobernanza de datos– es más difícil con los datos capturados desde las redes sociales y otros "sistemas accidentales", dijo Caserta.

Pero Caserta todavía pone un almacén de datos tradicional, con datos totalmente regulados y de confianza, en la parte superior de la pirámide de BI y analítica. La información almacenada en un almacén de datos “tiene que gobernar, tiene que ser segura y tiene que tener metadatos asociados a ella", dijo. "Entonces, puede salir a la masa de usuarios de negocios a través de las herramientas de BI”.

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Este artículo se actualizó por última vez en enero 2016

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