La Entrega de Datos Gobernados para Análisis en Escala
Los ambientes de datos están creciendo exponencialmente a medida que las empresas evolucionan en un mundo cada vez más digital. Los datos estructurados y no estructurados se acumulan desde sistemas transaccionales, operacionales, centrados en contenido y dispositivos conectados. En este contexto, las empresas buscan nuevas e innovadoras formas de aprovechar el Big Data para la toma de decisiones, gestión de riesgos y crecimiento del negocio. En medio de este crecimiento de datos sin precedentes, ¿cómo hacen las empresas para optimizar sus ambientes de datos para generar valor? ¿Cómo es que garantizan la entrega rigurosa de datos confiables a partir de la integración desde una variedad de fuentes?
En junio del 2015, Pentaho encargó a Forrester Consulting evaluar la entrega de datos gobernados. Para profundizar esta capacidad, Forrester elaboró una encuesta personalizada para probar la afirmación de que las organizaciones necesitan establecer el espectro correcto de Data Governance (gobierno de los datos) – es decir, una gama que va desde controles más flexibles a más estrictos- basado en la fuente de datos, propósito y el factor de amplificación.
El correcto espectro del gobierno de datos, junto con las tecnologías y los procesos de apoyo, son requeridos para asegurar la calidad de datos, su precisión, consistencia, y en última instancia la usabilidad.
Al llevar a cabo una encuesta en línea de 164 empresas y profesionales TI responsables del gobierno de datos en empresas de EE.UU. y del Reino Unido, Forrester descubrió que las organizaciones están luchando para mantenerse al día con la evolución de las necesidades de datos del negocio, mientras tratan de mantener la calidad y seguridad. Las empresas altamente efectivas adoptan un enfoque más global de la calidad y luchan menos con cuestiones básicas como la integridad de los atributos y entidades. A medida que las empresas se acercan a la madurez en el gobierno de los datos, pueden obtener beneficios competitivos y mejorar la calidad de los datos, además de mejorar su gestión de riesgos.
HALLAZGOS CLAVES
El estudio de Forrester arrojó cuatro resultados clave:
Las capacidades analíticas de escala empresarial requieren muchas y variadas fuentes de datos. Las empresas están utilizando una amplia gama de fuentes de datos, tanto internos como externos, para alimentar los ambientes analíticos de datos. En promedio, el 52% de las organizaciones mezclan más de 50 fuentes de datos para permitir diversas capacidades de análisis, y la gran mayoría usa una combinación de datos internos y externos. La encuesta también reveló que los niveles de gobierno varían a través de los tipos de datos. Entonces, al planificar la integración analítica, los profesionales de datos deben considerar calidad y requisitos de gobierno a través de fuentes de datos y crear enfoques que aseguren consistencia, precisión, y datos confiables para el análisis.
La calidad de los datos es imprescindible y un gran desafío. Más del 60% de los encuestados calificaron la calidad de los datos, así como la seguridad y la privacidad, como aspectos muy importantes del gobierno de datos. Calidad y seguridad son de suma importancia, pero también un reto. El mantenimiento de la calidad de los datos y su aseguramiento adecuado encabeza la lista de retos que las empresas deben enfrentar en el gobierno de datos para ayudar a entregar conocimientos fiables en sus entornos de datos heterogéneos.
Las empresas que carecen de un enfoque estratégico para calidad, no logran seguir el ritmo de las necesidades del negocio. Se compararon los líderes (marcan el paso), definidos como los encuestados que indicaron que sus empresas fueron eficaces y muy efectivas en mantener el ritmo de las necesidades de datos de negocios (59%), con el resto de los encuestados, que se categorizaron como seguidores, 41%. Encontramos que en relación con los líderes, los seguidores luchan por encontrar y proporcionar datos de forma oportuna y enfrentar brechas en la exhaustividad de los datos. Cuestiones básicas al llenar vacíos en los datos disminuyen la productividad, por lo que es difícil mejorar las capacidades. Las empresas con un mayor enfoque estratégico y global para el gobierno y calidad introducen flexibilidad para integrar y preparar datos, lo que les permite responder mejor a una variedad de negocios objetivos (por ejemplo, el apoyo a una visión integral del cliente al tiempo que se asegura el cumplimiento de políticas de riesgo y regulatorias).
Las organizaciones que crean una gama de estructuras de gobernabilidad cosechan calidad y beneficios competitivos. Fueron comparadas empresas que calificaron alto o muy alto en la madurez de gobierno de datos (64%) con los con puntuaciones más bajas de madurez. Se encontró que empresas maduras se involucran con el negocio más en modelos de gobernabilidad interfuncional, mientras que otros descansan en TI como los dueños de facto del gobierno de datos. Las empresas maduras asignan la propiedad de las actividades de gobernanza a los negocios, a TI, o a equipos de gobierno multifuncionales basados en la proveniencia de los datos y cómo se utilizan. Como resultado, las organizaciones maduras utilizan el gobierno como una herramienta para conducir estrategias imperativas y de crecimiento, mientras que otros se centran más en beneficios conservadores como el cumplimiento y la reducción del riesgo. El aumento de la colaboración y aporte de las empresas dirige la integración y gobierno hacia las capacidades de negocio que enlaza datos con los resultados tangibles específicos, llevando a las organizaciones hacia una cultura basada en datos.
RECOMENDACIONES CLAVE
La integración y la gobernabilidad de datos es más que la capacidad de extraer, transformar y cargar datos. Los profesionales de datos necesitan asumir más que el sistema y la vista sintáctica de los datos si no solo van a cumplir, deben también mantenerse al ritmo, con las reales demandas empresariales de datos. El desarrollo de un marco que describe las percepciones, decisiones, consumo y procesos de negocio que soporta datos asegura que los datos no solo están disponibles sino también son precisos y de confianza. Esto convierte los datos en una herramienta estratégica para mejorar la experiencia y enfrentar las crecientes expectativas de los clientes. Para tener éxito, los profesionales de datos necesitan expandir su forma de trabajar con los datos, evaluar sus sistemas, e incluir a los dueños del negocio en el proceso. Cinco recomendaciones harán que esta transición sea posible y exitosa:
Convertir la integración de datos hacia una competencia estratégica de datos mediante prácticas de maduración del gobierno de datos. La integración de datos es a menudo vista como el autobús que recoge y entrega de datos. Cualquier transformación enfatiza la estandarización y mapeo de datos. Las prioridades de calidad y de seguridad/privacidad de datos requieren que los profesionales piensen hacia adelante cómo se utilizarán los datos y proporcionar valor para asegurar que los esfuerzos de integración entreguen datos precisos y relevantes para los objetivos superiores del negocio.
Diseñar el gobierno de datos a la medida del contexto de la utilización de datos. Organizaciones con modelos maduros de gobierno de datos y aquellas que le siguen el paso a las demandas de datos del negocio reconocen que no hay una talla única estándar cuando se trata de utilizar datos. Los diferentes tipos de datos, fuentes y usos exigen un conjunto diferente de reglas, normas y procesos para gobernar los datos. Los profesionales de datos necesitan crear un marco que permita una gama de controles de gestión de datos destinado a la entrega de valor de negocio.
Incluir a los dueños del negocio cuando se trata de la integración y la gestión de datos. El crecimiento de los volúmenes y variedad de datos que se necesitan para obtener una mejor perspectiva pueden dejar a los profesionales de datos luchando para poner los requerimientos de datos en delante de la demanda de datos. Los dueños de negocios juegan un papel crítico en el proceso de perfilamiento y evaluación de reglas y normas de datos. Esto mejora las capacidades TI de ofrecer servicios de datos que están mejor alineados y superar obstáculos aparentes en la ambigüedad de datos.
Incluir modelos de gobierno dirigidos por el negocio para conducir flexibilidad y valor de datos. Las empresas que principalmente confían en los equipos de TI para definir e implementar el gobierno de datos deben aspirar a involucrar a los propietarios de negocios a través del tiempo. Sin embargo, se debe entender que se trata de una transición, durante la cual la flexibilidad es la clave. Involucrar a los actores empresariales de una manera informal para ayudar a definir las funciones y responsabilidades formales. Desde una perspectiva tecnológica, se debe escoger soluciones flexibles de integración que pueden apoyar las fuentes de datos y estructuras variadas y evolucionar con las necesidades del negocio.
Adoptar soluciones de integración que apoyen el data governance desde el comienzo. La gobernabilidad de datos requiere soluciones para ejecutar reglas y normas a través de diversos tipos de datos, fuentes, usos, y puntos de consumo. Cada paso del flujo de datos requiere que el gobierno de datos se ajuste para este espectro. Las herramientas de integración de datos que simplifican el desarrollo y la supervisión de los procesos para los profesionales de datos para entregar datos gobernados serán críticas.