Archivo de la etiqueta: data governance

DAMA, Data Governance

Data Fabric: Soluciones convergentes para evitar un mosaico de herramientas complejas

Según Gartner, el Data Fabric es una arquitectura y un conjunto de servicios de datos que proporciona una funcionalidad consistente en una variedad de entornos, desde los locales hasta la nube. Data fabric simplifica e integra la gestión de datos en las instalaciones y en la nube, acelerando la transformación digital. ¿Cómo vamos a convencer a las empresas de que los datos son absolutamente transversales? ¿Cómo podemos realizar una valoración sólida de los datos? ¿Puede el data fabric ayudarnos en esto? ¿Podemos someter los silos de datos?

Gartner define el data fabric como un concepto de diseño que sirve como capa integrada (tejido) de datos y procesos de conexión. Una estructura de datos utiliza el análisis continuo de los activos de metadatos existentes para apoyar el diseño, el despliegue y el uso de datos integrados y reutilizables en todos los entornos, y es una necesidad para las organizaciones impulsadas por los datos: «El enfoque de la estructura de datos puede mejorar los patrones tradicionales de gestión de datos y sustituirlos por un enfoque más receptivo. Ofrece a los gestores de D&A la posibilidad de reducir la variedad de plataformas de gestión de datos integradas y ofrecer flujos de datos interempresariales y oportunidades de integración«.

Por eso es necesario un enfoque «todo en uno», es decir, una plataforma que pueda operar en toda la cadena de datos, desde la ingesta de datos hasta su explotación y visualización.

Un enfoque totalmente virtual (un sistema LDW basado en consultas) tiene la limitación de no poder materializar todos los procesos y, sobre todo, no permite una auditoría completa a lo largo del tiempo y en entornos muy regulados, como la banca y los seguros. El almacén de datos lógicos es un enfoque que puede resolver algún requisito específico, pero no tiene cabida en los procesos estructurados. El regulador no sólo puede preguntarnos cómo se realiza un determinado proceso de extracción y su linaje, también puede querer ver la réplica de un determinado proceso en una fecha concreta para ver todas las transformaciones y todos los procesos que han intervenido.

En contra de las herramientas Patchwork

Normalmente, cuando nos acercamos a una empresa para cualquier tipo de proyecto de datos, nos encontramos con un escenario típicamente fragmentado. Las empresas suelen incorporar herramientas según una lógica más bien comercial del momento histórico de la empresa. Así que es normal encontrar un mosaico de muchas herramientas diferentes: Tendremos fuentes de datos, diferentes almacenes de datos de distintos proveedores, motores analíticos, motores de reporting, cubos OLAP, etc. En el mejor de los casos, pueden proceder del mismo proveedor, pero aún así hay que resolver algunos problemas. ¿Cómo hacemos la automatización del flujo de trabajo? ¿Cómo gestionamos los metadatos? ¿Cómo documentamos los procesos? ¿Qué pasa con la responsabilidad? ¿Cómo respondemos al regulador? Es entonces cuando nos preguntamos a nivel de arquitectura que quizá deberíamos haber hecho de otra manera.

Un enfoque de gestión de datos empresariales (EDM), en el que todos los activos de datos se concentran en una única plataforma, sería la solución óptima. Además, según DAMA, la eliminación de los silos y la plena responsabilidad deberían estar en el centro de cualquier proyecto de datos. ¿Puede el concepto de Data Fabric ser una solución? Según Gartner, los data fabrics reducen el tiempo de diseño de la integración en un 30%, el despliegue en un 30% y el mantenimiento en un 70%, ya que los diseños tecnológicos se basan en la capacidad de utilizar/reutilizar y combinar diferentes estilos de integración de datos. Además, los data fabrics pueden aprovechar las habilidades y tecnologías existentes de los data hubs, data lakes y data warehouses, al tiempo que introducen nuevos enfoques y herramientas para el futuro. En este sentido, aunque un buen enfoque es disponer de una plataforma «todo en uno» con plenas capacidades de interoperabilidad, la implantación de un data fabric no requiere ninguna de las inversiones tecnológicas del cliente.

Articulo completo: https://www.linkedin.com/pulse/data-fabric-soluciones-convergentes-para-evitar-un-mosaico-iurillo/

Articulo original en ingles en DataVersity: https://www.dataversity.net/data-fabric-convergent-solutions-to-avoid-complex-tools-patchwork/

Eventos

Las mesas redondas del #DMS2021

A estas alturas del año es el momento de empezar a pensar en el http://datamanagementsummit.org de este año. Uno de los momentos mas interesante es sin duda cuando los expertos se sientan alrededor de «un argumento» estas son las mesas redonda que he pensado para la edición española que se hará el 20-21 de Octubre y la Italiana que se realizará el 23-24 de Noviembre.

 

Gobierno de datos, gestión del cambio y mentalidad ágil para alcanzar los objetivos de Quick Wins

Si seguimos el enfoque DAMA-I y su marco de referencia DmBok2, el Gobierno de Datos es el núcleo de la Gestión de Datos. La implementación de un proceso de Gobierno de Datos requiere una importante gestión del cambio. ¿Cuántas herramientas pueden ser útiles para crear una mentalidad ágil en las empresas? Si es cierto que la elección de la herramienta para el gobierno de datos es el último paso, ¿cómo motivar a los equipos y fomentar los QuickWins que pueden ayudar a la implementación?

 

Data Intelligence y Green Data: la nueva moda en la gestión de datos

La inteligencia de datos es la combinación de: Analítica avanzada, reconocimiento de imágenes, realidad aumentada, inteligencia artificial, aprendizaje automático, aprendizaje profundo, VMI y PIM. Green data es el diseño y gestión de la fase de crecimiento de los datos como si se tratara de un vegetal, desde la siembra y la plantación hasta la recogida de sus frutos.

 

Data Fabric una forma fácil de llegar a la Valuación de Datos

Según Gartner, Data Fabric es una arquitectura y un conjunto de servicios de datos que proporciona una funcionalidad coherente en diversos entornos, desde los locales hasta la nube. Data Fabric simplifica e integra la gestión de datos en las instalaciones y en la nube acelerando la transformación digital. ¿Cómo vamos a convencer a las empresas de que los datos son absolutamente transversales? ¿Cómo podemos realizar una sólida valoración de los datos? ¿Puede Data Fabric ayudarnos en esto?

 

Analítica avanzada: No más ETL, no más almacenes de datos para el nuevo esfuerzo de conocimiento en tiempo real

La analítica ha cambiado, las empresas no la utilizan mirando al pasado, sino mirando al futuro. La cultura del análisis ha matado definitivamente al reporting. La toma de decisiones necesita los datos de hoy y de mañana. ETL, ELT, ET(L), Virtualización de Datos y sobre todo DataLake y la Nube han cambiado la arquitectura de las empresas.

 

Data Governance

Principales Retos asociados al Gobierno y la Gestión de los Datos

Siguiendo el consejo que me dió el otro dia un asistente en la mesa redonda “GRC y Data Governance” organizada por el Chapter de ISACA de Madrid, voy a exponer en este artículo mi intervención y mis ideas sobre la Data Governance. El pasado 21 de marzo, celebramos el II Congreso de Auditoría & GRC en el Auditorio Bankia de Madrid. Con 325 asistentes más otros 130 que siguieron el congreso vía streaming, fue un verdadero éxito, que superó todas expectativas. La jornada fue muy interesante y de la mano di Carlos Bachmaier se organizó una muy animada e entretenida mesa redonda con el título: Principales Retos asociados al Gobierno y la Gestión de los Datos.

Algunos flashes y pensamientos:

  • Si es verdad que el 75% de los activos de las empresas Standard&Poors no son físicos: ¿De que estamos hablando? De Datos! Que seria de empresas como Booking, AirBNB, Facebook sin sus datos (y los nuestros) esto es motivo más que suficiente para entender la importancia de Gobernar el Dato.
  • Ahora más que nunca el dato no es una opción es el negocio!
  • No estamos en la “transformación digital” no se trata de algo que llega y al que hay que adaptarse se trata de hablar de “hábito de evolución digital”. Porque se trata de un proceso continuo no de algo puntual. Un proceso que necesita la Data Governance de la misma forma que necesita otros aspectos relacionado con los datos (Data Quality, Data Analyzing, Data Virtualization, etc.
  • Estamos en la era de los Metadatos. Si es verdad que la Inteligencia de Negocio ha cristalizado la estrategia (pasando de “qué” hacer a “como” hacerlo), la Data Virtualization ha permitido liberar los datos de vinculos fisicos; la Data Governance va a focalizar sus esfuerzo en los metadatos. Ya no importa la cantidad de datos que podamos tratar ni como lo tratamos. Necesitamos saber que estos datos dicen y quien decide que digan algo.
  • Sin Data Governance no existe el Data Management, es la visión de DAMA y lo comparto completamente.
  • No hay que pensar la Data Governance solo para un tema de compliance y regulaciones. El GDPR y el RDA han sido un buen argumento para dotar las grandes corporaciones con suites de Data Governance, pero el mid-market también necesita sacar provecho de sus datos y gestionar los metadatos de forma eficiente.

Estamos en la era de los Metadatos. Si es verdad que la Inteligencia de Negocio ha cristalizado la estrategia (pasando de “qué” hacer a “como” hacerlo), la Data Virtualization ha permitido liberar los datos de vinculos fisicos; la Data Governance va a focalizar sus esfuerzo en los metadatos.

Pregunta 1: ¿Qué es…el gobierno y gestión del/los Dato(s)?

Hoy en día se habla mucho de Data Governance, casi siempre el enfoque cae en dos aspectos básico: la compliance con la legislación vigente y futura, y la seguridad. ¿Pero es realmente solo esto? La verdad es que hay bastante más.

Si seguimos el enfoque de DAMA sobre el Data Management, la Governance es el elemento central. No hay Data Management sin ella. No podemos prescindir de ella. Por esto quizás deberíamos conocerla un poco más.

Según un estudio de Microsoft y EY la Governance es crucial para el desarrollo de la Inteligencia Artificial: “El gobierno de datos no es una tarea insignificante. Uno de los mayores obstáculos para las empresas de los datos es la gobernanza, en particular, quién es el propietario, cómo son los datos cómo acceder a ella, y quién puede acceso son todas preguntas esenciales cuando se trabaja con Inteligencia Artificial.” (desde Artificial Intelligence in Europe How 277 Major Companies Benefit from AI Outlook for 2019 and Beyond)

¿Qué aporta? ¿Qué resuelve?

Antes de todo la Gobernanza del Dato nos prepara en el proceso de transformación digital. Ya que los datos ya no están encerrados en sistemas propietarios, ni tampoco en una única fuente de datos o data warehouse, la complejidad de las organizaciones multiplica la cantidad de informaciones y sobre todo ahora el dato es el negocio.

¿En qué se diferencia de otras metodologías?

Más que una metodología es una obligación dentro de las empresas que entienden que su ventaja competitiva reside en los datos. Normalmente tiene su entrada en las grandes empresas por temas relacionados a la compliance para quedarse como herramienta fundamental.

¿A que se aplica?

La Data Governance nos ayuda en la toma de decisiones eficientes ya que rende la información creíble y segura. ¿Que es margen bruto? ¿Como se calcula? ¿Dónde encuentro este dato? ¿Cuales fuentes me aseguran este dato? ¿Quien ha modificado este medida?

¿Gobierno? ¿Gestión? ¿Dato? ¿Datos?

Sin una herramienta de orquestación o de Gobernanza de Datos es realmente difícil poder cumplir de forma fehaciente con las regulaciones (GDPR, RDA) siempre más restrictivas (justamente) y con el cometido del data-driven. Y no hay que olvidar que es cada vez es más fácil cambiar de plataforma tecnológica o trabajar con varias al mismo tiempo. En cualquiera de los dos escenarios, es fundamental controlar los activos de información con una visión unificada. Nos hace falta hacerlo en la totalidad de los datos si mantenemos una gestión eficientes de los metadatos y hay muchas herramientas para ello.

¿existe como disciplina?

SI y tiene que ser algo central dentro da la organización de los datos.

¿está definida y los expertos tienen una visión coherente?

Claro que Si. Los expertos tienen una visión coherente y precisa, el problema es transmitir esta visión y estas buenas prácticas dentro de las empresas. Hay muchas herramientas pero el problema no es la plataforma tecnológica sino la mentalidad. Es un problema de cultura dentro de las empresas.

¿está viva? ¿se emplea? ¿se compra?

Está viva, se emplea y se compra ahora y se comprará sobre todo en este 2019

¿está denostada?

No está plenamente reconocida como un activo fundamental dentro de las empresas. Dentro de poco los “bichos raros” serán aquellos CIO o CDO que no tienen una política de Data Governance.