Agilidad en la gestión de  Datos Maestros

Agilidad en la gestión de Datos Maestros

Uno de los retos principales que enfrentan las organizaciones en la gestión de datos maestros es la falta de agilidad y flexibilidad para adaptarse a los cambios necesarios para responder a los constantes cambios y nuevos requerimientos del negocio.

Una solución de MDM moderna debe considerar el manejo de Datos Maestros, datos de Referencia y Metadatos de forma uniforme, un enfoque de diseño basado en modelado para proveer la agilidad y flexibilidad requerida para reducir el tiempo y costo de la adecuación de las aplicaciones. Al utilizar un enfoque basado en modelos para diseñar aplicaciones permite configurar solo las funciones que necesites. El diseño basado en modelos simplifica la gestión del cambio, las actualizaciones requieren cambios de configuración, no codificación.

De acuerdo con  Andrew White Miembro de Gartner Blog Network, Las inversiones actuales en plataformas de Data & Analytics se dividen en tres pilares:

Dos muy bien definidos y evolucionando:

  1. Plataformas de Analítica, BI, Ciencia de Datos
  2. Plataformas de gestión de datos

El tercero no esta tan bien definido pero esta evolucionando rápidamente

  • Plataformas de gobierno de datos Datos y analítica
Master Data Management es una innovación muy específica que surgió hace algunos años. No fue demasiado efectiva, pero sí comenzó a moverse, lo que implicaba que las empresas necesitan habilitar los datos de las aplicaciones empresariales si pretenden gobernarlo de manera efectiva. Pero MDM tendió a convertirse simplemente en otro sistema monolítico, técnica y organizacionalmente.

Andrew indica que Ted Friedman identificó hace algunos años la necesidad de visibilidad holística en ocho políticas generales de gobernabilidad de datos y análisis.

Los proveedores de tecnología siguen siendo silos; Las organizaciones empresariales aún funcionan como silos hoy en día y lentamente están conectando los puntos.

En este sentido una solución de MDM moderna considera soportar todos los casos de uso basados en los datos.

Los procesos de negocio vienen en múltiples sabores.

  • Los procesos de negocio operacionales unen las actividades de la organización para crear valor.
  • Los procesos analíticos evalúan el desempeño de las operaciones
  • Los procesos de gobierno controlan los procesos analíticos y operativos para garantizar el cumplimiento de las políticas, regulaciones y leyes.

Operaciones: La colaboración entre el equipo de negocios y el sistema depende de datos precisos.

Gobierno: Soporta todas las faces de su programa de gobierno con un repositorio dirigido por procesos para capturar todos sus elementos de datos críticos, términos comerciales, políticas, reglas y responsabilidades.

Analíticos: Los informes y BI requieren un acuerdo de toda la empresa sobre dimensiones, atributos y jerarquías. Los equipos de inteligencia empresarial y big data gobiernan sus datos de referencia analíticos.

Para impulsar una estrategia de adopción es importante dotar con capacidades de administración de datos de autoservicio a todos los usuarios, para que puedan consumir, administrar, controlar y compartir todos sus activos de datos clave en una solución unificada.

Usuarios empresariales

Pueden contar con una experiencia intuitiva de autoservicio a sus equipos comerciales. Pueden ver, buscar, crear, editar y aprobar cambios en una interfaz de usuario colaborativa basadas en flujos de trabajo.


Administradores de datos (Data Stewards)

Los administradores de datos pueden discernir fácilmente la calidad de sus datos y tomar medidas. Tienen acceso a capacidades sofisticadas de gobernabilidad, matching, creación de perfiles, limpieza, monitoreo de flujos de trabajo, análisis de calidad de datos y registro de auditoría.

Desarrolladores y analistas

Pueden adaptar su aplicación sobre la marcha, sin proyectos de desarrollo largos y costosos. Los equipos de desarrollo tienen control total sobre los modelos de datos, los modelos de flujos de trabajo, las reglas de negocios, la configuración de Interfaz de Usuario y los servicios de datos.

Finalmente es importante considerar esta reflexión de Andrew:

Estas llamadas plataformas no son solo plataformas de tecnología, sino que representan personas, procesos, datos y tecnología. Por lo tanto, se requiere una estrategia general unificada y un modelo de programa para alinearlos, enlazarlos y aprovecharlos.




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