Democratización de los Datos

Un pilar de la 3ª generación de BI, "Democratización de los datos", es el primer paso crítico para maximizar el valor de su solución de BI. Pero, esto significa más que simplemente abrir las compuertas de información. Esa no es una fórmula para el éxito. Hay varias cosas importantes a considerar cuando se democratizan los datos a través de su organización. He esbozado cinco de esas consideraciones clave a continuación.

1. Equilibrar los dos lados de la ecuación de democratización de datos: Oferta y demanda. El lado de la oferta de la democratización de datos significa proporcionar acceso a todas las fuentes y tipos de datos, así como dar a los usuarios la posibilidad de combinar los datos. La gente puede entonces minar las interrelaciones de los datos y analizar la mezcla de fuentes internas y externas. La otra cara de la moneda es el lado de la demanda de la democratización de datos. Esto significa permitir a todos los usuarios - desde el científico de datos hasta el trabajador de primera línea, por hora - sentirse capacitados e informados lo suficiente sobre los datos, para que los datos relevantes sean utilizados de manera óptima por todos. Sin este equilibrio entre la disponibilidad de los datos y la capacidad de los usuarios para aprovecharlos, una organización no puede maximizar el valor de esos datos.

2. Habilitar más capacidades de bricolaje, pero con barandillas. A medida que el número de usuarios de datos crece rápidamente, también lo hace la variedad y amplitud de las solicitudes de datos. El resultado es que la TI se ve abrumada por las demandas de la empresa. En lugar de agregar más personal, la TI debe buscar habilitar al usuario de datos con más capacidades de autoservicio. Por ejemplo, los usuarios avanzados deberían tener la libertad de desarrollar sus propios tableros, mientras que los ejecutivos de nivel C probablemente sólo deberían tener acceso a gráficos interactivos preconstruidos que se centren en los indicadores clave de rendimiento (KPI). Y, mientras que el vicepresidente mundial de ventas debería poder observar la actividad global cuando mira un tablero del rendimiento de las ventas, un director regional de ventas sólo debería poder ver la actividad local cuando utiliza el mismo tablero.

3. Cambio de manual a automático. Además de dotar a los usuarios de más capacidades de autoservicio, el aumento del uso de procesos automatizados también puede ayudar a aliviar la carga de la TI. Por ejemplo, automatizar el acceso a los datos en bruto en lugar de codificar manualmente los scripts ETL asegura que se puedan construir almacenes de datos en horas, no en semanas o meses. Además, la automatización le da más control. Permite que las reglas y las políticas se incorporen en el proceso estándar.

4. Tenga en cuenta el clima de consumo. A veces hay una tendencia a asumir que simplemente dar a los consumidores de datos acceso a los datos junto con la tecnología adecuada es todo lo que se necesita. Pero, los usuarios también necesitan saber cómo trabajar con los datos. En otras palabras, los usuarios necesitan tener conocimientos de datos. Este es un corolario para equilibrar la ecuación de democratización de los datos; la capacidad y la disponibilidad deben ser igualadas.

5. Considere las operaciones de datos. La agilidad necesaria para trabajar en un entorno en el que se han democratizado los datos puede requerir que se dé un paso atrás y se replantee lo básico sobre cómo se hacen las cosas. Ahí es donde los DataOps pueden entrar en juego. Como se ha comentado en varios blogs de Qlik, DataOps es una metodología que puede ofrecer importantes beneficios para mejorar las prácticas, los procesos y las tecnologías de construcción y mejora de los conductos de datos para satisfacer rápidamente las necesidades de las empresas.

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