Para mejorar el rendimiento, las organizaciones deben administrar adecuadamente sus datos y mejorar su calidad alejándose de los métodos tradicionales.
Es bien sabido que obtener valor de los datos externos e internos requiere un enfoque tanto en la gestión como en la calidad de los datos.
Gartner define el gobierno de datos como “la definición de los derechos de toma de decisiones y la responsabilidad para garantizar un comportamiento adecuado en relación con la evaluación, creación, uso y control de datos y análisis”.
La calidad de los datos está determinada en gran medida por cuán precisa y actualizada es la información;
Sin datos precisos y conocimiento de quién está utilizando la información en su organización, es muy difícil extraer ese conocimiento.
Si bien es bien sabido que la gestión y la calidad de los datos son de suma importancia para las empresas, y dados los tremendos avances en la tecnología y la capacidad de los datos, las empresas aún tienen dificultades para garantizar la gestión y la calidad de los datos.
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Un estudio reciente de EY encontró que el 41% de las empresas ven la calidad de sus datos como su principal desafío.
Gartner estima que la mala calidad de los datos cuesta a las organizaciones una media de 12,9 millones de dólares al año.
Además, el informe de EY encontró que el 14% de las organizaciones tienen problemas para acceder a la infraestructura tecnológica y los datos asociados.
Sin la disponibilidad, la tecnología y la infraestructura de datos adecuadas, es extremadamente difícil para las organizaciones implementar un marco de gestión de datos eficaz.
Desafíos relacionados con la centralización de datos
Muchos de los obstáculos que impiden que las organizaciones logren sus objetivos de calidad y gestión de datos se derivan del enfoque tradicional centrado en los datos.
A medida que la organización crece, la entrada de recursos operativos crea silos de datos.
Las empresas intentan resolver este problema recopilando datos de estas fuentes en un solo lugar.
Si bien no ha habido argumentos para este razonamiento en los últimos años, ha dado lugar a muchos desafíos importantes en tiempos de aumento del volumen y la complejidad de los datos.
Por ejemplo, la integración de nuevas fuentes de datos en un entorno centralizado requiere mucho tiempo y esfuerzo.
El costo de la centralización de datos es significativo dada la inversión en almacenamiento, informática e interfaces, así como la tarea de estandarizar los formatos de datos en todas las fuentes de datos.
Mientras tanto, los silos de datos están aumentando porque existe una desconexión natural entre quienes crean y consumen datos y los ingenieros de datos que tienen experiencia con herramientas de big data.
Esto se debe a que los ingenieros carecen de conocimiento comercial y de dominio y los propietarios de productos de datos carecen de experiencia técnica.
Como resultado, las organizaciones no tienen la capacidad de ver el consumo de datos en toda la empresa.
Los aspectos técnicos de la centralización de datos también pueden contribuir a los efectos negativos de la política regulatoria;
La competencia interna puede dar lugar a que los departamentos se nieguen a compartir sus activos de datos con otros departamentos.
La falta de visibilidad y disponibilidad en un entorno centrado en datos puede fomentar la retención de activos de datos y la pérdida de muchas iniciativas de monetización de datos por parte de la organización.
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Los problemas de consolidación de datos en un entorno centralizado también conducen al uso de datos obsoletos.
Por ejemplo, a medida que la organización crece con el tiempo, un tercero puede interactuar con muchas unidades comerciales diferentes dentro de la organización, cada una con un sistema operativo diferente.
Esto conduce a una falta de sincronización de datos: algunos datos están actualizados y otra información ya no es correcta.
Esto dificulta la implementación y el descubrimiento de conocimiento, lo que afecta los resultados comerciales. Ultra Futbol
Después de todo, las empresas no pueden dictar cómo se utilizan los datos.
Cuando los datos están centralizados, es complicado establecer la menor cantidad y la mayor cantidad de controles de acceso detallados, lo que hace que lograr el gobierno corporativo y el cumplimiento sea un desafío.
Un nuevo enfoque descentralizado de los datos
Por lo tanto, está claro que el enfoque tradicional y centrado en los datos presenta a las empresas muchos desafíos que deben superar.
Una estrategia alternativa es un enfoque descentralizado.
El concepto Data Fabric, una de las direcciones estratégicas clave de Gartner para 2022, puede ayudar a mejorar la recuperación e integración de datos en todo el ecosistema empresarial en función de múltiples tecnologías de gestión de datos que trabajan juntas.
Una de esas tecnologías es la virtualización de datos, que permite el acceso a los recursos de datos desde cualquier fuente operativa sin tener que rehacerlos.
En otras palabras, en lugar de copiar datos de una fuente operativa a un almacén de datos central, los conjuntos de datos se pueden ver y analizar desde allí (incluso utilizando técnicas complejas de IA).
El enfoque Real Data Fabric también permitiría la creación de lagos de datos virtuales en tiempo real si fuera necesario;
Esto significa que los lagos de datos se pueden crear y eliminar en cualquier momento sin afectar las aplicaciones y la infraestructura existentes.
Esto ofrece una alternativa más sencilla y rentable a la integración de fuentes y proveedores de datos, lo que permite una vista unificada del flujo de datos en toda la empresa.
Alcanzar este nivel de visibilidad permite a las organizaciones actuar sobre los datos de diversas formas.
En primer lugar, mediante el uso de mecanismos de control avanzados basados ​​en rasgos y roles, puede limitar la visibilidad y el acceso al nivel más bajo y granular, lo que permite que las decisiones de control se apliquen mejor.
En segundo lugar, dado que los recursos de datos son más accesibles, las empresas pueden coordinar el intercambio de datos entre equipos y reducir los recursos de datos aislados.
Esta capacidad de mejorar dinámicamente el uso de datos es parte del verdadero valor de Data Fabric, según Gartner.
La firma de investigación dice que el análisis como parte de la estructura de datos puede reducir los esfuerzos de gestión de datos hasta en un 70 % y acelerar el tiempo de obtención de valor.
Es importante destacar que el enfoque superior de Data Fabric no significa abandonar los almacenes o lagos de datos centrales existentes, sino integrar los datos dentro de ellos como parte de una infraestructura dinámica y resistente.
Data Fabric puede ser utilizado por cualquier aplicación o plataforma y permite que los datos se enriquezcan, procesen y visualicen en cualquier momento, de modo que las empresas ya no bloqueen sus datos en silos ni los repliquen en múltiples aplicaciones.
Las organizaciones que buscan mejorar sus resultados comerciales mediante la modernización de la calidad de los datos, el gobierno y la capacidad de descubrimiento deben considerar su enfoque integral de los datos y si un enfoque tradicional y centralizado puede ayudarlos a lograr sus objetivos.
Una estrategia que utiliza la textura de los datos puede hacer precisamente eso.
Autor:
Médico.
David Amzalaj – Líder de producto y director ejecutivo, Transformación digital, BlackSwan Technologies.
Fuente: IDG Connect
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Mejore La Gestión Y La Calidad De Los Datos Con La Estrategia Data Fabric
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2023-10-01
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