Gestión de datos para el análisis de autoservicio

Bob Middleton, gerente de Marketing de productos

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“Tomamos decisiones basadas en los datos”, esto afirman otros directores de TI.Los datos que se utilizan para las decisiones de negocios, ¿son actuales y precisos?

Su departamento de TI, ¿trabaja en colaboración estrecha con líderes de negocios para hacer un uso eficiente de los datos y tienen la habilidad de ofrecer resultados de negocios positivos?

¿Sus datos se encuentran bajo control?

Su seguridad de datos, ¿cumple con requisitos legales, de conformidad y reglamentarios?

Casi todas las organizaciones afirmarán que toman decisiones basadas en los datos o que eso desean. Si se hacen preguntas que pongan al descubierto la calidad de esos datos, la confianza desaparecerá. Si se pasa a discutir la seguridad de los datos, se podrá ver la rapidez con que se cambia el tema. Los datos son claramente un elemento clave en cualquier proceso de decisión de un negocio en la actualidad. En este documento se explican algunos pasos simples para hallar la confianza en los datos y la infraestructura de distribución que determina la disponibilidad de estos.

A medida que el análisis de autoservicio se convierte en un elemento habitual para los datos y el análisis, más usuarios profesionales piden acceder a los datos a fin de obtener información propia e impulsar iniciativas localizadas. La amplia mayoría de las personas tienen dispositivos móviles inteligentes y esperan tener acceso a los datos donde estén. Esta cultura de “cualquier dispositivo y en cualquier lugar” continuará avanzando mientras la tecnología continúe volviéndose más poderosa y mientras los índices de transferencia de datos mejoren en el mundo. Consideremos el riesgo de los datos en tránsito y creemos un plan para esto.

Es imprescindible contar con un plan de implementación de datos con apoyo ejecutivo; este también debe acercar el análisis de datos directamente a quienes comprenden las preguntas que deben formularse con respecto a la información que puede proporcionar. Para la gestión de datos moderna se requiere un acto de equilibrio verdadero entre la habilitación del análisis de autoservicio y la protección de información de negocios confidencial.

La mayoría de los países imponen legislaciones de protección de datos para la información relacionada con los ciudadanos individuales. También se aplican niveles adicionales de gestión a la información financiera de empresas públicas y a otras protecciones en educación y cuidado de la salud. Las organizaciones no solo tienen que cumplir con estas capas de gestión; generalmente, también se exigen pruebas de cumplimiento.

“Como grupo de TI, somos mucho más ágiles con Tableau”.

—Doug Rausch, director de los Equipos de Productos CRM y BMI, Mercer.

Vea más material sobre la perspectiva de TI en Tableau

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5Speed: Get results 10 to 100 times fasterThe surgical service teams at Seattle

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Tableau is fast analytics. In a competitive market

place, the person who makes sense of the data

first is going to win.

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Dedico menos de una hora al mes al mantenimiento de un entorno que alberga a 1400 usuarios. No realizo llamadas a la mesa de ayuda; la única llamada que realizo es para solicitar otra licenciamiento.

Paul Lilford, director de EPM y BI de United Healthcare.

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La adquisición de datos continúa cobrando impulso como actividad clave para toda clase de organización y, debido a los innumerables métodos de almacenamiento de datos disponibles a través de los años, cualquier empresa de larga trayectoria probablemente cuente con sistemas heredados. Aun con la implementación de soluciones más nuevas local o en la nube, estos sistemas de almacenamiento de heredados simplemente parecen no desaparecer nunca.

Encontrar un sistema de gestión eficaz y seguro para todas las diferentes fuentes de datos, incluidas las hojas de cálculo aleatorias, y una manera de guiar las organizaciones hacia un estándar de calidad de datos más alto, es una tarea que requiere una combinación de esfuerzos para un enfoque de TI y negocios.

Una mayor precisión en la información se manifestará en términos de un aumento de las ganancias y una reducción de los costos operativos, lo que finalmente proporcionará mejores resultados de negocios. Las organizaciones que comprenden sus datos pueden y lograrán tomar mejores decisiones, más fundamentadas y rápidas.

Cuatro elementos esenciales Considere los siguientes cuatro elementos esenciales al crear o perfeccionar su propia estrategia de gestión de datos.

1. El equipo

• Comience con un equipo pequeño de proyectos para revisar la utilización de análisis de datos existentes y definir un proceso de formalización e implementación de una metodología más amplia de análisis de datos de autoservicio.

• Incluya líderes de TI y negocios en el equipo para brindar una visualización equilibrada de la utilización, la gestión y las necesidades de autoservicio de datos.

• Involucre al menos a un inversor ejecutivo para defender el proyecto de gestión y utilización de datos.

2. Calidad de datos

• Realice una auditoría de datos para descubrir todas las fuentes de datos en uso, la vigencia de estas y las variantes y versiones de los mismos datos en existencia y en uso.

• Cree una infraestructura de datos que permita la consolidación y guíe a los usuarios hacia datos compartidos que sean actuales y precisos.

• Defina un proceso para la incorporación de fuentes de datos nuevas a fin de garantizar que se cumplan los estándares de calidad y criterios de

“Tableau es tan fácil de usar. Nuestros analistas lo incorporan en unas horas; nuestros usuarios finales,

en 10 o 15 minutos”.

—Lloyd Tokerud, gerente de Análisis de First Choice Power.

Escuche cómo la organización de Loyd toma decisiones basadas en datos utilizando Tableau.

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disponibilidad. Durante este proceso, los usuarios profesionales generalmente identificarán y sugerirán nuevas fuentes de datos valiosas, y el sector de TI administrará la implementación operativa de estos.

3. Seguridad y cumplimiento de los datos

• Asegúrese de que se apliquen clasificaciones de datos eficaces, de modo que los datos que requieren protección por razones legales o reglamentarias cumplan con los requisitos de manera auditable.

• Establezca niveles de acceso a los datos aprovechando su sistema existente de acceso a la red, inicio de sesión único a través de Active Directory, SAML u otra solución mucho más fácil de administrar que cuando se dispone de un protocolo separado para el acceso a los datos.

• Implemente herramientas que permitan diferentes niveles de accesos basados en privilegios de usuarios; esto protege datos confidenciales y al mismo tiempo permite el acceso a un análisis de nivel superior.

• Incluya movilidad y BYOD (“traiga sus propios datos”) en sus planes, ya que estas son una de las mayores fuentes de fuga de datos.

4. Gestión de informes y dashboards

• Proporcione para el análisis de autoservicio guías claras sobre cómo acceder a los datos correctos.

• Implemente un proceso a fin de revisar y aprobar informes y dashboards para la producción, y proporcione al mismo tiempo una “sandbox” de manera que los usuarios desarrollen y prueben informes.

• Comunique el proceso completo y asigne inversores de datos de negocios y

TI como puntos de contacto y asesores.

Datos de producción

Datos ad-hoc

Entorno de sandbox

Análisis y desarrollo de dashboards rápidos

Entorno de producción

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Conclusiones

La clave para la gestión de datos en una era de análisis de autoservicio es asociar

la TI con la empresa. La gestión de datos no tiene que ver con bloquear todo para

unos pocos usuarios privilegiados, sino con permitir amplios grupos de usuarios

con los controles apropiados. Los usuarios profesionales obtienen acceso seguro

a fuentes de datos de producción compartida administrada por TI, de modo que

no necesitan buscar los datos correctos ni preocuparse por el hecho de que

los datos estén protegidos. El sector de TI tiene la oportunidad de establecer

controles de seguridad y prácticas empresariales, lo que permite a este mantener

la precisión y seguridad de los datos. Cuando se lleva adelante de manera

correcta, la gestión de datos tiene que ver con proporcionar los datos correctos

a las personas correctas, cuando los necesiten y donde los necesiten, para que

puedan responder a sus propias preguntas.

El rol de Tableau en su estrategia de gestión de datosTableau proporciona una infraestructura para ayudar a las personas a ver y

comprender sus datos. Tableau Desktop se adecua a cualquier estrategia de

gestión de datos, al proporcionar una plataforma de visualización de datos fácil de

utilizar y aprender y, al mismo tiempo ofrecer compatibilidad con el inicio de sesión

único a través de Active Directory y SAML, para controlar el nivel de acceso

de los usuarios a los datos dentro de los libros de trabajo y las visualizaciones

compartidas. Tableau Server y Tableau Online facilitan el uso compartido seguro

de datos e informes de manera global y, al mismo tiempo, el cumplimiento de las

políticas de gestión organizativa. El soporte móvil para Android e iOS permite que

los usuarios visualicen sus datos e interactúen con ellos sobre la marcha. Todos

los usuarios pueden explorar los datos tanto como se lo permitan sus derechos

de acceso.

“Tableau Software mantiene su posición y se apoya sobre su fuerza como líder

en visualización avanzada de datos ágil”. Forrester Wave™: Plataformas de

inteligencia de negocios ágiles, tercer trimestre, 2014.

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Acerca de TableauTableau Software ayuda a las personas a ver y comprender datos. Al proporcionar inteligencia de negocios muy rápida y una experiencia uniforme desde una PC hasta el iPad, las soluciones de Tableau se centran en una aplicabilidad sobresaliente, una seguridad de nivel empresarial y una capacidad de implementación en cualquier lugar. Vea la forma en que Tableau puede ayudarlo al descargar la prueba gratuita en www.tableausoftware.com/trial.

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