Siete ideas para crear una estrategia de gobierno de BI de Autoservicio

Siete ideas para crear una estrategia de gobierno de BI de Autoservicio

27/11/2018 0 Por World of Data

Las herramientas de analítica BI de autoservicio estimulan los usuarios con maneras fáciles de obtener repuestas, basadas en datos, a temas de negocio. Por otro lado, los sistemas empresariales se han vuelto una marca registrada de la inteligencia de negocio porque solucionan temas importantes, como la calidad, consistencia y un gobierno mejorado de los datos.

Las herramientas actuales de analítica y BI de autoservicio son cada vez más fáciles de usar. La visualización interactiva de los datos ha dado a los usuarios más poder y más control para interactuar con los datos. Y los que han experimentado la libertad de explorar los datos por si mismos y la posibilidad de hacer constantemente nuevas preguntas, muchas veces toman las soluciones empresariales de BI como restrictivas e inflexibles.

Dicho esto, ¿hay alguna forma de unir el BI de autoservicio a las soluciones empresariales?
TDWI te ofrece siete ideas que tu empresa deberá tener en cuenta a la hora de crear una estrategia capaz de unir la productividad del usuario y el gobierno del BI empresarial, en una coexistencia pacifica.


Idea 1: Calibra la función del IT con los requisitos del BI de Autoservicio

En entornos tradicionales de BI empresarial, la mayoría de los usuarios consume datos, aplicaciones y visualizaciones producidas por el departamento de IT. La tendencia del Autoservicio exige un liderazgo más flexible de IT y de negocio, de manera que calibren el nivel de compromiso de IT para que se adapte a los objetivos de los usuarios. El objetivo principal de IT debe ser el de adoptar un rol que sea capaz de ayudar a los usuarios a alcanzar sus objetivos, orientándolos hacia los datos correctos, mientras asesora sobre cómo pueden sacar el máximo provecho de las herramientas de BI, ayudándolos a escalar las aplicaciones.

Idea 2: Actualiza la gobernanza para adoptar la analítica y el BI de Autoservicio
A los usuarios que buscan nuevas fuentes de datos y analíticas, no les gusta esperar que los nuevos datos sean incorporados en la base de datos existentes. Las lagunas de datos (Big Data lakes) y las fuentes de datos basadas en cloud están creciendo, en parte, porque los usuarios necesitan acceder a una mayor variedad de datos. Pero, desafortunadamente, dichas fuentes son muchas veces regidas de manera inadecuada. Las organizaciones necesitan examinar sus estrategias actuales de gobierno del BI y garantizar que estas son responsables a la expansión del entorno de datos.

Idea 3: Repasa la capa semántica de cara a soportar el informe interactivo Autoservicio
Una de las ventajas del BI empresarial “maduro” y de las arquitecturas de bases de datos, es tener una capa semántica coherente a partir de la cual el BI de Autoservicio y la analítica pueden también beneficiarse. Sin embargo, la tecnología Autoservicio distribuida y diversificada puede hacer que el desarrollo y mantenimiento de dicha capa semántica sea un reto complejo. Las organizaciones deben evolucionar su BI empresarial y la capa semántica de la base de datos para garantizar que pueda extenderse a casos BI autoservicio y analíticas ad hoc.

Idea 4: Equilibra la estandardización del BI empresarial con la agilidad del usuario
Descentralizada y mal coordinada, cada implementación de la tecnología autoservicio puede volverse, por sí misma, un silo de datos. Las organizaciones luchan por el equilibrio entre la agilidad del usuario y la estandardización del BI. TDWI recomienda tres pasos:

  • Poner a disposición una gestión autoservicio con orientación;
  • Crear aplicaciones autoservicio que ofrezcan opciones estándar;
  • Optar por un gobierno y gestión de TI menos invasivo.

Idea 5: Introduce, con cuidado, la preparación de datos autoservicio
Para los que intentan equilibrar el gobierno del BI y las capacidades de autoservicio para los usuarios, la preparación de los datos es la principal preocupación. Para evitar trampas en la preparación de datos en autoservicio, TDWI recomienda que las organizaciones centralicen el seguimiento de metadatos, que integren la preparación de los datos con el gobierno y que opten por niveles más elevados de repetitividad, mediante el empleo de tecnologías de automatización y de administración web.

Idea 6: Desarrolla una arquitectura abierta para asociar cargas de trabajo con tecnologías
Las tecnologías de la nube/cloud y de open source exigen que las organizaciones reanalicen sus arquitecturas de base de datos y de BI empresarial. Quizá sea la hora de optar por un enfoque híbrido. Ni todos los casos y cargas de trabajo han necesitado un gobierno riguroso y una estructura de arquitectura única tradicional para las bases de datos y el BI empresarial. La estrategia deberá presentar flexibilidad y apertura para sacar provecho del potencial de las nuevas tecnologías y métodos.

Idea 7: Actualiza la formación para atender a las distintas necesidades de los usuarios
Aunque las herramientas de analítica y de BI se vuelvan cada vez más user friendly, no son algo necesariamente fácil de entender y de utilizar, particularmente por usuarios no técnicos. Entre otras estrategias, este informe recomienda una orientación mediante equipos de BI y alienta la colaboración e intercambio de ideas para permitir que los usuarios aprendan entre sí.

 

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Rethinking Enterprise BI to Fit a Self-Service World”.