{"id":1999,"date":"2021-12-22T15:58:41","date_gmt":"2021-12-22T14:58:41","guid":{"rendered":"https:\/\/keepler.io\/2021\/12\/22\/las-estrategias-en-torno-al-dato-para-2022\/"},"modified":"2023-09-12T11:03:12","modified_gmt":"2023-09-12T11:03:12","slug":"las-estrategias-en-torno-al-dato-para-2022","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/keepler.io\/es\/2021\/12\/22\/las-estrategias-en-torno-al-dato-para-2022\/","title":{"rendered":"Las estrategias en torno al dato para 2022"},"content":{"rendered":"

Seg\u00fan datos publicados por IDC, solo en 2020 se crearon 64,2 Zetabytes de datos, cifra muy cercana a la capacidad de almacenamiento total instalada que alcanza los 6,8 Zetabytes. La explosi\u00f3n de generaci\u00f3n de datos tiene mucho que ver con el impulso de la Covid-19, que dispar\u00f3 el consumo por trabajo y educaci\u00f3n remotas, aumento del ocio digital y de consumo de redes sociales.\u00a0<\/span><\/p>\n

Sin embargo, de todo este volumen de datos en constante crecimiento, hasta 2021 solo se han guardado y almacenado el 2%, la gran mayor\u00eda restante o bien se pierde o bien forman parte de lo que se conoce como \u201cdatos ef\u00edmeros\u201d, aquellos \u00fanicamente asociados al momento del consumo, que requieren almacenamiento solo temporal, o que son actualizados o sobrescritos con datos nuevos.\u00a0<\/span><\/p>\n

En este contexto, lo que est\u00e1 claro es que las compa\u00f1\u00edas deber\u00edan preparar sus sistemas para capturar m\u00e1s informaci\u00f3n. Los datos son y ser\u00e1n un valor de negocio clave para las organizaciones, permiti\u00e9ndoles entrar en lo que se conoce como el c\u00edrculo virtuoso de los datos: la captura de datos permite generar informaci\u00f3n de valor, que analizada y explotada, genera <\/span>insights<\/span><\/i> de negocio para mejorar la toma de decisiones y generar m\u00e1s ventas, las cuales volver\u00e1n a entregar m\u00e1s datos que generar\u00e1n nuevos <\/span>insights<\/span><\/i>.\u00a0<\/span><\/p>\n

M\u00e1s datos, nuevos retos<\/b><\/h3>\n

Con tal volumen de informaci\u00f3n, muchas organizaciones se enfrentan a retos relacionados con la gesti\u00f3n, organizaci\u00f3n y consumo ordenado del dato, m\u00e1s si cabe en entornos de tecnolog\u00eda cloud e h\u00edbridos.\u00a0<\/span><\/p>\n

A medida que la organizaci\u00f3n escala, aparecen nuevas necesidades e iniciativas que, en muchos casos, implican la construcci\u00f3n de repositorios de datos dispersos en distintas \u00e1reas, con distintas tecnolog\u00edas y con distinto modo de consumo.<\/span><\/p>\n

En muchas ocasiones, esta situaci\u00f3n presenta problemas derivados del mantenimiento de estos repositorios de informaci\u00f3n que pasan a ser silos aislados. La generaci\u00f3n de silos en la organizaci\u00f3n trae derivados problemas como el<\/span> desconocimiento o inaccesibilidad<\/b> de la informaci\u00f3n por parte de las distintas unidades de negocio, que trabajan sin visibilidad de lo que hacen otras \u00e1reas y sin aprovechar el valor que estas generan; la <\/span>replicaci\u00f3n del trabajo<\/b> en distintas \u00e1reas y departamentos, repitiendo tareas una y otra vez cuando se podr\u00edan generar sinergias m\u00e1s eficientes; la <\/span>incapacidad de poner en marcha iniciativas<\/b> de casos de uso que consuman datos, ante la falta de conocimiento de la existencia de los mismos; la<\/span> falta de confianza y fiabilidad en los datos <\/b>existentes, causada por la propia gesti\u00f3n aislada y sin criterios comunes y compartidos, lo que lleva a su no uso o a dedicar excesivo tiempo a validarlos; y, por \u00faltimo, y quiz\u00e1s m\u00e1s clave, la <\/span>inexistencia de una figura<\/b> que represente y vele por la calidad y consistencia de los datos en el conjunto de la organizaci\u00f3n.\u00a0<\/span><\/p>\n

Pero, en un escenario as\u00ed, no est\u00e1 todo perdido. Existen mecanismos que ayudan a enfrentar estos retos y que pasan por realizar un trabajo de descubrimiento del dato y de definici\u00f3n de palancas del cambio dentro de la organizaci\u00f3n.\u00a0<\/span><\/p>\n

La <\/span>colaboraci\u00f3n<\/b> es indispensable, a trav\u00e9s de trabajar estrechamente con y entre los representantes de negocio de cada \u00e1rea generadora de iniciativas y de datos dentro de la organizaci\u00f3n; la <\/span>clasificaci\u00f3n<\/b> de dominios de datos<\/b> de la organizaci\u00f3n, complement\u00e1ndolo con la <\/span>definici\u00f3n de subdominios y <\/b>datasets<\/i><\/b> que pertenezcan a cada uno de ellos; el <\/span>identificar el dominio t\u00e9cnico de cada uno de esos <\/b>datasets<\/i><\/b>; la <\/span>definici\u00f3n de un <\/b>framework<\/i><\/b> de trabajo en cuanto a clasificaci\u00f3n, catalogaci\u00f3n y control de calidad del dato; y, todo ello, apoyado en una <\/span>herramienta de gobierno del dato<\/b> que ayude con la puesta en marcha del modelo de gesti\u00f3n y de gobierno.\u00a0<\/span><\/p>\n

La puesta en marcha de este tipo de mecanismos no es directa ni inmediata, implica una <\/span>gesti\u00f3n del cambio<\/b> dentro de los equipos de negocio e IT que requieren capacitaci\u00f3n y tiempo. No obstante, una vez definido el marco de trabajo, hay ciertas labores que se pueden realizar de una manera distribuida en los distintos departamentos y equipos de trabajo y que ayudan enormemente a que la gesti\u00f3n del dato sea exitosa.\u00a0<\/span><\/p>\n

    \n
  • Distribuir la tarea de descubrimiento del dato inicial entre los equipos generadores de datos.\u00a0<\/span><\/li>\n
  • Establecer un modelo de gesti\u00f3n del dato (Data Owner, Data Steward) donde cada \u00e1rea se responsabiliza de sus dominios de datos.<\/span><\/li>\n
  • Repartir las tareas de catalogaci\u00f3n del dato t\u00e9cnico y de negocio.\u00a0<\/span><\/li>\n
  • Definir claramente los mecanismos de acceso al dato y los responsables de los mismos.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

    Para la gesti\u00f3n y supervisi\u00f3n de estas tareas distribuidas, son necesarias<\/span> herramientas y soluciones tecnol\u00f3gicas<\/b>. Por ejemplo, algunas organizaciones tienden a apoyar su gesti\u00f3n y gobierno del dato en <\/span>suites<\/i><\/b> completas<\/b>, listas para usar y licenciadas tipo Collibra o Informatica. Tambi\u00e9n existen <\/span>soluciones propias de los proveedores cloud y versiones <\/b>open source<\/i><\/b> que permiten una customizaci\u00f3n de los procesos y funcionalidades a las necesidades concretas de cada organizaci\u00f3n, como son Apache Atlas o Datahub.<\/span><\/p>\n

    Este tipo de plataformas o herramientas ofrecen una serie de funcionalidades comunes: cat\u00e1logo y organizaci\u00f3n de los datos y dominios de los datos, definici\u00f3n de roles y administradores del dato en sus distintos sabores, implementaci\u00f3n de glosarios de t\u00e9rminos de negocio, linaje del dato e informaci\u00f3n de consumo, funcionalidades de explotaci\u00f3n del dato, reporting de uso y consumo\u2026\u00a0<\/span><\/p>\n

    En definitiva,<\/span> la gesti\u00f3n eficaz y eficiente del dato requiere dar varios pasos indispensables: una fase de <\/span>descubrimiento<\/b> del dato de la organizaci\u00f3n, una fase de <\/span>definici\u00f3n y consolidaci\u00f3n<\/b> de un marco de trabajo en cuanto a calidad, <\/span>ownership<\/span><\/i> y organizaci\u00f3n del dato y una etapa de <\/span>aterrizaje e implantaci\u00f3n tecnol\u00f3gica<\/b> que nos ayudar\u00e1 en la puesta en marcha y en la implementaci\u00f3n de ese marco de trabajo.<\/span><\/p>\n

    Las organizaciones que sean capaces de acometer esta transici\u00f3n a una <\/span>gesti\u00f3n del dato m\u00e1s distribuida, accesible y eficaz<\/b>, conseguir\u00e1n implementar, m\u00e1s f\u00e1cilmente y de forma exitosa, una <\/span>cultura del dato<\/b> dentro de la organizaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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