Mejore su catálogo de datos con un mercado de datos empresariales (EDM)

En la última década, los catálogos de datos han surgido como pilares importantes en el panorama de las iniciativas basadas en datos. Sin embargo, muchos proveedores del mercado no están a la altura de las expectativas, con largos plazos, proyectos complejos y costosos, modelos burocráticos de gobernanza de datos, bajos índices de adopción por parte de los usuarios y creación de poco valor. Esta discrepancia se extiende más allá de los proyectos de gestión de metadatos, reflejando un fracaso más amplio a nivel de gestión de datos.

La situación actual revela una desconexión entre la competencia técnica y los conocimientos empresariales, una falta de colaboración entre productores y consumidores de datos, problemas persistentes de latencia y calidad de los datos, y una escalabilidad insatisfecha de las fuentes de datos y los casos de uso. A pesar de las considerables inversiones en personal y tecnología, las empresas se enfrentan a una cruda realidad: la incapacidad de satisfacer adecuadamente las necesidades empresariales.

La buena noticia, sin embargo, es que esta situación puede invertirse adoptando un mercado de datos empresariales (EDM) y aprovechando las inversiones existentes.

Presentación de Enterprise Data Marketplace

La GED no es una panacea, sino una solución transformadora. Requiere que las empresas reformulen su enfoque de los datos, introduciendo una nueva entidad: los productos de datos. Se hace imperativa una sólida malla de datos, como defiende Zhamak Dehghani en su perspicaz entrada de blog, en la que la GED sirva de capa experiencial de la malla de datos.

Sin embargo, el panorama ha evolucionado con una nueva clase de GED: una plataforma de intercambio de datos integrada con un sólido catálogo de datos federado:

EDM = Plataforma de intercambio de datos + Catálogo de datos sólido

Esto es precisamente lo que la Plataforma de Inteligencia de Datos Actian logra, y planea mejorar aún más, con nuestra definición de un EDM:

Un mercado de datos empresariales es una solución similar al comercio electrónico, en la que los productores de datos publican sus productos y los consumidores exploran, comprenden y adquieren los productos publicados.

El Mercado funciona sobre un Catálogo de Datos, facilitando la puesta en común y el intercambio de los Datos de Dominio más valiosos empaquetados como Productos de Datos.

¿Por qué complementar su catálogo de datos con un mercado de datos empresariales?

Hemos recopilado 5 razones de peso para mejorar su catálogo de datos con un mercado de datos empresarial.

Razón nº 1: Racionalizar el proceso de creación de valor

Al confiar a los dominios la responsabilidad de crear Productos de Datos, desbloquea la riqueza de conocimientos que poseen los profesionales de negocio y fomenta una colaboración más fluida con los Ingenieros de Datos, los Científicos de Datos y los equipos de Infraestructura. Alineados con los objetivos empresariales compartidos, el diseño, la creación y el mantenimiento de productos de datos valiosos y listos para usar adoptarán colectivamente una mentalidad de pensamiento de diseño de productos.

Dentro de este marco, los equipos se organizan de forma autónoma, agilizando las ceremonias para la entrega incremental de Productos de Datos, aportando fluidez al proceso de creación. A medida que los productos de datos incorporan nuevos metadatos para guiar a los consumidores de datos en su uso, un EDM asume un papel fundamental en la configuración y exploración de los metadatos relacionados con los productos de datos, sirviendo esencialmente como el plano de experiencia en el marco de la malla de datos.

Al adherirse a los matices específicos del dominio, hay una notable reducción tanto en el volumen como en el tipo de metadatos, junto con un proceso de curación más eficiente. En tales casos, una EDM robusta, anclada por un potente Catálogo de Datos como la Plataforma de Inteligencia de Datos Actian, emerge como el motor central. Esta EDM no sólo facilita el diseño de ontologías específicas del dominio, sino que también cuenta con capacidades de recopilación automatizada de fuentes de datos tanto locales como basadas en la nube. Además, permite la federación de catálogos de datos para implementar diversas topologías de malla de datos y ofrece a los usuarios finales una experiencia de compra de datos intuitiva y sin esfuerzo.

Razón nº 2: Racionalizar las inversiones existentes

Al utilizar una EDM (junto con un potente catálogo de datos), las inversiones existentes en plataformas de datos modernas y en personal pueden mejorarse significativamente. La eliminación de intrincados conductos de datos, en los que a menudo no es necesario mover los datos, se traduce en un importante ahorro de costes. Del mismo modo, la reducción de reuniones de sincronización complejas, numerosas e innecesarias con equipos multifuncionales supone un ahorro de tiempo considerable.

Por lo tanto, el órgano de gobierno federado mantiene un enfoque centrado exclusivamente en las actividades relacionadas con la malla de datos. Esta estrategia focalizada optimiza la asignación de recursos y acelera la creación de productos de datos incrementales y delegados, reduciendo el tiempo de obtención de valor.

Para garantizar resultados cuantificables, es fundamental supervisar de cerca el rendimiento de los productos de datos con indicadores clave de rendimiento precisos. Esta medida proactiva mejora la toma de decisiones y contribuye a la obtención de resultados tangibles.

Razón nº 3: Lograr una mejor adopción que sólo con un catálogo de datos

Una GED, junto con un potente catálogo de datos, desempeña un papel fundamental a la hora de facilitar la adopción. A nivel de dominio, ayuda a diseñar y conservar metadatos específicos del dominio fácilmente comprensibles para los usuarios empresariales del dominio. Esto evita la necesidad de una "capa común", un escollo típico en la adopción del Catálogo de Datos. A nivel de malla, ofrece medios para consumir productos de datos de forma eficaz, proporcionando información sobre ubicación, versión, calidad, estado, procedencia, plataforma, esquema, etc. Un metamodelo dinámico específico del dominio, unido a unas potentes capacidades de búsqueda y descubrimiento, convierten a la EDM en un cambio de juego.

El valor añadido de la GED reside en los derechos de acceso y aprovisionamiento, la integración con los sistemas de tickets, las plataformas dedicadas a la aplicación de políticas de datos y las funciones de los proveedores de plataformas de datos modernas, un concepto denominado gobernanza computacional de datos.

Razón nº 4: Aclarar la responsabilidad y supervisar el rendimiento de la creación de valor

La aplicación de los principios de gestión de productos a los productos de datos y la asignación de la propiedad a los dominios clarifica las responsabilidades. Cada dominio es responsable del diseño, la producción y la gestión del ciclo de vida de sus productos de datos. Este enfoque garantiza que las funciones y expectativas estén bien definidas.

A continuación, la GED abre los Productos de Datos a toda la organización, estableciendo normas que los dominios deben cumplir. Esta exposición ayuda a mantener la coherencia y garantiza que los productos de datos se ajusten a los objetivos y parámetros de calidad de la organización.

En el marco de la GED, las empresas establecen KPI tangibles para supervisar el rendimiento empresarial de los productos de datos. Este enfoque proactivo permite a las organizaciones evaluar la eficacia de sus estrategias de datos. Además, permite a los consumidores de datos contribuir al proceso de evaluación a través de valoraciones colectivas, fomentando un entorno colaborativo e inclusivo para la retroalimentación y la mejora.

Razón nº 5: Aplicar a la estrategia de datos los principios probados de Lean Software Development

La creación de productos de datos sigue un paradigma similar al de los principios de Lean Software Development que revolucionaron la transformación digital. Adoptar principios como la eliminación de residuos, la amplificación del aprendizaje, la toma de decisiones tardía, la entrega rápida y la creación de calidad forma parte integral del enfoque que puede permitir una malla de datos.

En este contexto, el GED actúa como plataforma de colaboración para los equipos que se dedican a la creación de Productos de Datos. Facilita:

• Funciones de descubrimiento: Ofrece la curación técnica automática de tipos de datos, información de linaje y esquemas, lo que permite la creación rápida de productos ad hoc.
• Curación de metadatos específica para Data Mesh: El EDM incorpora capacidades automáticas de curación de metadatos específicamente adaptadas a Data Mesh, con la condición de que el Catálogo de Datos tenga capacidades de federación.
• Cobertura 360 de la información sobre productos de datos: Garantizar una cobertura exhaustiva de la información relacionada con los Productos de Datos, abarcando sus aspectos de diseño y entrega.

En esencia, la colaboración entre un Enterprise Data Marketplace y un potente Catálogo de Datos no sólo mejora el ecosistema general de datos, sino que también aporta beneficios tangibles al optimizar las inversiones, reducir las complejidades innecesarias y mejorar la eficiencia del proceso de creación de valor de los datos.

Acerca de Actian Corporation

Actian hace que trabajar con datos sea fácil. Nuestra plataforma de datos simplifica la forma en que las personas conectan, gestionan y analizan datos en entornos cloud, híbridos y locales. Con décadas de experiencia en gestión y analítica de datos, Actian ofrece soluciones de alto rendimiento que ayudan a las empresas a tomar decisiones basadas en datos. Estamos reconocidos por los principales analistas del sector y hemos recibido premios por nuestro rendimiento e innovación. Nuestros equipos comparten casos de éxito en conferencias (como Strata Data) y contribuyen activamente a proyectos de código abierto. En el blog de Actian tratamos temas como la ingesta de datos en tiempo real, el análisis de datos, la gobernanza y gestión de datos, la calidad de los datos, la inteligencia de datos y el análisis impulsado por IA.