15 empresas comparten sus experiencias en gestión de metadatos

El 12 de octubre invitamos a nuestros clientes francófonos a una mesa redonda sobre el siguiente tema: "Cómo conseguir la participación de diferentes colaboradores en un proyecto de gestión de metadatos". Este evento fue una oportunidad para que la comunidad de Actian Data Intelligence Platform Data Catalog compartiera las dificultades a las que se enfrentaron, así como todos los enfoques implementados para superarlas.

En este artículo resumiremos los principales puntos que surgieron durante nuestros debates.

Principales dificultades a la hora de implicar a los colaboradores en un proyecto de gestión de metadatos

Los representantes de nuestros clientes mencionaron en primer lugar las dificultades encontradas para movilizar a los usuarios colaboradores, desde los perfiles técnicos hasta los perfiles empresariales, así como la adopción de la propia herramienta Catálogo de datos.

Los usuarios contribuyentes reticentes no perciben sistemáticamente el interés de descentralizar el conocimiento de los datos en una herramienta, considerando que este conocimiento ya es accesible para ellos (cultura local, si no individual). Este problema se ilustró especialmente con el ejemplo de los desarrolladores que consideraban que la documentación la llevaba el código y que, por lo tanto, una duplicación de esta documentación no tenía ningún interés.

Sin embargo, algunos participantes señalaron que no había que convencer tanto a los usuarios técnicos contribuyentes como a los usuarios empresariales, para quienes el valor del Catálogo de Datos era difícil de comprender.

Soluciones para superar estas dificultades

Involucrar a los colaboradores

Para varios participantes, los enfoques o medios utilizados para implicar a los contribuidores se basan en un proyecto de Data Lake o en una migración técnica de una plataforma, lo que permite enmarcar una primera etapa dedicada a la gestión de metadatos en el proceso de validación.

La documentación se convierte así en una actividad necesaria en el proyecto. Todo el proceso se convierte entonces en un automatismo y, en algunos casos, se aplica incluso antes de seleccionar y utilizar una solución de gestión de metadatos específica.

Comunicación dentro de los equipos

La comunicación también desempeña un papel importante para algunos participantes. Está especialmente estructurada en el caso de uno de los participantes, con la puesta en marcha de un "plano" para compartir las reglas (normas de contribución y uso del catálogo de datos). Explicaron cómo establecieron reuniones semanales del proyecto con representantes de cada línea de negocio, identificaron a los "representantes de datos", enviaron una comunicación tipo boletín y una revista mensual. Esta comunicación sirve así al objetivo de crear una comunidad de datos.

El atractivo de la plataforma

Al igual que un diccionario que no cubre todas las letras del alfabeto, un catálogo de datos que se perciba como incoherente no atraerá ni al contribuyente ni al usuario. Por eso es importante trabajar en el perímetro de la información para establecer incrementos que puedan alcanzarse de forma rápida y coherente. En relación con esta fase inicial, que se considera crítica, se mencionó la gamificación, que se juzgó un buen impulso, pero no permanente.

Explicar la importancia del catálogo de datos

También es importante subrayar la importancia del propósito de implantar un catálogo de datos, así como el mensaje subyacente: documentar los datos no debe ser una opción o un extra, sino un principio fundamental en las empresas. Esta regla general debe inculcarse a los colaboradores, al igual que la inspección de seguridad de un vehículo.

Centrarse en un enfoque "ofensivo

Para maximizar las posibilidades de éxito del proyecto de Catálogo de Datos, es crucial no centrarse en los llamados casos de uso "defensivos"; es decir, todos los casos de uso consistentes en documentar y representar imperativos legales y/o normativos, como el GDPR (o la normativa BCBS 239 en el sector bancario).

De hecho, aunque son importantes, estos casos de uso defensivo no generan valor, y no tendrán mucho atractivo para los perfiles de BI, por ejemplo.

Por tanto, es importante comprender las necesidades de los usuarios objetivo para integrar rápidamente casos de uso "ofensivos" en el proyecto de Catálogo de Datos.

Este es, por ejemplo, el caso de un participante perteneciente al sector minorista, que abrió la plataforma Actian Data Intelligence a los usuarios del departamento de marketing. Estos últimos pueden ahora encontrar la información que necesitan de forma fácil y eficaz para realizar sus tareas, sin tener que solicitarla a los propietarios de los datos.

Enfoque "ofensivo

Por último, la aplicación de un enfoque de gobernanza de datos en el sentido más amplio del término requiere una reflexión en profundidad dentro de la empresa. Esto abarca desde la identificación (y posterior comunicación) de la importancia de los datos en la estrategia corporativa, hasta la redefinición de los modelos operativos para aplicar toda la estrategia de datos.

Para ilustrarlo, se citó el ejemplo de una empresa bancaria francesa que estableció "objetivos de datos" para todos los empleados con una definición de las responsabilidades que se espera de ellos. Este tipo de enfoque requiere un cambio de mentalidad, pasando de una visión individualista a una visión colectiva 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.