Democratización de datos: Promesa y realidad

Permitir el acceso universal a los datos puede crear oportunidades para generar nuevos ingresos e impulsar la eficiencia operativa en toda una organización. Y lo que es más importante, la democratización de los datos es crucial para la transformación empresarial. Por ese motivo, los proveedores han hecho muchas promesas sobre la democratización de los datos, y no todas han resultado. Por ejemplo, durante muchos años, varios proveedores han promocionado los datos para las masas a través de análisis de autoservicio. El objetivo ha sido poner la información al alcance de usuarios no técnicos sin necesidad de que intervenga el departamento de TI. Los proveedores han centrado sus esfuerzos en proteger a los usuarios de las complejidades subyacentes de los datos, facilitando el uso de las herramientas de análisis y ampliando el alcance a usuarios de cualquier lugar del mundo a través de la nube.

Sin embargo, incluso con un acceso simplificado a los datos, las organizaciones aún no han hecho los progresos que desearían en lo que respecta a la democratización de los datos. Aunque cada vez es más habitual que los usuarios no técnicos accedan a los datos por sí mismos, en la mayoría de los casos sólo pueden hacerlo en determinadas situaciones. Siguen existiendo barreras que dificultan el acceso de los usuarios a todos los datos que necesitan para prise de décision.

Estos son los cuatro principales obstáculos a la democratización de los datos que las organizaciones deben superar en 2022 para adoptar nuevos enfoques de plataformas de datos que ayuden a reducir los costes y la complejidad.

1. Los usuarios no pueden acceder a los datos en silos

Las organizaciones suelen almacenar los datos para el análisis y la prise de décision en un almacén de datos centralizado o en un repositorio similar optimizado para el análisis. Pero eso es sólo un subconjunto de todos los datos que podrían ser útiles. Gran parte de ellos permanecen secuestrados en silos de datos dispares a los que la mayoría de los usuarios no pueden acceder. Para ejecutar los análisis que desean y obtener información que sirva de base a nuevos programas y procesos, los usuarios necesitan acceder a bases de datos transaccionales, bases de datos de IoT, lagos de datos, datos de streaming, etc., datos que pueden estar dispersos en varios centros de datos y nubes. Se me ocurren varios casos de uso, como las ofertas personalizadas automatizadas de comercio electrónico, la optimización de la cadena de suministro, las cotizaciones de seguros en tiempo real, la aprobación de créditos y la gestión de carteras.

2. Las capas semánticas actuales no bastan

Una capa semántica es una representación empresarial de los datos que ayuda a los usuarios a acceder a ellos sin asistencia informática. Aunque las capas semánticas son excelentes para proteger a los usuarios de las complejidades subyacentes de los datos, están diseñadas para representar los datos en una sola base de datos a la vez. Los usuarios de hoy necesitan una capa semántica que sea más ubicua para conectarse e interactuar con múltiples fuentes de datos en múltiples ubicaciones. En palabras de Gartner, los usuarios necesitan un acceso sin fricciones a los datos, desde cualquier fuente ubicada sur site y en la nube.

Los tejidos de datos y las mallas de datos son diseños emergentes de arquitectura de datos que pueden hacer que los datos sean más accesibles, disponibles, descubribles e interoperables que una capa semántica enfocada singularmente. Un tejido de datos actúa como una capa semántica distribuida que conecta múltiples fuentes de datos en múltiples ubicaciones. Una malla de datos va un paso más allá, tratando los datos como un producto que es propiedad de los equipos que mejor entienden los datos y sus usos.

3. Falta de servicios compartidos

La falta de servicios compartidos afecta indirectamente a la democratización de los datos. La ausencia de tales servicios significa que se invierte demasiado tiempo y recursos en esfuerzos separados para gestionar, mantener y proteger los datos, lo que deja menos tiempo para centrarse en permitir el acceso a los datos y ofrecer valor empresarial a los usuarios finales. Además, las incoherencias en la seguridad, los controles, las actualizaciones, los parches, etc. -en múltiples implantaciones- suelen tener consecuencias costosas y que requieren mucho tiempo.

4. Soporte de herramientas débil

La finalidad y el valor que aportan los distintos tipos de herramientas analíticas varían enormemente, por lo que los distintos usuarios -ingenieros de datos, científicos de datos, analistas de negocio y usuarios empresariales- necesitan herramientas diferentes. Sin embargo, muchos proveedores de almacenes de datos no ofrecen una integración flexible de herramientas analíticas y de desarrollo, lo que limita la utilidad de las herramientas para los usuarios y limita la variedad de casos de uso a los que puede servir un almacén de datos.

Cómo avanzar en la democratización de los datos

Para superar estos retos de democratización de datos, las organizaciones deben asegurarse de que los sistemas críticos para el negocio puedan analizar, realizar transacciones y conectarse de la mejor manera posible utilizando la herramienta adecuada para el trabajo adecuado. A medida que nos adentramos en 2022, ahora es el momento de considerar si su plataforma de democratización de datos está superando sus expectativas y satisfaciendo sus necesidades empresariales. Actian está liderando el camino con nuestro enfoque de plataforma de datos. La plataforma de datos debe reunir una amplia gama de capacidades analíticas y de procesamiento de datos que se centren en facilitar el acceso a los datos y reducir los gastos generales de gestión. A medida que las organizaciones aborden estos retos, podrán generar nuevos ingresos e impulsar la eficiencia operativa para transformar verdaderamente su negocio.

Este artículo se publicó originalmente en vmBlog.

Acerca de Teresa Wingfield

Teresa Wingfield es Directora de Marketing de Producto en Actian, impulsando el conocimiento de las capacidades de integración, gestión y análisis de Actian Data Platform. Cuenta con más de 20 años de experiencia en marketing de soluciones analíticas, de seguridad y en la nube en empresas líderes del sector como Cisco, McAfee y VMware. Teresa se centra en ayudar a los clientes a alcanzar nuevos niveles de innovación e ingresos con los datos. En el blog de Actian, Teresa destaca el valor de las soluciones basadas en análisis en múltiples sectores verticales. Consulte sus publicaciones para conocer historias reales de transformación.