Alcenit Insights - Data Governance

7/27/2019 Alcenit Insights - Data Governance

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Data Governance Gestionando la información como unactivo empresarial

¿Por qué es importante el tema deData Governance? En general siempre se dice que lacapacidad de un empresario está muycentrada en su intuición para poder tomar decisiones acerca de cómoevolucionar en el negocio, de cómomejorar algunos aspectos de sumercado o de prepararse mejor parasu competencia. Si bien eso es cierto,la realidad de los negocios hoy haceque la intuición no sea suficiente para

respaldar una buena decisión y que esimportante disponer de informaciónadecuada en tiempo y forma; y hoyesa información provienefundamentalmente de los sistemas deinformación, y los sistemas deinformación son cada vez máscomplejos, procesan cada vez másinformación y determinan cuáles detodo ese mundo de datos son losnecesarios para tomar una decisiónadecuada. Es todo un problema. Senecesitan ciertos principios, políticas yprocedimientos que aseguren que el

dato correcto, esté disponible paratomar la decisión correcta y ahí esdonde el concepto de DataGovernance toma importancia y

relevancia. Es un elemento formal qayuda a que esa intuición que empresario debe tener se vrespaldada por decisiones formabasada en información objetioportuna y que básicamente proviede sistemas de información binstrumentados.

¿Es Data Governance un tematecnológico o de negocios? En general, los problemas qinvolucran los sistemas de informacson una combinación de las dcosas; o sea, la tecnología es componente del negocio que en uprimera instancia proveyó servicios soporte a la gestión de la compañque ha ido evolucionando hasta qhoy los sistemas de información sun elemento estratégico de

compañía. Entonces, cuando nosothablamos si es un probletecnológico o es un problema negocios en realidad estamos dicien

que es mitad y mitad. Es decir, negocio tiene que estar al frente deresponsabilidad por los datos y tecnología tiene que garantizar qmediante los soportes y los sistemadecuados esos datos estén en momento que se necesitan, pero responsabilidad por su custodia, responsabilidad por su correctitud

una tarea propia del negocTecnología da soporte a eso.

¿Por qué las organizaciones quetienen iniciativas de BusinessIntelligence deben ponerle atencióa Data Governance? Una de las cuestiones minteresantes para analizar en organizaciones, basados en informe hace unos años, en donde porcentaje muy alto de la gente q

toma decisiones en las Fortune 500 confía en la información que proveen los sistemas de informaciónlas herramientas específicas Business Intelligence para tomar udecisión crítica. Eso tiene que ver cel hecho de que no hay una garantíauna seguridad de que esos datos sconsistentes, son confiables, y oportunos. Entonces, ninguiniciativa de Business Intelligenpuede llegar a ser exitosa desde punto de vista técnico y desde el pun

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El negocio tiene que estar al

frente de la responsabilidad por los datos y la tecnología tieneque garantizar que mediante lossoportes y los sistemasadecuados esos datos estén enel momento que se necesitan .

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Entrevista con Alejandro Bianchi,CEO de Liveware IS



de vista de cumplir su función comoelemento que facilite la toma dedecisiones si por detrás de eso nohay un componente de gobierno, decontrol de esos datos paragarantizar que lo que se estáprocesando y analizando estáacorde con la necesidad que tienea organización. De allí el hecho deque todo proyecto de Businessntelligence en mayor o menor medida implica un proceso o unconjunto de políticas yprocedimientos de DataGovernance para respaldarlo.

¿Cuál es la diferencia entre DataWarehouse y Data Governance? Hay bastante confusión al respecto.Mucha gente cree que DataGovernance es un proyecto demplementación de un DataWarehouse. En cambio, un DataWarehouse es un repositorio dedatos estructurados de algunaforma que se utiliza para extraer nformación para determinadosfines. Es un repositorio de datossoportado por tecnología, pero queno implica que sobre esaherramienta hay un conjunto deprocedimientos y de políticas quegaranticen la calidad de lanformación que está contenida alládentro; o sea, por lo general, losproyectos de Data Warehouse algual que herramientas de Busineesntelligence forman parte de unprograma de Data Governance,pero no es Data Governance en símismo.

¿Cuál es la relación de Big Datacon Data Governance? Big Data es el término de moda.Hace unos años era Service

Oriented Architecture. Básicamentees un concepto que se refiere alalmacenamiento y procesamientode grandes volúmenes denformación heterogénea; o sea,Big Data trata del procesamiento denformación que incluye datosransaccionales, imagen, video,nformación no estructurada comoa que uno puede obtener de unared social para tratar de procesar odo eso para hacer análisismuchos más detallados. El punto


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con Big Data es lo mismo quesucede con cualquier volumenimportante de información: loimportante es saber qué necesitopara tomar una decisión. En cuantomás grande sea ese volumen, másdifícil es tratar de determinar eluniverso de lo que realmentenecesito. Allí es en donde DataGovernance contribuye a que Big

Data sea algo que pueda ser manejado de una manera máseficiente independientemente de latecnología. La gente asocia Big Datacon grandes motores de base dedatos, con grandes herramientas deanálisis de información, pero pocosse preocupan de la necesidad deformalizar el gobierno de todos esosvolúmenes, de determinar qué sirvey qué no sirve; por ejemplo, si yoquiero capturar información de unared social de mis potencialesclientes o consumidores para poder

hacer un análisis de cuáles son susinquietudes relacionadas con misproductos específicos, yo tengo quepoder determinar qué quieroprocesar, de qué manera lo quieroanalizar, cuáles son los resultadosque espero obtener de procesar toda esa cantidad importante deinformación. Esas respuestas las daun programa de Data Governance,de tal forma que lo que llega alanálisis de todos esos volúmenesimportantes de información es

realmente lo que la organizaciónecesita. El problema que enfrentamohoy por hoy no es el hecho que nos faltinformación, el problema es que hatanta que en realidad nos cuesta muchtrabajo saber cuál es la que realmentnecesito, y no solamente en laempresas; nos pasa en la vida cotidianaTanta cantidad de mails, newsletters, dnoticias que recibimos sobre nuestr

profesión; entender qué de todo eso msirve para mí, para mi trabajo, es tal veun desafío individual, así que imagínatlo que eso representa para uncompañía. De allí la relación entre lodos conceptos.

Hoy en día las soluciones de softwareson bastantes sofisticadas. ¿No bastcon comprar una plataforma de altagama para aumentar la productividade introducir innovación en el negocio

En general, el problema del software de las aplicaciones de software ehistórico. Cambian las tecnologíasmejoran los desarrollos, pero loproblemas siguen siendo exactamentlos mismos porque el éxito de limplementación, de una aplicaciódesarrollada in-house, sofisticada o no, la adquisición del último paquete demejor proveedor de soluciones integralees exitoso siempre y cuando esté muclaro qué es lo que se pretende hacer, en el tema de datos uno de los factore



Alejandro Bianchi es presidende Liveware IS (Argentina). Cuencon más de 30 años de experienen ingeniería de softwaConsultor, conferencista y docende larga trayectoria, especializaen Gobierno de Tecnolog

Arquitectura de Softwaevaluaciones CMMI, planificaciestratégica de sistemas

información, mejora del proceso software, gestión del conocimiendesarrollo y metodologías software, planificación y procesde pruebas, métricas de softwareingeniería, ingeniería inversa inteligencia de negocios. Con apoyo, diversas empresas dFortune 500 han mejorado desempeño de TI y alcanzado sobjetivos estratégicos.

Alcenit Corporation se aseguque sus clientes obtengan el vaesperado de su inversión tecnología. Como Partner dSoftware Engineering Institunuestro mayor valor agregado esgestión del cambio organizaciony el uso de buenas prácticas qpermiten resultados mensurablessostenibles. Utilizamos buenprácticas basadas en marcinternacionalmente reconocidocomo COBIT, CMMI e ITIL.

de éxito de esas implementacionesiene que ver con la forma de migrar os datos desde lo que tengo haciadonde voy hacer el cambio. Por ejemplo, muchos aplicativos legacy creados en la misma organizaciónmanejan un portafolio de datos quemuchas veces es mucho menor delque este tipo de paquetes tienen.

Entonces, una de las grandespreguntas de este tipo demplementaciones es ¿de dónde sacoos datos que la nueva aplicación meesta pidiendo? Y ahí es donde ese tipode preguntas empiezan a contestar algunas cuestiones de DataGovernance. Ok, si necesito esosdatos ¿cuál es la mejor forma deobtenerlos? Y, una vez lo logréobtener ¿cómo me aseguro quenformación que antes no estabaobteniendo desde el punto de vista delnegocio ahora sea crítica para poder

sostener el aplicativo? Entonces,puede ser que una solución para laorganización sea implementar unproducto de este tipo, pero desde elpunto de vista de datos la necesidadde gestionar los datos de una maneraeficiente para garantizar una migraciónadecuada hacia esa nueva aplicaciónes un problema de Data Governanceque no se resuelve y que no loresuelve el paquete en sí mismo, si noque lo resuelve un claro esquema demigración. ¿Qué hago con todos esos

tecnología es una combinación elementos, del negocio, de IT y procesos y demás, que se conjugpara que ese proyecto sea exitospero no el paquete en sí mismo. Portanto, eso es parte de la solución, peno necesariamente es una solucicompleta.


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datos que hoy no estoy manejando,pero que el aplicativo me pide? ¿cómoresuelvo el problema semántico entrelas definiciones que el nuevo aplicativotiene con las definiciones de datos quetengo en mi organización? ¿cómounifico ese lenguaje nuevo para quetodas las áreas de la organizaciónempiecen a trabajar el mismo idioma?

Y todo eso no es tecnología, todo esoes proceso, concientización, visióncompartida y una serie cosas. Y el otroelemento importante en la aplicación deeste tipo de paquetes es el hecho deque por lo general estos proyectossolamente son exitosos cuando laorganización se adapta a las buenasprácticas que estos paquetescontienen. ¿Qué quiero decir con esto?Que ningún proyecto de estos puedeser exitoso si lo que yo intento hacer esque el paquete se comporte como yome comporto hoy, esos proyectos son

proyectos de alto riesgo, terriblementecostosos porque en realidad esospaquetes están preparados paratransformar a la organización y no quela organización transforme al paquete yeso es uno de los grandes riesgos deestas implementaciones.

En síntesis, no hay una bala de plataque resuelva todos los problemas deuna compañía, hay muchas cosas quese conjugan para eso. Laimplementación de este tipo de

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