En el mundo de la analítica, no estoy diciendo que sea necesariamente malo tener varias herramientas en una empresa, pero los modelos de gobernanza deben estar implementados para garantizar que los datos y las analíticas resultantes sean precisas, consistentes, confiables y seguras. La mayoría de las organizaciones creen que tienen esto cubierto con la implementación de una Política de gobernanza de datos ...
Gobierno de datos
Una Política de gobernanza de datos describe formalmente cómo se debe realizar el procesamiento y la gestión de datos para garantizar que los datos sean precisos, accesibles, coherentes y seguros. La política también establece quién es responsable de la información en diversas circunstancias y especifica qué procedimientos se deben utilizar para administrarla.
¿Vemos lo que falta? No se menciona el uso de análisis. La forma en que se administran los datos y cómo llegan a la herramienta se rige, pero una vez en la herramienta, es temporada oscura y abierta para hacer lo que quiera en nombre del autoservicio o simplemente para hacer el trabajo. Entonces, ¿qué es la gobernanza analítica?
Gobernanza analítica
La Política de gobernanza de análisis describe formalmente qué procesamiento, transformaciones y edición de análisis está permitido más allá de la capa de datos para garantizar resultados precisos, accesibles, consistentes, reproducibles, seguros y confiables.
Todos tenemos un tablero con métricas clave que monitoreamos y posiblemente nos compensen. Todos tratamos de evitar tener múltiples encarnaciones de este tablero, pero esto rara vez parece suceder. Tener una política de gobernanza de análisis ayuda a evitar resultados diferentes cuando se utilizan varias herramientas o autores únicos. En el mundo perfecto, tenemos el 1 alineado con el tablero en el que todos tenemos aportaciones y en el que confiamos. Luego, una política de gobernanza de análisis también garantiza que solo ciertas personas puedan realizar ediciones alineadas en el panel de control en el futuro.
Con suerte, la mayoría de los lectores asienten con la cabeza y están de acuerdo, lo cual es genial. Creo que todos aspiramos a ser honestos y hacer lo correcto, y una política de gobernanza de Analytics simplemente formaliza eso para Analytics. Creo que lo más importante es que formaliza la necesidad de tener una conversación sobre las necesidades de datos más allá de lo que proporciona la fuente y se centra en la construcción y el uso de activos. También lleva a buscar soluciones en las que la gestión del linaje y el cambio apoyen el análisis de autoservicio (y sí Motio puede ayudar aquí).
Piénsalo
Existen políticas para ayudar a proteger a todos. La mayoría de las veces pensamos en escenarios maliciosos y creemos que no pueden pasarnos. Desafortunadamente, he visto y trabajado con empresas en las que han sucedido; Un filtro local simple en un panel para mostrar todas las cuentas frente a las cuentas activas donde estaba en juego una bonificación. Un equipo que accede a los datos gobernados según la política de gobernanza, pero los lleva a una base de datos en la nube para uso de autoservicio fuera del control de TI.
Los riesgos asociados con la inexistencia de una política de gobernanza analítica:
- Malas decisiones: resultados analíticos incorrectos o resultados en los que no se confía
- Sin decisiones: atascado en el análisis en el análisis
- Costo desperdiciado: tiempo perdido con equipos que hacen lo suyo con sus propias herramientas
- Pérdida de valor de marca: respuestas lentas del mercado, malas elecciones o filtración de datos que se hacen públicos
Háblelo con sus equipos y partes interesadas. Tener conversaciones abiertas sobre estos temas puede ser difícil, pero cerrar las brechas entre TI y las líneas de negocio es fundamental para el éxito y la cultura positiva. Todos quieren ser los más ágiles y receptivos, pero sobre todo, ¡correcto!
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