Informe

Tableau Data Management

Confianza, visibilidad y gobernanza para el análisis de autoservicio escalable

Tableau revolucionó el panorama de la inteligencia de negocios con un análisis de autoservicio moderno. Al facilitar el acceso a un análisis visual intuitivo para aquellas personas que tienen conocimientos especializados, estas personas pueden comenzar a explorar sus propias preguntas sobre los datos y repetir fácilmente sus análisis a fin de descubrir nueva información, sin tener que depender del departamento de TI. A medida que las implementaciones de análisis moderno aumentan, el departamento de TI debe enfrentar desafíos para seleccionar, administrar y promocionar los datos adecuados. Mientras tanto, los usuarios corporativos se esfuerzan por encontrar datos relevantes y confiables para sus análisis.

Como parte de su misión de ayudar a las personas a ver y comprender los datos, Tableau está invirtiendo en administración de datos para sus usuarios de un modo único. Por medio de una solución altamente visual que los usuarios pueden usar en el contexto de sus análisis, ayudamos a todos los miembros de la organización a estar seguros de que cuentan con los datos adecuados y pueden confiar en ellos para tomar decisiones. Aumentar la visibilidad, el descubrimiento y la confianza ayuda a adaptar un entorno de datos gobernado. Esto significa que el departamento de TI puede administrar mejor la proliferación de fuentes de datos y contenido de análisis y, al mismo tiempo, los usuarios finales tienen la capacidad para encontrar los datos que necesitan más rápidamente y pueden confiar en sus análisis.

Los procesos de administración de datos tradicionales ya no se adaptan

Para que el análisis moderno tenga éxito, las organizaciones deben lograr un equilibrio entre la habilitación y la gobernanza, sin poner en riesgo la seguridad. A fin de poder adaptarse, esto implica cambiar el enfoque de administración de datos de modo que se amplíe la visibilidad y se ayude a los usuarios finales a encontrar datos confiables.

Aumentan los volúmenes y las variedades de datos y los casos de uso de análisis

En el pasado, las organizaciones recopilaban y administraban solo los datos corporativos relevantes. Hoy, cada departamento, desde marketing hasta ventas e incluso finanzas, cuenta con diversos tipos de datos y necesidades de análisis propias para maximizar su valor. Las personas recopilan datos incluso antes de saber qué hacer con ellos, y ciertos datos de departamentos y sus aplicaciones ni siquiera se conectan al departamento de TI.

Además, contribuir con esta proliferación de datos es el trabajo que se realiza para que los datos tengan la forma y el formato adecuados para el análisis. A menudo, en los modelos tradicionales, el departamento de TI prepara los datos para un caso de uso de análisis específico y, luego, prosigue con el mantenimiento de las bases de datos o los archivos. Dado que se acumulan cada vez más datos, el departamento de TI busca estabilidad para respaldar el entorno de datos, pero enfrenta desafíos a la hora de eliminar tablas y fuentes de datos, ya que no tiene claro el impacto que esto tendrá en los usuarios y teme interrumpir dashboards que puedan ser fundamentales para el negocio.

Cambian los roles del departamento de TI y de los usuarios corporativos respecto del análisis

El análisis moderno ha ayudado a que el rol del departamento de TI pase de la elaboración de informes al mantenimiento y la protección de sistemas que habilitan la autosuficiencia para las decisiones basadas en los datos de toda la organización. Los usuarios corporativos ahora incorporan diversos tipos de datos que les importan, pero todavía no de modo escalable. Muchos procesos todavía son manuales y pueden requerir que los datos se muevan de sistemas gobernados a sistemas no gobernados para el análisis. El departamento de TI adopta la gobernanza como un modo de proteger la exploración de datos y análisis, en lugar de restringir el acceso y ocasionar un cuello de botella. Sin embargo, el departamento de TI todavía tiene la responsabilidad de adaptar el análisis de autoservicio a un público más amplio. Esto requiere la puesta en marcha y la automatización de los procesos, además de un equilibrio entre control y agilidad.

Dado que las organizaciones dependen cada vez más de la toma de decisiones basadas en los datos para el cambio organizacional, son cada vez más las personas que solicitan acceder a datos y analizarlos. Si bien algunos usuarios corporativos están desarrollando conocimientos de datos más sofisticados, la mayoría de ellos no saben qué datos deberían usar o dónde encontrar esos datos. Las convenciones de nomenclatura, las estructuras de datos complejas, conocer las bases de datos y saber qué tablas unir plantean desafíos para los usuarios habituales. Cuando el acceso a los datos se limitaba a unas pocas personas en la empresa, lo más fácil era consultar con un experto en datos. Hoy, eso no es posible debido al aumento de casos de uso de datos y la rápida adopción del análisis moderno.

Las personas necesitan transparencia y confianza en contexto

Históricamente, descubrir cómo se usan los activos de datos en toda una organización ha sido muy sencillo; por ejemplo, bastaba con preguntar quién estaba usando determinados datos y cómo lo estaba haciendo. Otras veces, en cambio, resultaba demasiado complicado; por ejemplo, requería extraer contenido para encontrar respuestas. Supongamos que falla una tarea de preparación de datos o que debe quitarse una tabla de una base de datos. En un modelo de administración de datos tradicional, un administrador podría actualizar una wiki o enviar un correo electrónico masivo esperando que las personas involucradas reciban el mensaje. Supongamos que la organización cuenta con un catálogo de datos empresariales con descripciones de datos útiles, dependencias documentadas e indicadores de actualización de los datos. ¿Con qué frecuencia los usuarios finales inician sesión en este otro sistema para saber si los datos que están usando son confiables y están actualizados antes de comenzar el análisis?

Los requisitos de cumplimiento también hacen que sea más difícil garantizar que las personas están usando los datos adecuados. Esto, a su vez, puede afectar la percepción de una organización a la hora de administrar correctamente datos confidenciales. Si el departamento de TI quiere que los usuarios finales comprendan qué datos deberían usar y si hay un problema con la calidad, los usuarios necesitan contar con información acerca de la calidad de los datos en el contexto del análisis y no en un sistema o una herramienta aparte. Al proporcionar estos metadatos directamente a los usuarios, ellos pueden saber si deben confiar o no en los datos.

Según los datos de encuesta de Gartner, los consumidores de datos están exigiendo una entrega de datos acelerada, mientras que los productores de datos están enfrentando una presión cada vez mayor para acceder, revisar, calificar y entregar datos rápidamente. Ambas situaciones sobrepasan las soluciones de administración de datos (y, específicamente, de integración de datos) tradicionales.

Por qué Tableau aborda la administración de datos de un modo diferente

Después de conversar con una gran cantidad de clientes, hemos observado problemas evidentes con una enorme variedad de datos, inversiones en almacenes de datos y otras herramientas de administración sin explorar, y dificultades para garantizar que los usuarios obtengan los datos adecuados para tomar decisiones. Nuestro enfoque de administración de datos es diferente de las soluciones tradicionales porque permite descubrir metadatos e integrar procesos de administración en la plataforma de análisis de Tableau a la que los usuarios ya dedican su tiempo. Esto no solo proporciona una experiencia visual que beneficia enormemente al departamento de TI y a los usuarios habituales, sino que también permite ampliar la eficacia de las inversiones en administración de datos existentes.


Capacitamos al departamento de TI y a la empresa

En líneas generales, las soluciones de administración de datos tradicionales no se han diseñado pensando en múltiples usuarios finales. Para poder adaptar un entorno de autoservicio en el que más personas acceden a los datos, creemos que es muy importante que los usuarios finales compartan con los administradores algunas de las responsabilidades de administración de datos tradicionales.

Nos centramos en el análisis

Mientras que otras soluciones de administración de datos pueden ayudar a migrar datos o integrar aplicaciones, Tableau sigue centrándose principalmente en el análisis. Sabemos el valor que puede tener otorgar a los usuarios la información que necesitan cuando y donde la necesiten, es decir, directamente en el flujo de su análisis.

Valoramos el poder de lo visual

Creemos que una interfaz visual ofrece la mejor manera de interactuar con sus datos. Ya sea que esté buscando datos correctos, preparando datos para el análisis o explorando datos para hallar información, las interacciones visuales permiten realizar esos procesos de manera más rápida y fácil.

Ofrecemos flexibilidad y una gran cantidad de opciones

Comprendemos que es muy importante que aproveche sus inversiones existentes a medida que evoluciona su entorno de datos empresarial. Ofrecemos una cantidad de alternativas incomparable, que abarcan desde opciones de implementación hasta nuestra gran cantidad de conectores de datos nativos. Además, proporcionamos la misma flexibilidad y extensibilidad para nuestra solución de administración de datos.

Presentamos Tableau Data Management Add-on

Gracias a nuestro enfoque de administración de datos, estamos brindando al departamento de TI la capacidad para desarrollar y mantener un entorno de datos escalable, gobernado y autosuficiente en un panorama de datos en continuo cambio. Tableau Data Management Add-on incluye Tableau Prep Conductor y Tableau Catalog.


Visibilidad

Aumente la visibilidad de los activos de datos de su organización a fin de administrar su entorno de manera más eficaz.

Gobernanza y confianza

Desarrolle gobernanza y confianza en los datos que se usan para tomar decisiones en toda la organización.

Descubrimiento

Impulse el descubrimiento de modo que los usuarios puedan encontrar los datos correctos para el análisis de manera rápida y segura.

Escalabilidad

Administre los datos de manera escalable con eficacia por medio de procesos repetibles que le permitan mantener actualizados los datos y metadatos.

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Tableau Prep Conductor

Programe los flujos creados con Tableau Prep Builder para que se ejecuten en un entorno de servidor centralizado, escalable y confiable de modo que los datos de su organización estén siempre actualizados. Otorgue a los administradores visibilidad de la preparación de datos de autoservicio en toda la organización. Con Tableau Prep Conductor, puede administrar, supervisar y proteger los flujos usando su entorno de Tableau Server o Tableau Online. Obtener más información.

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Tableau Catalog

Administre su análisis con una vista completa de los datos en su entorno de Tableau. Capacite a todos los usuarios para que puedan encontrar, comprender y hacer uso de datos confiables por medio de una búsqueda eficaz, un diccionario de datos, dependencias y análisis de impacto. Genere una integración con sus sistemas de metadatos existentes por medio de la API de metadatos, e intercambie metadatos valiosos con Tableau para descubrir dónde realizan el análisis los usuarios. Obtener más información.

Integración completa con la plataforma de Tableau

La información fundamental está disponible para los usuarios donde la necesitan, es decir, en el contexto del análisis. Los usuarios corporativos pueden encontrar fácilmente datos gobernados en Tableau sin tener que buscar en wikis o iniciar sesión en un catálogo empresarial para confirmar que los datos son confiables y están actualizados. Además, el departamento de TI puede aprovechar las funcionalidades y funciones existentes de la plataforma de Tableau, desde la seguridad, la gobernanza y los permisos hasta la supervisión y la administración. Y no se requiere configuración. Los activos de datos en su entorno de Tableau Server se catalogan automáticamente.

Tableau Data Management Add-on requiere una licencia por separado respecto de su implementación de Tableau Server o Tableau Online.

Por qué Tableau Data Management beneficia a todos en su organización

Después de que los datos se obtienen y almacenan, atraviesan los procesos de preparación, análisis y, luego, se comparten en toda la organización. Hemos integrado completamente los procesos de administración de datos, por ejemplo, la actualización de flujos de preparación, la agregación y el acceso a metadatos, y la comprensión de la dependencia de datos, en Tableau Server y Tableau Online. Allí, el departamento de TI y los usuarios corporativos ya se encuentran en el flujo de trabajo de análisis.

Diagrama en el que se muestran los procesos de obtención, preparación y almacenamiento de datos, su análisis y uso compartido dentro de la plataforma de análisis de Tableau

¿Cómo encuentro los datos adecuados para el análisis?

Selección y descubrimiento de datos

Los administradores de datos y los ingenieros de datos pueden agregar descripciones y metadatos a bases de datos, tablas y columnas, como así también certificar activos de datos a fin de ayudar a los usuarios a encontrar datos confiables y recomendados. Los desarrolladores también pueden acceder a métodos de uso de metadatos en la API de REST de Tableau Server para actualizar de manera programática determinados metadatos. Los ingenieros de datos y los administradores de bases de datos aprovecharán los metadatos de uso para informar los cambios en las tablas y así optimizar las fuentes de datos.

Los autores de contenido pueden buscar en fuentes de datos, bases de datos y archivos existentes, o en tablas de Tableau Server y Tableau Online, para saber si los datos que necesitan ya existen y así minimizar la existencia de fuentes de datos duplicadas. Los consumidores de contenido pueden encontrar datos confiables con mayor facilidad mientras navegan y ven las descripciones, el uso y la certificación de los activos de datos. Cuando observan una visualización, los usuarios pueden acceder fácilmente a descripciones de campos en la pestaña Detalles de los datos del dashboard. Esto les permite estar seguros de que están usando los datos adecuados para el análisis.

imagen que muestra la conexión a los datos

¿Qué sucede si estos datos cambian?

Dependencia y análisis de impacto

El departamento de TI puede realizar un análisis de impacto para comprender qué activos de datos y usuarios se verán afectados por los cambios. Por ejemplo, un administrador de bases de datos o ingeniero de datos al cambiar una columna o tabla, o un administrador de datos al modificar un cálculo. El departamento de TI puede enviar un correo electrónico a los propietarios de activos de datos afectados desde la plataforma de Tableau.

Los usuarios corporativos pueden ver rápidamente la dependencia de los datos que están usando para el análisis, incluidos el origen y el propietario de los datos, si están certificados o no y el historial de ejecución del flujo de preparación, incluso antes de abrir una visualización. Los usuarios más avanzados pueden encontrar contenido de análisis publicado en el servidor y explorar cálculos en libros de trabajo.

imagen de descripciones de pestañas de dependencia

¿Cómo sé que puedo confiar en estos datos?

Alertas y advertencias de calidad

Los ingenieros de datos y administradores de datos pueden establecer advertencias de calidad directamente en el entorno de servidor o por medio de una API. Estos indicadores, Advertencia, Obsoleto, Datos obsoletos y En mantenimiento, ayudan a alertar a los usuarios respecto del estado de los activos de datos y proporcionan información adicional, por ejemplo, si hay un retraso en una actualización o si faltan datos que podrían afectar el análisis. Los propietarios de flujos de preparación, como administradores o analistas de datos, reciben alertas directas sobre errores en las ejecuciones de preparación, por ejemplo, cuando se agota el tiempo de espera de la base de datos o falta una columna. De este modo, pueden tomar medidas de inmediato.

Los usuarios corporativos ven los indicadores de calidad de los activos de datos en el contexto del análisis en Tableau. Esto permite que los usuarios de todos los niveles de conocimientos se sientan seguros a la hora de tomar decisiones de negocios a partir de los datos. Además, en el caso de una advertencia, pueden consultar la información del departamento de TI para decidir si procederán con el análisis o no.

imagen de descripciones de advertencias de calidad de los datos

¿Cómo incorporo los datos que necesito a mi sistema?

Integración de la API de metadatos

El departamento de TI puede utilizar la API de metadatos para ampliar la eficacia de su solución de administración de metadatos existente. Incorpore metadatos en Tableau seleccionados por administradores de bases de dastos e ingenieros de datos en tablas de metadatos o un catálogo empresarial, y extraiga metadatos desde Tableau para usarlos en otras aplicaciones de datos y flujos de negocios.

Los usuarios corporativos pueden obtener visibilidad del trabajo que realizó el departamento de TI con metadatos valiosos desde el catálogo empresarial, donde es más probable que vean y usen la información, es decir, en el contexto de su análisis en Tableau.

imagen de api de metadatos

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*Gartner no se responsabiliza de ningún proveedor, producto o servicio descritos en las publicaciones de su investigación, y no recomienda a los usuarios de tecnología seleccionar solo aquellos proveedores con las calificaciones más altas u otras designaciones. Las publicaciones de investigación de Gartner consisten en opiniones de la organización de investigación de Gartner y no deben tomarse como constataciones de hecho. Gartner se exime de cualquier tipo de garantía, explícita o implícita, con respecto a esta investigación, incluidas garantías de comerciabilidad o adaptación para un propósito en particular.