Informe
Tableau Data Management
Confianza, visibilidad y gobernanza para el análisis de autoservicio a escala
Tableau cambió el panorama de la inteligencia de negocios con análisis modernos de autoservicio. Llevar un análisis visual intuitivo a las personas expertas en el dominio significa que pueden comenzar a explorar sus propias preguntas sobre los datos y volver a realizar análisis fácilmente para descubrir nuevos conocimientos, sin tener que depender del departamento de TI. Ahora, a medida que crecen las implementaciones de análisis moderno, el departamento de TI se enfrenta a desafíos para seleccionar, administrar y promover los datos correctos, mientras que los usuarios corporativos viven una lucha constante por encontrar datos relevantes y confiables para sus análisis.
Como parte de nuestra misión de ayudar a las personas a ver y comprender los datos, Tableau está invirtiendo en la administración de datos para nuestros usuarios de una manera única. Con una solución altamente visual que alcanza a los usuarios en el contexto de sus análisis, estamos ayudando a todas las personas en la organización a saber que cuentan con los datos correctos y que pueden confiar en ellos para la toma de decisiones. El aumento de la visibilidad, la capacidad de descubrimiento y la confianza ayuda a escalar un entorno de datos gobernado. Esto significa que el departamento de TI puede gestionar mejor la proliferación de fuentes de datos y contenido analítico, mientras que los usuarios finales tienen la posibilidad de encontrar más rápidamente los datos que buscan y confiar en sus análisis.
Los procesos tradicionales de administración de datos ya no se escalan
Para que el análisis moderno tenga éxito, las organizaciones deben equilibrar el acceso y la gobernanza sin comprometer la seguridad. Para poder aumentar de escala, esto significa cambiar el enfoque de la administración de datos para ampliar la visibilidad y ayudar a los usuarios finales a encontrar datos confiables.
Las organizaciones anteriormente capturaban y administraban únicamente datos corporativos relevantes. Ahora, cada departamento, desde marketing y ventas hasta finanzas, tiene diversos tipos de datos y necesidades analíticas específicas para maximizar su valor. Las personas están capturando datos incluso antes de saber qué hacer con ellos, y es posible que algunos datos departamentales y sus aplicaciones ni siquiera estén en el radar del departamento de TI.
Contribuir a esta proliferación de datos también es parte del trabajo realizado para obtener los datos en la forma y el formato correctos para el análisis. A menudo, en los modelos tradicionales, el departamento de TI prepara los datos para un caso de uso de análisis específico, luego continúa manteniendo las bases de datos o archivos. Si bien así se acumulan más datos, el departamento de TI busca estabilidad para brindar soporte al entorno de datos, pero enfrenta desafíos para depreciar las tablas y las fuentes de datos, no tiene claro el impacto para los usuarios descendentes y desconfía de desglosar dashboards cruciales para el negocio.
Los análisis modernos han ayudado a cambiar el papel del departamento de TI de crear informes a mantener y asegurar los sistemas que permiten la autosuficiencia para las decisiones basadas en datos en toda la organización. Los usuarios comerciales ahora están trayendo diversos tipos de datos que son importantes para ellos, pero aún no de manera escalable. Muchos procesos siguen siendo manuales y pueden involucrar el traslado de datos de sistemas gobernados a sistemas no gobernados para su análisis. El departamento de TI está adoptando la gobernanza como barreras para la exploración de datos y análisis, en lugar de restringir el acceso y causar cuellos de botella. Pero el departamento de TI todavía tiene la responsabilidad de escalar los análisis de autoservicio a un público más amplio, lo que exige procesos operativos y de automatización, junto con un equilibrio entre control y agilidad.
A medida que las organizaciones confían cada vez más en la toma de decisiones basada en datos para el cambio organizacional, más personas solicitan acceder y analizar los datos. Si bien algunos usuarios corporativos están desarrollando destrezas de datos más sofisticadas, la mayoría no sabe qué datos deberían usar o dónde encontrarlos. Desde convenciones de nomenclatura hasta estructuras de datos complejas, la comprensión de las bases de datos y a qué tablas se deben unir son un desafío para los usuarios cotidianos. Cuando el acceso a los datos se limitaba a un menor número de personas en la empresa, era más fácil preguntarle a ese experto de datos. Hoy, eso no es escalable; sin mencionar los crecientes casos de uso de datos y la rápida adopción de análisis modernos.
Descubrir cómo se están utilizando los activos de datos en toda la organización ha sido históricamente anecdótico (“¿quién está usando esto y cómo?”) o un desafío de codificación, buscando hasta el más mínimo contenido tratando de encontrar respuestas. Digamos que un trabajo de ETL falla, o hay una tabla que se debe eliminar de una base de datos. En un modelo tradicional de administración de datos, un administrador puede actualizar una wiki o enviar un correo electrónico masivo con la esperanza de que las personas afectadas reciban el mensaje. Incluso si una organización tiene un catálogo de datos empresariales con descripciones de datos útiles, linaje documentado e indicadores de la actualización de los datos, ¿con qué frecuencia los usuarios finales inician sesión en este otro sistema para ver si los datos que están utilizando son confiables y están actualizados antes de comenzar sus análisis?
Los requisitos de cumplimiento también hacen que sea más difícil garantizar que las personas utilicen los datos correctos, lo que puede dañar la percepción de que la organización está administrando adecuadamente los datos confidenciales. Si el departamento de TI quiere que los usuarios finales comprendan qué datos deben usar y si existe un problema de calidad, las personas necesitan información sobre su calidad en el contexto de su análisis, no en un sistema o herramienta por separado. Llevar estos metadatos directamente a los usuarios les ayuda a saber que pueden confiar en sus datos.
Los consumidores de datos exigen una entrega acelerada de datos, mientras que los productores de datos enfrentan una mayor presión para acceder, revisar, calificar y entregar datos rápidamente, según se detalla en los datos de encuesta de Gartner. Ambas son soluciones abrumadoras de administración de datos tradicionales (más específicamente, de integración).
El enfoque de Tableau para abordar la administración de datos de manera diferente
A través de innumerables conversaciones con los clientes, hemos encontrado problemas claros con una gran variedad de datos, inversiones sin explotar en almacenes de datos y otras herramientas de administración, así como desafíos para garantizar que las personas obtengan los datos correctos para impulsar la toma de decisiones. Nuestro enfoque para la administración de datos es único en comparación con las soluciones tradicionales, ya que muestra metadatos e integra procesos de administración dentro de la plataforma de análisis de Tableau, que es el mismo lugar donde las personas ya pasan su tiempo. Esto no sólo proporciona una experiencia visual que beneficia enormemente tanto a los usuarios de TI como a los del día a día, sino que también puede ampliar el poder de las inversiones existentes en administración de datos.
Las soluciones de administración de datos tradicionales generalmente no están diseñadas teniendo en cuenta a múltiples usuarios finales. Para escalar un entorno de autoservicio donde más personas acceden a los datos, reconocemos la importancia de que los usuarios finales compartan algunas de las responsabilidades tradicionales de administración de datos con los propios administradores.
Si bien otras soluciones de administración de datos pueden ayudar a migrar datos o integrar aplicaciones, Tableau sigue estando fuertemente enfocado en el análisis. Sabemos que es valioso dar a las personas la información que necesitan cuando y donde la necesitan, directamente dentro del flujo de sus análisis.
Creemos que una interfaz visual es la mejor manera de interactuar con tus datos. Ya sea que estés buscando los datos correctos, preparando tus datos para el análisis o explorándolos para obtener información, las interacciones visuales hacen que el proceso sea más rápido y fácil.
Entendemos la importancia de aprovechar tus inversiones existentes a medida que evoluciona el entorno de datos de tu empresa. Ofrecemos opciones incomparables, desde tus propias opciones de implementación hasta nuestros numerosos conectores de datos nativos, y brindamos la misma flexibilidad y extensibilidad a nuestra solución de administración de datos.
Presentamos Tableau Data Management Add-on
Con nuestro enfoque de administración de datos, estamos empoderando a TI para desarrollar y mantener un entorno de datos escalable, gobernado y autosuficiente dentro de un panorama de datos en constante cambio. Tableau Data Management Add-on incluye Tableau Prep Conductor y Tableau Catalog.
Visibilidad
Aumenta la visibilidad de los activos de datos de tu organización para administrar el entorno de manera más eficiente.
Gobernanza y confianza
Desarrolla la gobernanza y confianza en los datos que se utilizan para tomar decisiones en toda la organización.
Capacidad de descubrimiento
Aumenta la capacidad de descubrimiento para que los usuarios puedan encontrar de forma rápida y segura los datos correctos para sus análisis.
Escalabilidad
Administra eficazmente los datos a escala con procesos repetibles para mantener actualizados los datos y metadatos.
Tableau Prep Conductor
Programa flujos creados con Tableau Prep Builder para que se ejecuten en un entorno de servidor centralizado, escalable y confiable para que los datos de tu organización estén siempre actualizados. Ofrece a los administradores visibilidad sobre la preparación de datos de autoservicio en toda la organización. Con Tableau Prep Conductor, puedes administrar, supervisar y asegurar flujos usando tu entorno de Tableau Server o Tableau Cloud. Más información.
Tableau Catalog
Administra tus análisis con una vista completa de los datos en tu entorno de Tableau. Empodera a todos los usuarios para que encuentren, comprendan y utilicen datos confiables con poderosas búsquedas, diccionario de datos, dependencia y análisis de impacto Intégralo con tus sistemas de metadatos existentes utilizando la API de metadatos e intercambiando valiosos metadatos con Tableau para descubrir dónde se realizan los análisis. Más información.
Integración total con la plataforma de Tableau
La información crucial está disponible para las personas donde la necesitan y dentro del contexto de sus análisis. Los usuarios corporativos pueden encontrar fácilmente datos gobernados en Tableau sin buscar en wikis o iniciar sesión en un catálogo empresarial para confirmar que son confiables y están actualizados. Además, TI puede aprovechar las características y funciones existentes de la plataforma Tableau, desde seguridad, gobernanza y permisos, hasta la supervisión y administración. Y no se requiere configuración: los activos de datos en tu entorno de Tableau Server se catalogan automáticamente.
Tableau Data Management Add-on está licenciado por separado de tu implementación de Tableau Server o Tableau Online.
De qué manera Tableau Data Management beneficia a todos en tu organización
Después de que tus datos se ingieren y almacenan, estos se mueven a través de la preparación, el análisis y luego se comparten en toda la organización. Hemos integrado estrechamente los procesos de administración de datos, como actualizar los flujos de preparación, agregar y acceder a metadatos, y comprender la dependencia de los datos, en Tableau Server y Online, donde los usuarios de TI y corporativos ya están en el flujo de trabajo del análisis.
Selección y descubrimiento de datos
Los administradores y los ingenieros de datos pueden agregar descripciones y metadatos a bases de datos, tablas y columnas, así como también certificar activos de datos para ayudar a los usuarios a encontrar datos confiables y recomendados. Los desarrolladores también pueden usar métodos de metadatos en la API de REST de Tableau Server para actualizar ciertos metadatos mediante programación. Los ingenieros de datos y los administradores de bases de datos se beneficiarán de los metadatos de uso para informar los cambios en las tablas a fin de optimizar las fuentes de datos.
Los autores de contenido pueden buscar en fuentes de datos, bases de datos y archivos o tablas existentes en Tableau Server y Online para ver si los datos que necesitan ya existen, lo que ayuda a minimizar las fuentes de datos duplicadas. Los consumidores de contenido pueden encontrar más fácilmente datos confiables mientras navegan al ver las descripciones, uso y certificación de los activos de datos. Mientras observan una visualización, los usuarios pueden acceder fácilmente a las descripciones de campo en la pestaña Detalles de los datos en el dashboard, dándoles la confianza de que están utilizando los datos correctos para el análisis.
Análisis de dependencia e 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, como un administrador de bases de datos o un ingeniero de datos que cambia una columna o tabla, o un administrador de datos que modifica un cálculo. El departamento de TI puede enviar correos electrónicos a los propietarios afectados de los activos de datos desde la plataforma de Tableau.
Los usuarios comerciales pueden ver rápidamente la dependencia de los datos que están utilizando para el análisis, incluido el origen y el propietario de los datos, estén 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 analítico publicado en el servidor y pueden profundizar más para explorar los cálculos en los libros de trabajo.
Advertencias y alertas de calidad
Los ingenieros y los administradores de datos pueden establecer advertencias de calidad directamente en el entorno del servidor o mediante una API. Estos indicadores (Advertencia, Datos obsoletos, Datos obsoletos o En mantenimiento) ayudan a alertar a los usuarios sobre el estado de los activos de datos y proporcionan información adicional, como si se ha retrasado una actualización o faltan datos que puedan comprometer el análisis. Los propietarios del flujo de preparación, como los administradores o analistas de datos, reciben directamente alertas sobre ejecuciones de preparación fallidas, como en el caso de un tiempo de espera excesivo de la base de datos o una columna faltante, para que puedan tomar medidas rápidamente.
Los usuarios corporativos verán indicadores de calidad en los activos de datos en el contexto de sus análisis en Tableau. Esto puede ayudar a las personas con todos los niveles de destrezas a sentirse seguros al tomar decisiones comerciales con los datos, o en el caso de una advertencia, pueden leer información de TI para decidir si proceder o no con el análisis.
Integración de API de metadatos
El departamento de TI puede utilizar una API de metadatos para ampliar el poder de tu solución de administración de metadatos existente. Extrae metadatos en Tableau que los administradores e ingenieros de bases de datos seleccionaron en tablas de metadatos o en un catálogo empresarial, y extrae metadatos de Tableau para usar en otras aplicaciones de datos y flujos corporativos.
Los usuarios corporativos pueden obtener visibilidad del trabajo que el departamento de TI ha realizado con metadatos valiosos del catálogo empresarial donde es más probable que vean y utilicen la información, en el contexto de sus análisis en Tableau.
Prueba Tableau Data Management Add-on como parte de tu versión de prueba de Tableau Server. ¡Puedes comenzar hoy mismo!
*Gartner no respalda a ningún proveedor, producto o servicio representado en sus publicaciones de investigación, y no aconseja a los usuarios de tecnología que seleccionen solo aquellos proveedores con las calificaciones más altas u otro tipo de designación. Las publicaciones de investigación de Gartner consisten en las opiniones de la organización de investigación de Gartner y no deben interpretarse como declaraciones de hecho. Gartner no ofrece ninguna garantía, expresa o implícita, con respecto a esta investigación, incluidas las garantías de comerciabilidad o idoneidad para un propósito particular.