¿Por Qué la Planificación de Datos Empresariales es Fundamental Para Obtener Resultados Más Rápidos?

¿Está planeando utilizar datos estratégicamente para mejorar la eficiencia de sus cadenas de valor? No está solo, y todas las organizaciones de esta liga están buscando formas de aumentar el recorrido de estos clientes. Esto puede suceder con modelos de inteligencia artificial que pueden hacer que un viaje sea interesante para un cliente.

Si una organización puede estandarizar su planificación de datos, todas las personas involucradas que trabajen en un cambio estarán al tanto de las capacidades que serán impulsadas por los datos. Debe escuchar esto con frecuencia: el acrónimo POSMAD significa las seis fases del ciclo de vida de los datos: planificar, obtener, almacenar, compartir, mantener, aplicar, eliminar. La PMO puede tener la tarea de casar el ciclo de vida de los datos con el ciclo de vida del proyecto, ya sea en cascada, ágil o scrum. He detallado esto en mi libro “Gestión de datos y servicios de gobernanza: enfoques simples y efectivos”.

1. Institucionalice la gestión de requisitos de datos en su proyecto / programa / ciclo de vida de transformación

a. Establezca una forma documentada de obtener, analizar y documentar sus requisitos de datos durante la planificación de un cambio.
Se puede llamar a esto un documento de requisitos de datos o incrustarlo en su BRD.

2. Alcance dominios y conjuntos de datos de alto nivel que planea almacenar, distribuir y aplicar.

a. Es tan simple como usar datos de un dominio de cliente, marketing o finanzas y analizar más los datos de nivel inferior a medida que avanza en el proceso.

b. Con el conjunto de datos, se puede identificar la actividad planificada como almacenar, distribuir y aplicar.

3. Comience con el modelado semántico, avance al modelado lógico y luego físico de la base de datos.

a. La semántica se refiere a la adopción de un significado empresarial preciso, compartido y coherente de los datos en toda la empresa.

b. El nivel conceptual describe los datos en su nivel más alto, identificando los objetos de datos críticos necesarios para satisfacer un objetivo comercial y al mismo tiempo definir sus relaciones entre sí.

c. El nivel lógico es un modelo conceptual totalmente atribuido que se ha abstraído de la implementación física.

d. El nivel físico es la instanciación del significado, las relaciones y los atributos de los datos en una implementación física. Los modelos físicos se suelen atribuir a la arquitectura tecnológica.

4. Identifique un modelo de datos empresariales y una pila de catálogos para permitir su planificación de datos.

a. Muchas herramientas para catalogar datos, la gestión de cambios de datos y el modelado de datos existen. 

b. Una colección de herramientas de modelado de datos.

5. Planificar el archivo y la eliminación de los datos al mismo tiempo que se planifican los datos.

a. Obtenga el tiempo estándar, para el cual desea tener datos transaccionales maestros activos en sus bases de datos mientras define políticas de archivo y eliminación.

b. Estos aspectos también se pueden registrar en el catálogo.

6. Comprender las relaciones entre los datos que se están planificando y documentarlos.

a. Entendamos mejor el linaje y relaciones entre varios niveles de datos en una empresa.

b. A continuación se muestran algunas clasificaciones de datos junto con su descripción.

7. Arquitecto de datos si el cambio es estratégico e implica la implementación de una arquitectura física

a. Arquitectura de datos: las actividades deben integrarse orgánicamente, con facilidad, en los procesos del ciclo de vida del proyecto de la organización y al mismo tiempo incluir al comité de gobierno en las fases de análisis, requisitos y diseño de la estrategia.

b. Existe la necesidad de una representación coherente de la arquitectura tecnológica actual para ayudar a las decisiones asociadas con la definición de la estrategia y las hojas de ruta futuras que vienen con las nuevas capacidades comerciales.

c. Las capas de negocio, aplicaciones y tecnología y los diversos componentes de datos en coexistencia deben articularse claramente para que se implemente un cambio. También es importante definir la relación de los activos de datos en todas las capas y la forma en que interactúan los componentes. Los componentes marcados en verde son componentes de datos. 





Fuente: Tejasvi Addagada.