{"id":77649,"date":"2020-04-12T13:42:52","date_gmt":"2020-04-12T11:42:52","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/administrirovanie\/datagovernance-svoimi-silami"},"modified":"2020-04-12T13:42:52","modified_gmt":"2020-04-12T11:42:52","slug":"datagovernance-svoimi-silami","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/es\/blog\/administrirovanie\/datagovernance-svoimi-silami","title":{"rendered":"DataGovernance por su propia cuenta","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>\u00a1Hola, Habr!<\/p>\n<p>Los datos son un activo valios\u00edsimo para la empresa. Casi todas las empresas con un enfoque digital afirman esto. Es dif\u00edcil discutirlo: sin un debate sobre los enfoques de gesti\u00f3n, almacenamiento y procesamiento de datos, no pasa ninguna gran conferencia de TI en la actualidad.<\/p>\n<p>Los datos nos llegan desde el exterior, tambi\u00e9n se generan dentro de la empresa, y si hablamos de datos de una empresa de telecomunicaciones, para los empleados internos representan un tesoro de informaci\u00f3n sobre el cliente, sus intereses, h\u00e1bitos y ubicaci\u00f3n. Con un perfilado y segmentaci\u00f3n adecuados, las ofertas publicitarias son mucho m\u00e1s efectivas. Sin embargo, en la pr\u00e1ctica no todo es tan brillante. Los datos que las empresas almacenan pueden estar desesperadamente desactualizados, ser redundantes, repetidos o de su existencia solo saben un n\u00famero reducido de usuarios. \u00af_(\u30c4)_\/\u00af <\/p>\n<p><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/rostelecom\/blog\/495934\/\"><img decoding=\"async\" alt=\"DataGovernance por su propia cuenta\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/612de9bc3f0df4fafdee9d1dffa94d05.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/a><\/noindex><br \/>\nEn una palabra, es necesario gestionar los datos de manera efectiva; solo as\u00ed se convertir\u00e1n en un activo que aporte un verdadero beneficio y ganancia al negocio. Desafortunadamente, hay muchas dificultades que superar para resolver las cuestiones de gesti\u00f3n de datos. Estas se deben, en gran medida, tanto a un legado hist\u00f3rico en forma de 'zoos' de sistemas como a la falta de procesos y enfoques unificados para gestionarlos. Pero, \u00bfqu\u00e9 significa 'gestionar los datos'?<\/p>\n<p>Precisamente de esto hablaremos a continuaci\u00f3n, as\u00ed como de c\u00f3mo nos ayud\u00f3 la pila de c\u00f3digo abierto.<br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><br \/>\nEl concepto de gesti\u00f3n estrat\u00e9gica de datos, Data Governance (DG), ya es bastante conocido en el mercado ruso, y los objetivos que las empresas alcanzan como resultado de su implementaci\u00f3n son claros y bien declarados. Nuestra empresa no fue la excepci\u00f3n y se propuso implementar el concepto de gesti\u00f3n de datos.<\/p>\n<p>Entonces, \u00bfpor d\u00f3nde empezamos? Primero, definimos nuestros objetivos clave:<\/p>\n<ol>\n<li>Asegurar la disponibilidad de nuestros datos.<\/li>\n<li>Garantizar la transparencia del ciclo de vida de los datos.<\/li>\n<li>Proporcionar a los usuarios de la empresa datos coherentes y no contradictorios.<\/li>\n<li>Proporcionar a los usuarios de la empresa datos verificados.<\/li>\n<\/ol>\n<p>\nActualmente, hay varios instrumentos de clase Data Governance en el mercado de software.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"DataGovernance por su propia cuenta\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/aacfa4e149a42c428ba1cae1f152aae0.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nSin embargo, tras un an\u00e1lisis detallado y el estudio de las soluciones, hemos se\u00f1alado una serie de observaciones cr\u00edticas:<\/p>\n<ul>\n<li>La mayor\u00eda de los fabricantes ofrecen un conjunto completo de soluciones, que para nosotros son excesivas y duplican la funcionalidad ya existente. Adem\u00e1s, la integraci\u00f3n en el paisaje IT actual resulta costosa en t\u00e9rminos de recursos.<\/li>\n<li>La funcionalidad y la interfaz est\u00e1n destinadas a los tecn\u00f3logos, no a los usuarios finales del negocio.<\/li>\n<li>Baja adopci\u00f3n de productos y la falta de implementaciones exitosas en el mercado ruso.<\/li>\n<li>El alto costo del software y su posterior mantenimiento.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nLos criterios y recomendaciones mencionados anteriormente en cuanto a la sustituci\u00f3n del software para las empresas rusas nos convencieron de ir hacia el desarrollo propio en un stack opensource. Elegimos Django como plataforma, un marco gratuito y de c\u00f3digo abierto escrito en Python. De este modo, hemos destacado los m\u00f3dulos clave que ayudar\u00e1n a alcanzar los objetivos mencionados anteriormente:<\/p>\n<ol>\n<li>Registro de informes.<\/li>\n<li>Glosario empresarial.<\/li>\n<li>M\u00f3dulo de descripci\u00f3n de transformaciones t\u00e9cnicas.<\/li>\n<li>M\u00f3dulo de descripci\u00f3n del ciclo de vida de los datos desde la fuente hasta la herramienta BI.<\/li>\n<li>M\u00f3dulo de control de calidad de los datos.<\/li>\n<\/ol>\n<p>\n<img decoding=\"async\" alt=\"DataGovernance por su propia cuenta\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/4645b9d360652319a341836584ca42ca.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<\/p>\n<h2>Registro de informes<\/h2>\n<p>\nSeg\u00fan investigaciones internas en grandes empresas, al abordar tareas relacionadas con los datos, los empleados gastan entre el 40% y el 80% de su tiempo en buscarlos. Por lo tanto, nos hemos propuesto abrir la informaci\u00f3n sobre los informes existentes, que anteriormente solo estaban disponibles para clientes. De este modo, acortamos el tiempo para generar nuevos informes y aseguramos la democratizaci\u00f3n de los datos.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"DataGovernance por su propia cuenta\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/1186a88bdfbcd4dc6c66defc0911e85e.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nEl registro de informes se ha convertido en una ventanilla \u00fanica de informes para usuarios internos de diversas regiones, departamentos y divisiones. En \u00e9l se ha consolidado la informaci\u00f3n sobre los servicios de informaci\u00f3n creados en varios almacenes corporativos de la empresa, que son numerosos en Rostelecom.<\/p>\n<p>Pero el registro no es solo una lista seca de informes desarrollados. Para cada informe proporcionamos la informaci\u00f3n necesaria para que el usuario se familiarice con \u00e9l de manera aut\u00f3noma:<\/p>\n<ul>\n<li>descripci\u00f3n breve del informe;<\/li>\n<li>profundidad de disponibilidad de los datos;<\/li>\n<li>segmento de cliente;<\/li>\n<li>herramienta de visualizaci\u00f3n;<\/li>\n<li>nombre del almac\u00e9n corporativo;<\/li>\n<li>requisitos funcionales del negocio;<\/li>\n<li>enlace al informe;<\/li>\n<li>enlace a la solicitud de acceso;<\/li>\n<li>estado de implementaci\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nLos informes ofrecen an\u00e1lisis del nivel de uso, y los reportes se clasifican en la parte superior de la lista bas\u00e1ndose en la anal\u00edtica de los registros seg\u00fan el n\u00famero de usuarios \u00fanicos. Y eso no es todo. Adem\u00e1s de las caracter\u00edsticas generales, hemos incluido una descripci\u00f3n detallada de la composici\u00f3n de atributos de los informes con ejemplos de valores y la metodolog\u00eda de c\u00e1lculos. Este tipo de detalle inmediatamente le da al usuario una respuesta sobre si el informe le es \u00fatil o no. <\/p>\n<p>El desarrollo de este m\u00f3dulo ha sido un paso importante en la democratizaci\u00f3n de los datos y ha reducido significativamente el tiempo de b\u00fasqueda de la informaci\u00f3n requerida. Adem\u00e1s de acortar el tiempo de b\u00fasqueda, tambi\u00e9n ha disminuido la cantidad de consultas al equipo de soporte para recibir asesor\u00eda. No se puede pasar por alto otro resultado \u00fatil que hemos logrado al crear un registro \u00fanico de informes: la prevenci\u00f3n de la creaci\u00f3n de informes duplicados para diferentes unidades estructurales.<\/p>\n<h2>Glosario de negocios<\/h2>\n<p>\nTodos saben que incluso dentro de la misma empresa, el negocio habla diferentes idiomas. S\u00ed, utilizan los mismos t\u00e9rminos, pero entienden cosas completamente diferentes bajo ellos. La soluci\u00f3n a este problema es el glosario de negocios.<\/p>\n<p>Para nosotros, el glosario de negocios no es solo un directorio con descripciones de t\u00e9rminos y metodolog\u00edas de c\u00e1lculo. Es un entorno completo para el desarrollo, la aprobaci\u00f3n y la validaci\u00f3n de la terminolog\u00eda, as\u00ed como para la construcci\u00f3n de relaciones entre t\u00e9rminos y otros activos informativos de la empresa. Antes de entrar en el glosario de negocios, un t\u00e9rmino debe pasar todas las etapas de aprobaci\u00f3n por parte de los solicitantes de negocios y el centro de calidad de datos. Solo despu\u00e9s de eso se hace disponible para su uso.<\/p>\n<p>Como ya mencion\u00e9 anteriormente, la singularidad de esta herramienta radica en que permite trazar conexiones desde el nivel de t\u00e9rmino comercial hasta los informes espec\u00edficos de los usuarios en los que se utiliza, as\u00ed como hasta el nivel de objetos f\u00edsicos de bases de datos.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"DataGovernance por su propia cuenta\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/ff3c8b35baee205577c3178e69e74679.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nEsto se ha logrado mediante el uso de identificadores de t\u00e9rminos del glosario en la descripci\u00f3n detallada de los informes del registro y la descripci\u00f3n de los objetos f\u00edsicos de las bases de datos. <\/p>\n<p>Actualmente, en el Glosario se han definido y aprobado m\u00e1s de 4000 t\u00e9rminos. Su uso simplifica y acelera el procesamiento de las solicitudes de cambios que se reciben en los sistemas de informaci\u00f3n de la empresa. Si un indicador requerido ya se ha implementado en alguno de los informes, el usuario ver\u00e1 de inmediato un conjunto de informes listos donde se ha utilizado dicho indicador, y podr\u00e1 tomar una decisi\u00f3n sobre el reutilizaci\u00f3n efectiva de la funcionalidad existente o sobre su m\u00ednima modificaci\u00f3n, sin necesitar iniciar nuevas solicitudes para el desarrollo de un nuevo informe.<\/p>\n<h2>M\u00f3dulo de descripci\u00f3n de transformaciones t\u00e9cnicas y DataLineage<\/h2>\n<p>\n\u00bfSe pregunta qu\u00e9 son estos m\u00f3dulos? No es suficiente con implementar el Registro de informes y el Glosario; tambi\u00e9n es necesario atar todos los t\u00e9rminos comerciales al modelo f\u00edsico de bases de datos. De esta manera, pudimos completar el proceso de formaci\u00f3n del ciclo de vida de los datos desde los sistemas fuente hasta la visualizaci\u00f3n en BI a trav\u00e9s de todas las capas del almac\u00e9n de datos. En otras palabras, construir DataLineage.<\/p>\n<p>Hemos desarrollado una interfaz basada en el formato de descripci\u00f3n de las reglas y la l\u00f3gica de transformaci\u00f3n de datos que se utilizaba anteriormente en la empresa. A trav\u00e9s de la interfaz se introduce la misma informaci\u00f3n que antes, pero se ha vuelto obligatorio definir el identificador del t\u00e9rmino del glosario empresarial. As\u00ed establecemos la conexi\u00f3n entre las capas de negocio y f\u00edsicas.<\/p>\n<p>\u00bfA qui\u00e9n le importa esto? \u00bfQu\u00e9 no funcion\u00f3 en el formato antiguo, con el que trabajamos durante varios a\u00f1os? \u00bfCu\u00e1nto han aumentado los esfuerzos para la formaci\u00f3n de requisitos? Nos encontramos con tales preguntas durante el proceso de implementaci\u00f3n de la herramienta. Aqu\u00ed las respuestas son bastante simples: esto nos beneficia a todos, a la oficina de datos de nuestra empresa y a nuestros usuarios.<\/p>\n<p>En efecto, los empleados tuvieron que adaptarse; al principio, esto condujo a un ligero aumento en el esfuerzo requerido para preparar la documentaci\u00f3n, pero hemos resuelto esta cuesti\u00f3n. La pr\u00e1ctica, la identificaci\u00f3n y la optimizaci\u00f3n de los puntos problem\u00e1ticos han dado su fruto. Hemos logrado lo m\u00e1s importante: mejorar la calidad de los requisitos desarrollados. Los campos obligatorios, los glosarios estandarizados, las m\u00e1scaras de entrada y las verificaciones integradas han permitido aumentar considerablemente la calidad de las descripciones de las transformaciones. Nos hemos alejado de la pr\u00e1ctica de entregar scripts como requisitos para el desarrollo y hemos compartido conocimientos que antes solo estaban disponibles para el equipo de desarrollo. La base de metadatos creada reduce significativamente el tiempo de an\u00e1lisis de regresi\u00f3n y permite evaluar r\u00e1pidamente el impacto de los cambios en cualquiera de los niveles del paisaje de TI (informes de vitrinas, agregados, fuentes).<\/p>\n<p>\u00bfY qu\u00e9 tienen que ver aqu\u00ed los usuarios comunes de informes, cu\u00e1les son las ventajas para ellos? Gracias a la capacidad de construir DataLineage, nuestros usuarios, incluso aquellos alejados de SQL y otros lenguajes de programaci\u00f3n, obtienen r\u00e1pidamente informaci\u00f3n sobre las fuentes y objetos en base a los cuales se forma cada informe.<\/p>\n<h2>M\u00f3dulo de control de calidad de datos<\/h2>\n<p>\nTodo lo que hemos mencionado anteriormente en cuanto a garantizar la transparencia de los datos no importa sin entender que los datos que proporcionamos a los usuarios son correctos. Uno de los m\u00f3dulos m\u00e1s importantes de nuestra concepci\u00f3n de Data Governance es el m\u00f3dulo de control de calidad de datos.<\/p>\n<p>En esta etapa, se trata de un cat\u00e1logo de verificaciones por entidades seleccionadas. El objetivo m\u00e1s cercano en el desarrollo del producto es ampliar la lista de verificaciones e integrarlo con el registro de informes.<br \/>\n\u00bfQu\u00e9 implicar\u00e1 esto y para qui\u00e9n? Para el usuario final del registro, estar\u00e1 disponible informaci\u00f3n sobre las fechas planificadas y efectivas de disponibilidad del informe, los resultados de las verificaciones realizadas con din\u00e1mica, y los datos sobre las fuentes cargadas en el informe.<\/p>\n<p>Para nosotros, un m\u00f3dulo de calidad de datos integrado en los procesos de trabajo es:<\/p>\n<ul>\n<li>Formaci\u00f3n r\u00e1pida de las expectativas de los clientes.<\/li>\n<li>Toma de decisiones sobre el uso posterior de los datos.<\/li>\n<li>Obtenci\u00f3n de un conjunto preliminar de puntos problem\u00e1ticos en las etapas iniciales del trabajo para el desarrollo de controles de calidad regulares.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nSin duda, estos son los primeros pasos para establecer un proceso completo de gesti\u00f3n de datos. Pero estamos seguros de que, solo trabajando de manera intencional en esta tarea, implementando activamente herramientas de DataGovernance en los procesos laborales, proporcionaremos a nuestros clientes informaci\u00f3n, un alto nivel de confianza en los datos, transparencia en su obtenci\u00f3n y aumentaremos la velocidad de implementaci\u00f3n de nuevas funcionalidades.<\/p>\n<p><i>Equipo de DataOffice<\/i><br \/>\n<br \/>Fuente: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/rostelecom\/blog\/495934\/\">habr.com<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442, \u0425\u0430\u0431\u0440! \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0446\u0435\u043d\u043d\u0435\u0439\u0448\u0438\u0439 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438. \u041e\u0431 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0437\u0430\u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0447\u0443\u0442\u044c \u043b\u0438 \u043d\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0434\u0430\u044f \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0446\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u044b\u043c \u0443\u043a\u043b\u043e\u043d\u043e\u043c. \u0421 \u044d\u0442\u0438\u043c \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043f\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c: \u0431\u0435\u0437 \u043e\u0431\u0441\u0443\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u043e\u0432 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u043d\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043d\u0438 \u043e\u0434\u043d\u0430 \u043a\u0440\u0443\u043f\u043d\u0430\u044f IT-\u043a\u043e\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0446\u0438\u044f. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043a \u043d\u0430\u043c \u043f\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430\u044e\u0442 \u0441\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0438, \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043e\u043d\u0438 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438, \u0430 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c \u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0435\u043b\u0435\u043a\u043e\u043c-\u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438, \u0442\u043e [&hellip;]<\/p>\n","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"author":1,"featured_media":77650,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[688],"tags":[],"class_list":["post-77649","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-administrirovanie"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t<!-- All in One SEO 5.0.2 - aioseo.com -->\n\t<meta name=\"description\" content=\"\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442, \u0425\u0430\u0431\u0440! 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