{"id":126590,"date":"2022-09-26T18:48:11","date_gmt":"2022-09-26T22:48:11","guid":{"rendered":"https:\/\/news.sap.com\/latinamerica\/?p=126590"},"modified":"2023-11-09T09:54:25","modified_gmt":"2023-11-09T14:54:25","slug":"control-centralizado-y-descentralizado-de-plataformas-bl0g","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/news.sap.com\/latinamerica\/2022\/09\/control-centralizado-y-descentralizado-de-plataformas-bl0g\/","title":{"rendered":"Anal\u00edtica centralizada o descentralizada: del antagonismo a la simbiosis"},"content":{"rendered":"

Por: Andrew Brust<\/a><\/em><\/h3>\n

En la tecnolog\u00eda, durante mucho tiempo ha existido un debate entre el control centralizado y descentralizado de plataformas, enfoques e implementaciones. Ambos paradigmas tienen validez: el control centralizado asegura la consistencia y el cumplimiento normativo a nivel corporativo, mientras el empoderamiento descentralizado aumenta la probabilidad de que las soluciones tecnol\u00f3gicas sean significativas, contextualmente relevantes y bien adoptadas a nivel de unidad de negocio. <\/em><\/h3>\n

En el mundo de los datos y el an\u00e1lisis de hoy, esta pregunta es muy recurrente. El fuerte impulso hacia las operaciones y la toma de decisiones basadas en datos, provocado por la r\u00e1pida transformaci\u00f3n digital, lo que significa que los trabajadores del conocimiento individual deben hacer que el an\u00e1lisis forme parte de su enfoque diario. Eso, a su vez, impulsa la necesidad de soluciones de an\u00e1lisis que funcionen bien en el contexto del dominio de un equipo en particular. Pero tambi\u00e9n acelera la implementaci\u00f3n de an\u00e1lisis en toda la organizaci\u00f3n y aumenta la necesidad de que esas implementaciones est\u00e9n coordinadas y visibles de forma centralizada, para garantizar el cumplimiento de las normas de protecci\u00f3n de datos.<\/p>\n

 <\/p>\n

\u00bfConflicto de intereses?<\/strong><\/p>\n

Las unidades de negocio, a veces llamadas “dominios”, tienen responsabilidades (incluidas p\u00e9rdidas y ganancias) y necesidades espec\u00edficas. La anal\u00edtica<\/a> no es simplemente una b\u00fasqueda tecnol\u00f3gica: es un medio para lograr el \u00e9xito y el crecimiento. Los dominios comerciales entienden mejor que nadie, incluida la TI, la sem\u00e1ntica de sus datos y la forma exacta en que deben estructurarse, combinarse y limpiarse. Los dominios tambi\u00e9n entienden cu\u00e1l es la mejor manera de aplicar los datos para uso anal\u00edtico, y necesitan la libertad para trabajar con sus datos como les plazca, para extraer el m\u00e1ximo valor de ellos y usarlos para optimizar su propio rendimiento y resultados.<\/p>\n

Mientras tanto, a TI le gusta mantener el control, la uniformidad y la coherencia entre los sistemas y la forma en que se utilizan en las diferentes unidades de negocio. Eso puede parecer al principio una preferencia arbitraria. Pero en muchas organizaciones, si no se mantiene ese entorno limpio y organizado, TI es responsable de ello.<\/p>\n

La mayor parte del tiempo es axiom\u00e1tico: TI debe dise\u00f1ar y mantener una estrategia y estructura de datos para toda la organizaci\u00f3n. Y aunque es posible que TI no entienda las minucias de los datos de un dominio en particular, s\u00ed tiene y debe tener una comprensi\u00f3n funcional de los datos de la organizaci\u00f3n de manera m\u00e1s amplia. El hecho de que el dominio comercial sepa mejor qu\u00e9 hacer con sus propios datos no significa que TI no est\u00e9 informada, que no se preocupe o que act\u00fae voluntariamente como un obst\u00e1culo para los objetivos del dominio.<\/p>\n

 <\/p>\n

Ambos tienen raz\u00f3n<\/strong><\/p>\n

Aparentemente, estos dos conjuntos de necesidades est\u00e1n en conflicto. Pero este es un asunto de toma y da, no de bien y mal. Los dominios comerciales necesitan autonom\u00eda y, al mismo tiempo, TI necesita mantener un control significativo sobre s\u00ed mismo.<\/p>\n

Incluso si requiere la suspensi\u00f3n de la incredulidad, debemos considerar si se pueden atender ambos conjuntos de necesidades, porque las agendas y las perspectivas de ambos grupos son v\u00e1lidas, importantes y, en un sentido muy real, correctas. Ninguno puede triunfar sobre el otro. Deben coexistir, no solo pasivamente sino cooperativamente.<\/p>\n

Los clientes necesitan un equilibrio de enfoques centralizados y descentralizados para recopilar, modelar, transformar, publicar y analizar datos. Lo que puede parecer preocupaciones conflictivas deben combinarse y armonizarse.<\/p>\n

\u00a0<\/strong><\/p>\n

Soluciones propuestas<\/strong><\/p>\n

Este debate ha dado lugar a arquitecturas y paradigmas, como Data Fabric, Data Mesh y otros, que reconocen la naturaleza dispersa de los datos, las diversas necesidades de las unidades comerciales y la necesidad de organizar los esfuerzos anal\u00edticos en toda la empresa.<\/p>\n

Pero estas soluciones todav\u00eda tienen una tendencia al desequilibrio. Data Mesh imagina un mundo en el que TI central proporciona y mantiene la infraestructura de datos y tiene el control del gobierno de datos. Pr\u00e1cticamente todo lo dem\u00e1s se delega a los dominios comerciales, incluida la ingesta de datos, el modelado y la transformaci\u00f3n en el lado de la creaci\u00f3n, y la publicaci\u00f3n, producci\u00f3n, evangelizaci\u00f3n y soporte de conjuntos de datos y fuentes de datos en el lado del an\u00e1lisis. En el mundo de Data Mesh, los dominios comerciales tienen una responsabilidad interfuncional y no solo una autonom\u00eda de autoservicio.<\/p>\n

Data Fabric, por otro lado, reconoce la distribuci\u00f3n f\u00edsica y organizacional de los datos, pero a\u00fan puede orientarse hacia la unificaci\u00f3n centralizada en la capa l\u00f3gica. El agregar diferentes servicios de datos y la virtualizaci\u00f3n de datos permite que permanezcan en su lugar. Pero los modelos de datos siguen siendo universales, y todo el trabajo de innovaci\u00f3n e implementaci\u00f3n a\u00fan puede estar centralizado.<\/p>\n

Entonces, todav\u00eda nos quedamos con el mismo rompecabezas: \u00bfc\u00f3mo en el mundo estos dos intereses aparentemente en conflicto se pueden acomodar al mismo tiempo? \u00bfC\u00f3mo podemos resolver este problema intelectualmente? Y entonces, \u00bfc\u00f3mo podemos encontrar una soluci\u00f3n adecuada, tecnol\u00f3gicamente?<\/p>\n

 <\/p>\n

\u00bfTodos juntos?<\/strong><\/p>\n

Como sucede con muchas cosas en la tecnolog\u00eda, la respuesta radica en la integraci\u00f3n cooperativa y las capas de abstracci\u00f3n. Por ejemplo, en el desarrollo de software, la noci\u00f3n de orientaci\u00f3n a objetos y herencia permite la creaci\u00f3n de clases base, a partir de las cuales se pueden derivar nuevas subclases, muy a menudo definidas dentro del \u00e1mbito de un dominio. Las subclases pueden aumentar las clases base, cambiar algunos de sus comportamientos y\/o anular elementos de su estructura. Y si algo cambia en la clase base, todas las clases derivadas heredan esos cambios.<\/p>\n

Eso es instructivo y alentador porque, en muchas organizaciones, TI debe poder dise\u00f1ar un modelo de datos para toda la organizaci\u00f3n que sirva m\u00ednimamente como una plantilla de referencia. Sin embargo, los modelos y conjuntos de datos espec\u00edficos del dominio se pueden construir sobre el organizacional. Esto asegura un nivel predeterminado de definici\u00f3n sem\u00e1ntica, incluidas las jerarqu\u00edas anal\u00edticas. Y en lugar de que los dominios comerciales tengan que comenzar desde una “p\u00e1gina en blanco”, tienen un punto de partida desde el cual tienen la opci\u00f3n de construir su propia capa sem\u00e1ntica, sus propias canalizaciones de datos, sus propios conjuntos de datos materializados y\/o virtualizados. vistas de datos<\/p>\n

A partir de esos activos, los dominios pueden desarrollar productos de datos completos. Y tambi\u00e9n pueden promoverlos, apoyarlos, mantenerlos y mejorarlos. Estos productos de datos luego pueden ser utilizados por otros dominios y pueden servir como plataformas de la misma manera que lo hace la capa de datos centralizada. Esto cumple exactamente con lo que prescribe y respalda la metodolog\u00eda Data Mesh.<\/p>\n

Aparentemente, entonces, el camino hacia el servicio de an\u00e1lisis centralizado y descentralizado es la composici\u00f3n y la derivaci\u00f3n. Permite la autonom\u00eda a nivel de dominio sin soluciones fragmentadas, aisladas o separadas.<\/p>\n

 <\/p>\n

Un poco de espacio<\/strong><\/p>\n

En el mundo de 麻豆原创, esta realidad en capas y autoridad delegada se admite directamente en 麻豆原创 Data Warehouse Cloud (DWC), a trav\u00e9s de la provisi\u00f3n de “Espacios”. Los espacios pueden ejecutarse en cualquier nube. Los espacios se corresponden f\u00e1cilmente con los dominios comerciales y cada uno puede proporcionar sus propias interfaces y esquemas para las herramientas de an\u00e1lisis y los usuarios. Los espacios de nivel de dominio se pueden construir sobre un espacio centralizado proporcionado por TI, y diferentes espacios de nivel de dominio comercial pueden compartir datos entre s\u00ed.<\/p>\n

Esto significa que el modelo de datos f\u00edsicos a nivel ra\u00edz puede coexistir con modelos l\u00f3gicos a nivel de dominio. Esto tambi\u00e9n funciona lateralmente, de modo que los datos proporcionados en un dominio pueden ser consumidos, enriquecidos e incluso expuestos de manera diferente por otro. Cada dominio comercial tiene control total de su corpus<\/em> de datos y la capacidad de crear sus propios productos de datos. Esta capacidad se proporciona sin privar a TI del desarrollo y mantenimiento de un marco de datos de toda la organizaci\u00f3n, y sin impedir que otros dominios tengan su propio control, incluso cuando algunos datos se superponen en varios dominios.<\/p>\n

 <\/p>\n

El complemento completo<\/strong><\/p>\n

Un espacio es un contenedor para el conjunto completo de datos y sem\u00e1ntica de un dominio. Dentro de cada espacio DWC, se pueden crear tablas, vistas, modelos y flujos de datos espec\u00edficos de dominio o audiencia. Las capacidades completas de ingesta, transformaci\u00f3n, modelado y an\u00e1lisis de datos est\u00e1n habilitadas a nivel de dominio, en lugar de que el negocio se limite a un subconjunto de funcionalidad “paralizado”. Un espacio implementa un modelo sem\u00e1ntico completo para los datos de un dominio, en un entorno que es independiente y, sin embargo, no est\u00e1 aislado. Esto brinda a las organizaciones de nivel de dominio (como l\u00edneas de negocios o incluso equipos de LOB cruzados) un lienzo sin restricciones para expresar su sem\u00e1ntica de datos y desarrollar sus modelos de datos. Tambi\u00e9n evita que esos equipos creen sus productos de datos de forma aislada y garantiza la visibilidad de su trabajo para TI.<\/p>\n

Y donde se lleva a cabo un trabajo de dominio, los activos de toda la organizaci\u00f3n nunca est\u00e1n fuera de alcance. La conectividad y la reutilizaci\u00f3n de activos en 麻豆原创 BW se proporciona en DWC, lo que evita la duplicaci\u00f3n de esfuerzos y conserva el modelado y los permisos configurados en ese entorno. La conectividad a tablas remotas en fuentes de 麻豆原创 (incluido HANA, por supuesto) y sistemas que no son de 麻豆原创 (incluidos lagos de datos, bases de datos y aplicaciones SaaS) proporciona una garant\u00eda de reutilizaci\u00f3n similar.<\/p>\n

Recuerde, alrededor del 90 % de todas las transacciones comerciales se realizan a trav\u00e9s de aplicaciones de 麻豆原创, lo que convierte a BW en un repositorio de an\u00e1lisis autorizado (y a las tablas remotas en una fuente transaccional perfecta) para datos comerciales operativos. Ambos puentes facilitan la independencia a nivel de dominio sin renunciar a la reutilizaci\u00f3n de los activos de nivel empresarial.<\/p>\n

El resultado: las capas de datos centralizadas y descentralizadas no solo coexisten; se federan, cooperan y est\u00e1n compuestos, por lo que son consistentes, aunque distintos.<\/p>\n

 <\/p>\n

\u00a1Llegamos!<\/strong><\/p>\n

Se puede otorgar autonom\u00eda a nivel de dominio y control creativo, incluso mientras se retiene la participaci\u00f3n central de TI. Los entornos de nivel de dominio, incluso cuando est\u00e1n altamente personalizados, a\u00fan se pueden coordinar. La TI delegada no tiene por qu\u00e9 ser TI en la sombra, y la innovaci\u00f3n no tiene por qu\u00e9 ser “falsa”. La cultura de datos se puede facilitar dentro de las unidades de negocio mientras se mantienen el cumplimiento y la organizaci\u00f3n en toda la empresa. Los requisitos previos a nivel central no impiden avances a nivel de dominio.<\/p>\n

La estratificaci\u00f3n y la composici\u00f3n son la clave para equilibrar los requisitos de centralizaci\u00f3n con la propiedad e independencia a nivel de dominio. El resultado es establecer verdaderas operaciones basadas en datos, en toda la organizaci\u00f3n y unidad de negocio por unidad de negocio.<\/p>\n

\n

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