Publicamos grabación en español de 57 minutos del webinar en español que impartió Anastasio Molano, Vicepresidente Senior de Denodo, el pasado julio de 2018 titulado “Self-service Analytics con virtualización de datos”.
Publicamos grabación en español de 57 minutos del webinar en español que impartió Anastasio Molano, Vicepresidente Senior de Denodo, el pasado julio de 2018 titulado “Self-service Analytics con virtualización de datos”.
En el webinar Anastasio hace un repaso muy claro y explicativo de lo que es el Self-Service analytics, por qué está tan de moda hoy por hoy, y cómo puede ayudar la virtualización de datos a montar arquitecturas que permitan ofrecerlo de forma gobernada y segura.
El objetivo es la puesta en marcha de Data Marketplaces en los que los usuarios de negocio tanto avanzados como básicos puedan por sí mismos crear nuevas consultas, explorar y consultar datos consolidados y curados. Accederán a un auténtico «Catálogo de Datos» según intereses de negocio: márketing, finanzas, ventas, riesgos- riesgos de mercados, operacional, créditos.
Podremos crear un modelo semántico universal que ofrece una visión común y coherente de los datos en toda una organización.
IT podrá publicar nuevos datasets y modelos de forma ágil y segura gobernando en todo momento la capa de datos que se ofrecen curados, validados, certificados y gobernados.
Según el experto las iniciativas de Self-Service analytics generan muchos problemas y dificultades a los departamentos de IT debido a la gran diversidad de fuentes de datos y a las complicaciones de establecer un Gobierno efectivo sobre los mismos. Además en muchos casos los usuarios de negocio no disponen de un acceso fácil a los datos de forma independiente de IT.
El video tiene los siguientes capítulos:
¿Qué es la analítica Self-Service? 1:40
Estado actual de las iniciativas Self Service Analytics 3:30
¿Cual es el principal problema de las iniciativas «Self Service»? 08:14
¿Cómo construir una arquitectura que soporte la analítica «self Service»? 10:06
1. Capa de Abstracción de datos 12:02
2. Capa semántica de Datos 13:20
3. Flexibilidad de Publicación de Datos 14:49
4. Gobierno y seguridad centralizada 15:50
Arquitectura de la Plataforma Denodo 17:22
¿Cómo construir modelos de datos en Denodo? 19:24
Vistas de datos en la capa de virtualización 20:39
Arquitectura Self- Service con Virtualización de Datos 21:38
Colaboración entre IT con usuario de Negocio 23:20
Cómo es el self service con la virtualización de datos 25:00
IT puede crear fácilmente repositorios virtuales para diferentes comunidades de usuarios 26:40
Normas sencillas para triunfar en el self service analytics 28:28
Creación de Reglas de Gobierno en función de las comunidades de usuarios 28:58
El catálogo de datos para ayudar a los usuarios a descubrir y acceder a los datos 30:08
¿Por qué el catálogo de datos? 30:49
El rol del catálogo de datos 33:37
Denodo Data Catalog 7.0 35:08
Denodo Data Catalog: Taggin 35:44
Denodo Data Catalog: Content Search 36:36
Preparación de datos 37:06
Caso de éxito 38:23
Indiana University 38:36
¿Cómo acelerar las iniciativas self-service con un modelo semántico universal? 41:00
Conclusiones 47:00
Modelo semántico universal que ofrece una visión común y coherente de los datos 47:01
Q&A 49:20
Integraciónd de fuentes diversas 49:40
Limpieza y normalización de datos 50:19
Diferencias entre virtualización de datos y visualización 51:26
Acceso a los datos ondemand a los datos últimos 53:05
¿Qué opina de las infraestructuras bi self service en la nube? 53:47