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