¿Cómo puedes usar Power BI para el data governance?

El data governance es fundamental hoy día para las empresas que tratan con datos, pero muchas lo ven como una tarea muy farragosa. Sin embargo, un buen gobierno de datos va de la mano de un buen análisis, ya que pueden tener propósitos relacionados. Para conseguir esta simbiosis, solo se trata de cambiar el enfoque de trabajo, de manera que las políticas de data governance empleadas apoyen las tareas de análisis incluyéndolas en el flujo de trabajo de BI. Microsoft Power BI ha añadido recientemente características de data governance que ayudan a conseguir este trabajo conjunto.

¿Por qué es importante el data governance?

El data governance se podría definir como “el ejercicio de la autoridad, el control y la toma de decisiones compartida sobre la gestión de los activos de datos”. El data management, a su vez, consiste en la puesta en marcha de las políticas de datos. En este blog tenemos un artículo dedicado al data governance y data management que explica su funcionamiento en más detalle y la relación que tiene con el data quality. 

Su relevancia se debe a que permite garantizar la integridad de los activos de datos a través de procesos y procedimientos, estandarización de sistemas y creación de políticas de distribución de datos consistentes.

Con el data governance podemos asegurar la seguridad y la privacidad de nuestros activos de datos. Es importante que los datos privados o confidenciales dispongan de unas normas de acceso.

Los datos no nos sirven de nada si el conocimiento de los mismos es limitado o si el significado de su contenido es opaco u oscuro. Por lo tanto, es importante “curar” los datos y documentarlos. En general, los datos deben ser organizados y accesibles.

Si la fuente de los datos, así como los pasos que se dan para limpiarlos y mejorarlos, y su posterior uso son bien conocidos, aumenta la confianza en la eficacia de los datos. Cuando los expertos de confianza pueden certificar los datos de manera explícita, la confianza aumenta aún más. Esto fomenta una cultura de datos y ayuda a que se desarrollen, lo cual es fundamental para la transformación digital.

¿Cómo funciona?

El data governance tiene muchas facetas, aunque las más importantes son la “curación” o conservación de los datos, su procedencia y su protección.

• La “curación” de los datos permite ordenar y clasificar los datos para poder detectar fácilmente los que son interesantes dentro de todos aquellos de los que dispone la organización y puedan ser, así, considerados fiables y exactos.
• La procedencia de los datos nos ayuda a rastrear de dónde vienen los datos y, en ciertos casos, cuál ha sido su ciclo de vida, es decir, por qué pasos han pasado.
• La protección de datos garantiza que las diferentes partes que entran en contacto con los datos vean solo los que les son relevantes y para los que están autorizados, lo cual requiere una definición de reglas en el origen. Estas reglas centralizadas aseguran que todos los análisis derivados, visualizaciones, informes y cuadros de mando cumplirán con las restricciones de protección.

¿Qué dificultades presenta?

En algunas corporaciones, la obligación de cumplir con la legislación vigente en cuanto a datos y el hecho de disponer de información confidencial de clientes ha hecho que, en algunos casos, el data governance se convierta en una tarea considerada un desvío en el análisis de business intelligence, ya que requiere abandonar la plataforma de BI. Sin embargo, es típico de las tareas en una plataforma BI realizar este tipo de desvíos, aunque el hecho de que el data governance no pueda realizarse en el mismo lugar puede dificultar extender la jurisdicción de las restricciones o normas.

Específicamente, el intercambio de conocimientos se hace a veces con documentos, hojas de cálculo y diapositivas que a menudo se envían como adjuntos de correo electrónico. ¿Cómo puede funcionar un esfuerzo de data  governance si se permite esta diseminación de insights?

¿Cómo facilita el data governance Power BI?

Si fueramos capaces de “curar” nuestros datos a la vez que los obtenemos y analizamos o si pudiéramos garantizar su protección incluso cuando los difundimos por otros canales ganaríamos enormemente en eficiencia y calidad de trabajo en el flujo de business intelligence.

Microsoft Power BI ha incorporado recientemente algunas características que permiten aumentar la capacidad de data governance en los flujos de BI. Estas características son simples de utilizar y poco invasivas.

Con ellas, aparece una forma de poder mantener esta seguridad sin tener que abandonar la plataforma de análisis si trabajamos con Power BI. Power BI de Microsoft permite ofrecer una experiencia de usuario mejor, además de tener la tranquilidad de que nuestra empresa cumple con las normativas. La plataforma de Microsoft garantiza una buena “curación” de los datos, procedencia y protección y reduce las distracciones mediante unas características de gobierno sencillas y poco intrusivas. Además, las nuevas opciones de la plataforma eliminan la necesidad de salir de Power BI con unas características de data governance que están embebidas en las experiencias de data acquisition y preparation, interfaces de gestión y experiencias de entrega al usuario final.

Bismart es partner Power BI ya que la forma de trabajar de la herramienta ofrece muchas garantías y es diferente de las formas que el sector ha utilizado tradicionalmente, que hacían que los consumidores debieran utilizar más de una plataforma para incluir el gobierno de datos en sus flujos de BI. 

Algunas de estas nuevas características de data governance son:

• Endorsed datasets (conjuntos de datos respaldados): esta nueva funcionalidad permite contar con datasets con el respaldo de sus propietarios, que están registrados en el servicio en la nube y navegan en un espacio restringido. Estos pueden indicar qué conjuntos de datos son importantes para el resto del equipo. Además, los usuarios autorizados por el administrador pueden marcar ciertos datasets como certificados, lo cual les otorga más autoridad.

• Lineage and impact analysis (linaje y análisis de impacto): otro nuevo conjunto de características incluye el área de trabajo y la antigüedad de la línea de datos del área de trabajo. Prácticamente son más sencillas de usar que las funcionalidades para la aprobación de conjuntos de datos. Al navegar por los objetos del área de trabajo, los usuarios solo tienen que cambiar de la Vista de lista estándar a la nueva Vista de linaje para ver las fuentes de datos y las puertas de enlace, los flujos de datos, los conjuntos de datos, los informes y los cuadros de mando en un diagrama de red.

• Data protection (protección de datos): mediante los recursos de protección existentes en las plataformas Microsoft, Power BI permite añadir etiquetas de confidencialidad y propiedad a los sets de datos, reports, dashboards, visualizaciones y dataflows. Estas etiquetas se definen por los administradores de seguridad en el Microsoft Security and Compliance Center y se aplican a todas las aplicaciones de Microsoft 365. De esta forma, todos los datos que se exporten a Power Point, Excel o PDF llevarán consigo las etiquetas de confidencialidad, por lo que solo los usuarios autenticados podrán acceder a ellos.

Power BI trae consigo más nuevas funcionalidades de data governance en todas las etapas, incluso la adquisición y la preparación de los datos, que son un gran apoyo para garantizar el cumplimiento de las normativas de privacidad. Aun así, Power BI permite continuar trabajando de forma tradicional, con plataformas externas. 

Estas nuevas funcionalidades son útiles, sencillas y de alta calidad, pero la ventaja más importante de Power BI es que permite adaptar sus características a las necesidades exactas de cada empresa focalizándose en las funcionalidades esenciales.