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Mejora de la calidad de los datos con Factsheet Insights: una introducción completa al servicio de Westernacher Denmark (antes Konfident) para LeanIX.
En el panorama empresarial actual, cada vez más digital y basado en datos, la calidad y la fiabilidad de los datos se han convertido en aspectos fundamentales para las organizaciones. Especialmente para aquellas que utilizan LeanIX para la gestión de la arquitectura empresarial (EAM), mantener datos de alta calidad no es solo una necesidad, sino un imperativo estratégico. Consciente de esta necesidad, Westernacher Denmark (antes Konfident) ha presentado Factsheet Insights, un servicio especializado diseñado para llevar la calidad y la fiabilidad de los datos al siguiente nivel, al tiempo que reduce la carga de trabajo manual.
La importancia de la calidad de los datos en la EAM.
LeanIX es una potente plataforma que permite a las organizaciones modelar diversas facetas de su empresa, desde los objetivos estratégicos hasta los activos de software y mucho más. Esta capacidad proporciona transparencia y fomenta la colaboración en toda la organización. Sin embargo, a medida que crecen los entornos arquitectónicos y más partes interesadas contribuyen al ecosistema de datos, la complejidad de mantener la idoneidad de los datos aumenta exponencialmente.
Aunque LeanIX ofrece sólidas capacidades para mantener la calidad de los datos mediante definiciones de contenido obligatorio, es importante reconocer que confiar exclusivamente en estas funciones integradas puede tener algunas limitaciones. Su enfoque «out of the box» puede no adaptarse completamente a las políticas de gobernanza de datos únicas, las regulaciones del sector o los requisitos empresariales específicos de diferentes organizaciones. Este enfoque estandarizado puede, en ocasiones, plantear retos a la hora de alinearse con los estándares de calidad de datos y las necesidades de conformidad de una organización. Aunque las definiciones de contenido obligatorio integradas en LeanIX se centran en la exhaustividad de los datos a nivel de fichas técnicas individuales, es posible que no aborden de forma exhaustiva otros aspectos esenciales de la calidad de los datos, como la precisión, la coherencia y la puntualidad. Para las organizaciones que buscan un enfoque más personalizado y completo de la gestión de la calidad de los datos, complementar las funciones de LeanIX con herramientas y servicios especializados, como Factsheet Insights de Westernacher Denmark, puede proporcionar una solución más holística.
Factsheet Insights tiene como objetivo salvar esta complejidad ofreciendo una extensión de LeanIX que no solo mejora la calidad y la fiabilidad de los datos, sino que también minimiza los esfuerzos manuales mediante la automatización.
Definiciones de calidad claras y aplicación eficaz.
Garantizar datos de alta calidad implica dos componentes fundamentales:
1. Definiciones claras: Las organizaciones deben tener una comprensión clara de lo que constituye un dato de buena calidad. Esto incluye definir convenciones para el modelado de datos, convenciones de nomenclatura y estándares de calidad.
2. Mecanismos eficaces para su aplicación: Una vez establecidas definiciones claras, las organizaciones necesitan mecanismos eficaces para hacer cumplir el nivel de calidad acordado. Esto implica establecer reglas, flujos de trabajo y controles automatizados para mantener la integridad de los datos.
Profundice en las consideraciones clave para la calidad de los datos.
Para conseguir y mantener datos de alta calidad, hay que prestar atención a varias áreas clave. El modelado, la nomenclatura, las funciones y las responsabilidades son algunas de las áreas que entran dentro del ámbito de la calidad de los datos.
Trabajan en conjunto, lo que nos permite utilizar los datos para la toma de decisiones, la cooperación y la elaboración de estrategias. Trabajar con datos obsoletos o erróneos disminuirá la confianza en los datos y llevará a que las unidades organizativas mantengan su propia verdad, por ejemplo, sobre los entornos de aplicaciones.
Modelado y convenciones.
El modelado es una piedra angular de la calidad de los datos. Debemos decidir qué decisiones queremos impulsar y recopilar los datos correspondientes para respaldarlas. La creación del modelo de metadatos requiere conocimientos y varias iteraciones. Incluso si sabemos lo que queremos recopilar, debemos asegurarnos de que podemos recopilarlo y mantenerlo a lo largo del tiempo.
Por ejemplo, al modelar diferentes escenarios de integración, podría considerar lo siguiente:
1. ¿Cómo modelamos diferentes escenarios de integración para respaldar el tipo de información que necesitamos obtener?
2. ¿Cuándo utilizamos jerarquías para diferentes tipos de hojas informativas?
3. ¿Qué cardinalidad permitimos entre entidades?
4. ¿Algunos de los datos dan lugar a ambigüedad? Por ejemplo, cuando el ciclo de vida de una aplicación indica que está activa, pero la aplicación no está enlazada a una parte de la organización.
Convenciones de nomenclatura y descripciones.
La coherencia en la nomenclatura y las descripciones es fundamental para la calidad y la legibilidad de los datos. Al crear informes y diagramas, las convenciones de nomenclatura garantizan la uniformidad entre las entidades. Esto, a su vez, hace que los datos sean más accesibles, fáciles de comprender y fiables.
Funciones, responsabilidades y plazos.
El panorama de las aplicaciones es dinámico. Responde a las necesidades de la organización, creciendo para adaptarse mejor a las capacidades empresariales o reduciéndose en respuesta a los esfuerzos de racionalización. Una gobernanza eficaz de los datos requiere funciones claras y responsabilidades asociadas. Es necesario saber quién es responsable de las entidades, qué datos deben estar disponibles en qué momento y cuánto tiempo es aceptable que no estén sincronizados. Trabajar con sellos de calidad de los datos respalda este proceso. Fact Sheet Insights lo refuerza, destacando si la calidad de los datos se ha visto afectada durante demasiado tiempo o advirtiendo a las partes interesadas pertinentes antes de que se rompa el sello de calidad, lo que permite actuar de forma proactiva.
Aplicación y colaboración: los pilares de la calidad de los datos.
Factsheet Insights ofrece mecanismos de aplicación exhaustivos para respaldar la consideración de la calidad de los datos. Se centra en proporcionar información relevante, cuando es necesario.
- Funcionalidad dentro de la herramienta EAM: La información obtenida de la cartera de aplicaciones es relevante en relación con los datos de la cartera. Para ello, Factsheet Insights expone toda la información directamente en LeanIX.
- Funciones de colaboración: La exposición de la información en LeanIX nos permite trabajar en conjunto con las herramientas de colaboración integradas. De esta manera, la calidad de los datos puede tratarse como un objetivo común, en lugar de una preocupación individual.
- Seguimiento y monitoreo: Las organizaciones necesitan poder realizar un seguimiento de los efectos de sus esfuerzos en materia de calidad de los datos. Factsheet Insights ofrece funciones de seguimiento y monitoreo que permiten a las organizaciones medir la calidad de los datos en términos de exhaustividad, precisión y coherencia en toda la cartera.
LeanIX es una potente plataforma que permite a las organizaciones modelar facetas de su empresa, desde los objetivos estratégicos hasta los activos de software. ¿En qué medida se integra en el proceso de recopilación de datos una modificación de la convención para los datos de aplicación? Con las métricas adecuadas, Factsheet Insights actualizará el progreso y permitirá a los arquitectos empresariales facilitar las tareas necesarias, en lugar de esperar a que los usuarios acudan a ellos en busca de orientación.
Aprovechar las capacidades de LeanIX para mejorar la calidad de los datos.
Como se ha mencionado anteriormente, LeanIX ofrece potentes funciones que ayudan a las organizaciones a mantener la calidad de los datos
- Definiciones de contenido obligatorio: LeanIX permite a las organizaciones definir contenido obligatorio, como campos, relaciones y descripciones. En combinación con el concepto de «sello de calidad», esto garantiza la exhaustividad de los datos a nivel de cada ficha técnica.
- Filtros de facetas y marcadores: LeanIX proporciona filtros de facetas que ayudan a las organizaciones a identificar hojas informativas con posibles problemas de calidad. El marcado de estas búsquedas permite supervisar de forma continua tipos específicos de problemas de calidad.
- KPI y cuadros de mandos: con funciones relacionadas con los KPI y los cuadros de mandos, LeanIX capacita a las organizaciones para que todo el mundo pueda ver el tamaño y el impacto de los problemas de calidad a través de cifras concretas y líneas de tendencia.
El servicio gestionado de Westernacher Dinamarca: una revolución para la calidad de los datos.
En Westernacher Dinamarca, vamos más allá de las soluciones tradicionales de calidad de datos al ofrecer un servicio gestionado que analiza continuamente su inventario en busca de infracciones de políticas basadas en reglas personalizadas. Nuestro servicio amplía las capacidades de LeanIX, identificando problemas que las funciones estándar pueden pasar por alto. Los resultados se envían a LeanIX, donde se pueden acceder a través de las funciones predeterminadas, lo que garantiza una experiencia de usuario fluida.
Una de las características más destacadas de Factsheet Insights de Westernacher Denmark es su integración perfecta en la plataforma LeanIX, lo que la hace prácticamente invisible para las organizaciones que la utilizan. Aunque Factsheet Insights mejora las capacidades de calidad de datos de LeanIX, el complejo trabajo que se realiza entre bastidores permanece oculto, lo que preserva la interfaz y la experiencia de usuario intuitivas de LeanIX. Las organizaciones pueden seguir aprovechando las potentes herramientas de modelado y visualización de LeanIX sin interrupciones ni complejidades adicionales. Este enfoque integrado garantiza que el valor añadido de Factsheet Insights, como los controles avanzados de calidad de los datos y los análisis de incumplimiento de políticas, sea fácilmente accesible dentro del entorno familiar de LeanIX. Esta integración oculta pero eficaz permite a las organizaciones mantener altos estándares de calidad de los datos sin necesidad de una formación exhaustiva ni de cambios en sus flujos de trabajo existentes, lo que ofrece una experiencia de gestión de datos eficiente y fluida.
Conclusión y próximos pasos.
Factsheet Insights de Westernacher Denmark es una solución integral para organizaciones que utilizan LeanIX, que ofrece funciones avanzadas para mejorar la calidad y la fiabilidad de los datos. Tanto si acaba de iniciar su andadura en la EAM basada en datos como si desea mejorar la calidad de los datos existentes, Factsheet Insights le proporciona las herramientas, la información y el apoyo que necesita para alcanzar el éxito.
Gracias por profundizar con nosotros en Factsheet Insights. Si está interesado en obtener más información sobre cómo Westernacher Dinamarca puede ayudarle, no dude en ponerse en contacto con nosotros. Además, hemos preparado un vídeo en el que podrá ver cómo funciona. Tanto si se encuentra al inicio de su viaje hacia la EAM basada en datos como si ya lleva un tiempo en él, ahora es el momento de asegurarse de que la calidad de sus datos es adecuada para su propósito y se puede utilizar.
