Publicamos grabación en español de 57 minutos del webinar 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