Gobernanza de datos y contenido de Tableau

Este contenido es parte de Tableau Blueprint, un marco de madurez que le permite ampliar y mejorar la forma en que su organización utiliza los datos para generar impacto. Para comenzar su recorrido, complete nuestra evaluación(El enlace se abre en una ventana nueva).

Acceda a la hoja de trabajo Gobernanza de datos y contenido, en el planeador de Blueprint de Tableau. Allí podrá obtener orientación sobre las consideraciones clave que deberá tener en cuenta al definir modelos centralizados, delegados y autogobernados. Además, le permitirá designar y documentar quién es la persona o el equipo responsable de cada área y qué debe hacer. Si desea obtener más información sobre cada área, consulte Gobernanza en Tableau y Modelos de gobernanza de Tableau.

Gobernanza de datos

Administración de fuentes de datos: incluye procesos relacionados con la selección y distribución de datos dentro de la organización.

  • ¿Cuáles son las fuentes de datos fundamentales para el departamento o el equipo?
  • ¿Quién es el administrador de datos o el propietario de los datos?
  • ¿Se conectará en tiempo real o extraerá los datos?
  • ¿La fuente de datos estará insertada o publicada?
  • ¿Existen variantes del conjunto de datos? En ese caso, ¿cómo se consolidan como una fuente confiable?
  • Si se consolidan múltiples fuentes de datos, ¿el rendimiento o el objetivo de una de ellas se verá afectado al intentar cumplir con demasiados casos de uso a la vez?
  • ¿Qué preguntas del negocio se deben responder con la fuente de datos?
  • ¿Qué convenciones de nomenclatura se utilizan en las fuentes de datos publicadas?
  • ¿Se necesitan conectores para varias organizaciones (solo para CRM Analytics)?
  • ¿Necesitará utilizar conectores de salida (CRM Analytics)?
  • ¿Está considerando usar alguna herramienta de ETL o llamadas de API para enviar datos desde fuentes locales (CRM Analytics)?
  • ¿Necesitará crear varias conexiones locales a su organización de Salesforce (CRM Analytics)?

 

Calidad de los datos: consiste en una evaluación de la idoneidad de los datos para un propósito en particular en un contexto determinado.

  • ¿Con qué procesos cuenta para garantizar la precisión, integridad, confiabilidad y relevancia?
  • ¿Qué procesos existen para analizar los efectos anteriores o posteriores de agregar o eliminar campos de las fuentes de datos?
  • ¿Desarrolló una lista de comprobación para el proceso?
  • ¿Quién debe revisar los datos antes de que se compartan y resulten confiables?
  • ¿El proceso se adapta a los usuarios corporativos y ellos pueden trabajar junto con los propietarios de los datos para informar sobre problemas?

 

Optimización y preparación: procesos utilizados para mejorar, optimizar o preparar los datos sin procesar para el análisis.

  • ¿El proceso de optimización y preparación estará centralizado o será de autoservicio?
  • ¿Qué funciones dentro de la organización podrán llevar a cabo la optimización y preparación de datos?
  • ¿Qué herramientas y procesos de ETL se deberán usar para automatizar la optimización o la preparación?
  • ¿Qué fuentes de datos ofrecen información valiosa del contexto cuando se combinan?
  • ¿Cuál es el nivel de complejidad de las fuentes de datos que se deben combinar?
  • ¿Los usuarios podrán usar Tableau Prep Builder o Tableau Desktop para combinar conjuntos de datos (o recetas en el caso de CRM Analytics)?
  • ¿El administrador de datos determinó campos de uniones o combinaciones estandarizados para permitir a los usuarios realizar la optimización y preparación de los conjuntos de datos?
  • ¿Cómo facilitará la preparación de datos de autoservicio?
  • ¿Con qué frecuencia se deben realizar los procesos de optimización y preparación (por hora, diario, mensual)? ¿Cómo se notificarán los errores?
  • ¿Qué método utilizará para combinar conjuntos de datos o preservar el nivel de granularidad del conjunto de datos (CRM Analytics)?
  • ¿Cómo implementará la ingeniería de funcionalidades o los datos híbridos necesarios para las historias o los modelos en las predicciones (CRM Analytics - Einstein Discovery)?

 

Seguridad de datos: medidas de protección aplicadas para prevenir el acceso no autorizado a los datos.

  • ¿Cómo clasifica los diferentes tipos de datos según su nivel de confidencialidad?
  • ¿Cómo se solicita el acceso a los datos?
  • ¿Usará una cuenta de servicio o seguridad en la base de datos para conectarse a los datos?
  • ¿Cuál es el enfoque adecuado para garantizar la seguridad de los datos según la clasificación de confidencialidad?
  • ¿La seguridad de sus datos cumple con requisitos legales, normativos y de conformidad?
  • ¿Está pensando en utilizar Sharing Inheritance de Salesforce o las prácticas para la seguridad del nivel de fila de datos (CRM Analytics)?
  • ¿Utiliza Salesforce Shield y necesita informes sobre campos ocultos o conjuntos de datos cifrados (CRM Analytics)?
  • ¿Estableció accesos a nivel de activos para diferentes usuarios, grupos o roles de Salesforce (CRM Analytics)?
  • ¿Existen requisitos para utilizar conjuntos de datos resumidos o agregados a fin de ocultar el análisis de nivel detallado?

 

Administración de metadatos: proceso integral para crear, supervisar, mejorar, asignar atributos, definir y administrar una capa semántica de datos conocida para el sector.

  • ¿Cuál es el proceso para optimizar las fuentes de datos?
  • ¿Se adaptó el tamaño de la fuente de datos según el análisis que desea realizar?
  • ¿Cuál es el estándar de la organización para las convenciones de nomenclatura y el formato de los campos?
  • ¿El modelo de datos de Tableau (XMD de conjuntos de datos o campos para CRM Analytics) cumple con todos los criterios de selección, incluidas convenciones de nomenclatura fáciles de comprender?
  • ¿Se definió, publicó e integró la lista de comprobación de metadatos en los procesos de validación, promoción y certificación?
  • ¿Identificó y habilitó campos procesables en cada nivel del conjunto de datos (CRM Analytics)?

 

Supervisión y administración: proceso utilizado para medir la correcta ejecución del trabajo.

  • ¿Hay programas disponibles para realizar las actualizaciones de extracciones cuando se necesitan?
  • ¿Cómo se supervisa la obtención e importación de datos sin procesar desde los sistemas fuente? ¿Se completaron correctamente las tareas?
  • ¿Hay fuentes de datos duplicadas?
  • ¿Cuándo está programada la ejecución de las actualizaciones de extracciones? ¿Por cuánto tiempo se ejecutan las extracciones? ¿La actualización se completó correctamente o falló?
  • ¿Quién debería recibir alertas y notificaciones de ejecución de trabajos?
  • ¿Hay programas de suscripción disponibles después de que se realizan las actualizaciones de extracciones?
  • ¿Se utilizan fuentes de datos? ¿Quién? ¿Cómo se compara esto con el tamaño de la audiencia esperado?
  • ¿Cuál es el proceso para eliminar fuentes de datos publicadas obsoletas?
  • ¿Cuál es el proceso para limpiar conjuntos de datos no utilizados, incluidos los de aplicaciones privadas (CRM Analytics)?
  • ¿Se necesita organización (programación) para las sincronizaciones, los flujos de datos y recetas (CRM Analytics)?
  • ¿Quién es responsable de supervisar las alertas de datos de predicciones implementadas (CRM Analytics - Einstein Discovery)?
  • ¿Quién es responsable de actualizar los modelos, incluidos los propios conjuntos de datos (CRM Analytics - Einstein Discovery)?

Gobernanza de contenido

Administración de contenido: procesos utilizados para mantener las fuentes de datos y los libros de trabajo actualizados y relevantes.

  • ¿Los libros de trabajo y las fuentes de datos se compartirán con toda la empresa?
  • ¿Se utilizarán sitios para aislar el contenido confidencial o segmentar los departamentos?
  • ¿Los proyectos tendrán un enfoque centrado en la organización (departamentos y equipos), las funciones (temas) o híbrido?
  • ¿Se crearon proyectos en entornos aislados y de producción para admitir el contenido ad hoc y el contenido validado?
  • ¿Se utilizan convenciones de nomenclatura?
  • ¿Los creadores de contenido publican varias copias de un mismo libro de trabajo con diferentes filtros?
  • ¿El contenido incluye una descripción y etiquetas y cumple con las pautas de estilo visual?
  • ¿Definió una expectativa de tiempo de carga e implementó un procedimiento de excepciones?
  • ¿Existe un proceso para reasignar la propiedad del contenido?
  • ¿Cómo administrará las aplicaciones y publicará activos de análisis (CRM Analytics)?
  • ¿Existirán restricciones para que los usuarios guarden sus activos de análisis solo en su aplicación privada (CRM Analytics)?
  • ¿Hay alguna aplicación de análisis implementada a partir de plantillas o proveedores de servicios integrados que deba administrarse (CRM Analytics)?

 

Autorización: proceso utilizado para definir el modelo de permisos a fin de habilitar el acceso a los datos y el contenido.

  • ¿Cuál es el rol en el sitio mínimo para la sincronización de grupos de Active Directory o LDAP?
  • ¿Configuró todos los permisos del grupo Todos los usuarios en el proyecto predeterminado como Ninguno?
  • ¿Existen restricciones explícitas (Denegar permisos) en el grupo Todos los usuarios que deban aplicarse a cada cuenta de usuario?
  • ¿Creó grupos para determinados conjuntos de funcionalidades de creación y visualización para cada proyecto?
  • ¿Revisó los permisos efectivos en usuarios seleccionados para probar el modelo de permisos?
  • ¿Bloqueó los permisos en el proyecto principal a fin de mantener la seguridad en toda la jerarquía del proyecto?
  • ¿Se configuraron los nombres de usuario y las contraseñas de las cuentas de servicio para las fuentes de datos publicadas?
  • ¿Está gestionando usuarios en la organización de Salesforce que tiene CRM Analytics habilitado (CRM Analytics)?
  • ¿Cómo administra y asigna los conjuntos de permisos relacionados con los permisos y PSL (licencias del conjunto de permisos) de CRM Analytics (CRM Analytics)?
  • ¿Tiene permisos de planeamiento para aplicaciones y los asignó a usuarios, roles, grupos de la organización de Salesforce (CRM Analytics)?
  • ¿Cómo garantiza un acceso seguro a los conectores con información de inicio de sesión de la cuenta para las fuentes de datos (CRM Analytics)?
  • ¿Habilitó el acceso de lectura para el perfil de usuario de integración del análisis para los campos y objetos personalizados requeridos (CRM Analytics)?

 

Validación de contenido: proceso utilizado para verificar que el contenido sea correcto.

  • ¿Quiénes forman parte del proceso de validación?
  • ¿El contenido es preciso, completo, confiable, relevante y reciente?
  • ¿El contenido nuevo reemplaza el contenido anterior?
  • ¿Los datos subyacentes y los cálculos son correctos?
  • ¿El contenido refleja el estilo de la empresa?
  • ¿El contenido cuenta con un trazado lógico?
  • Para las visualizaciones de datos, ¿todos los ejes y números tienen el formato correcto?
  • ¿Los dashboards cargan en un plazo aceptable?
  • ¿Los filtros y las acciones del dashboard se comportan de la manera esperada en las vistas en las que se incluyen?
  • ¿El dashboard continúa siendo útil en casos de comportamientos extremos, por ejemplo, filtrar todos los valores, ninguno, uno solo, etc.?
  • ¿Quién optimiza los modelos y verifica las métricas de modelos (CRM Analytics - Einstein Discovery)?

 

Promoción de contenido: proceso utilizado para transferir el contenido de un proyecto en un entorno aislado a producción.

  • ¿Quiénes forman parte del proceso de promoción?
  • ¿Las funciones de promoción de contenido tienen disponible una lista de comprobación con los criterios que se deben evaluar?
  • ¿Diferenció claramente el contenido certificado y el contenido ad hoc por proyecto?
  • ¿El proceso es ágil a fin de admitir la iteración y la innovación?
  • ¿Implementó flujos de trabajo para abordar las fuentes de datos y los libros de trabajo restringidos y directos?
  • ¿Qué métodos de migración utilizará para implementar activos de análisis desde proyectos aislados hasta producción (Tableau CRM)?
  • ¿Llevará a cabo un lanzamiento selectivo para las predicciones? ¿Implementará predicciones para usuarios específicos en etapas (CRM Analytics)?

 

Certificación de contenido: proceso utilizado para comprobar que se haya verificado el contenido y que este sea confiable en el estado de operación.

  • ¿Quién es responsable de designar cuál es el contenido certificado?
  • ¿Se cumplieron todos los criterios de certificación?
  • ¿Se completaron todos los campos: Acerca de, Notas de certificación, Etiquetas?
  • En el caso de las historias y los modelos, ¿quién certifica las métricas del modelo que se implementarán como predicciones (CRM Analytics)?

 

Uso del contenido: proceso utilizado para medir la participación de los usuarios.

  • ¿Cuánto tráfico se dirige a cada vista?
  • ¿Cuál es la definición de “contenido obsoleto”? ¿Con qué frecuencia se elimina el contenido obsoleto?
  • ¿Cuánto uso indirecto (alertas y suscripciones) se produce?
  • ¿Se están entregando las suscripciones a tiempo?
  • ¿El tamaño real de la audiencia coincide con las expectativas?
  • ¿El contenido sigue una tendencia semanal, mensual o trimestral?
  • ¿Cuál es la frecuencia de inicio de sesión o los días desde el último inicio de sesión por grupo de usuarios?
  • ¿Cuál es la distribución del tamaño de los libros de trabajo y las fuentes de datos?
  • ¿Está pensando en utilizar la aplicación Adoption Analytics para supervisar el uso (CRM Analytics)?
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