What are the most common BI governance challenges?

A qualidade de dados é primordial para o sucesso na gest?o de qualquer empresa que preze por organiza??o, acesso rápido à informa??o e confiabilidade para a tomada de decis?o. Por meio de uma análise de dados utilizando BI, é possível obter: - Dados Completos - Conformidade de dados - Integridade de dados - Dados consistentes

De la calidad de los datos parte todo, no se puede llegar a tener un IA sin antes tener datos de calidad, es el trabajo de hormiga que nunca se ve y es el que menos se valora. En la organización anterior donde estaba, hasta mi salida, la alta gerencia nunca entendió esto y se presionaba para generar hasta alertas personalizadas a la FFVV, cosa que era posible pero por la calidad de data que se tenía se volvía titánico y más si no se daba los recursos necesarios. Puede llegar a ser frustrante pero es importante armar un equipo técnico de alto nivel estratégico para lograr ese objetivo. Sin calidad de datos puedes generar basura e interpretar basura.

Ensuring accuracy, consistency, and reliability of data is paramount in BI governance because it forms the foundation for trust and credibility in data-driven insights. When data is unreliable, it can lead to misleading conclusions, erroneous decision-making, and potential financial losses. By establishing strong data governance practices, organizations can foster data integrity, maintain confidence in their analytics, and make informed decisions that drive positive business outcomes.

Having 100% quality data. 0. Due to data silos. 1. Data pipeline- Real time, near real time and batch mode depends on the criticality and business relevance - Need to align data integration process properly. 2. Data quality check, Resolving it - Having the metrics around it. How much is inconsistent and systematic way to resolve and integrate it again. 3. Maintaining data lineage and taking care of every step/stage level issues if any. 4. Maintaining time travel or audit data for business critical data. 5. Aligning the MDM process across the systems/sub systems to maintained the shared systems. . 6. Maintaining proper change control systems. 7. Taking care of Dimension modelling to reduce the complexity. 8. Self service platform.

Protecting data from unauthorized access, use, or disclosure is crucial for maintaining the integrity and confidentiality of sensitive information. Effective BI governance safeguards against potential breaches, ensuring that only authorized individuals can access and manipulate data. This is vital for compliance with privacy regulations, maintaining trust with stakeholders, and preventing unauthorized parties from exploiting or misusing valuable business insights. By prioritizing data security, organizations can mitigate risks, uphold legal and ethical standards, and safeguard their reputation, thereby fostering a secure and trustworthy environment for data-driven decision-making.

A seguran?a do Power BI, tem uma arquitetura muito bem defina, quando se trata de autentica??o, isolamento de rede e residência dos dados. O BI aloja-se em uma infraestrutura de cloud computing, chamada de Azure. A arquitetura do Power BI, é baseada em dois clusters: - WFE (Front-End da Web) - Back-End A seguran?a do Power BI estende-se ainda mais, quando se trata de: - Armazenamento de Dados e Autentica??o do usuário. Os metadados utilizados no Banco de Dados SQL do Azure, mostram uma total confiabilidade para a utiliza??o da ferramenta.

Quanto a propriedade dos dados em BI, esse tópico vem como um complemento da Seguran?a de dados no Power BI. A autentica??o do usuário em BI, sempre terá credenciais com recursos seguros, tais como utiliza??o de e-mails definidos por usuário, sincroniza??es de diretório, que ocasionam em uma seguran?a e propriedade maior de dados.

Falando especificamente de Power BI, você consegue um nível de governan?a até bom usando o RLS (Row Level Security) e assim definindo o que cada usuário pode enxergar em determinado relatório. Porém ele n?o conta com uma op??o de filtro por paginas e o RLS depende de uma arquitetura muito bem feita dos relacionamentos entre as tabelas de dimens?o de fato. Nisso temos dois desafios, montar uma estrutura relacional que gere maior seguran?a e confiabilidade na hora de usar o RLS e montar relatórios e dashboards de uma forma que consigamos ocultar o dado sem deixar ele todo em branco e / ou sem sentido.

Determining data ownership and responsibilities is crucial in BI governance because it establishes accountability for data management and ensures that data is handled with integrity, security, and adherence to organizational standards. By assigning clear ownership and responsibility, organizations can foster collaboration among data users and stewards, promote data quality initiatives, and safeguard sensitive information from unauthorized access or misuse. This clarity of ownership and responsibility forms the bedrock of effective data governance, enabling organizations to leverage their data assets for strategic decision-making and sustainable business growth.

Its critical factor for Data initiative to provide real value. Having shared language on the data elements, Business functionality, UI/UX on BI Space The business problem to solve, Validation metrics and ROI. Data literacy can be achieved 1. Regular trainings, Small hackathon, Case competitions 2. Self service Data system having insight generation - quickly do the what if analysis. 3. Organization for analytical mindset 4. Data driven culture and evidence based decision making.

La alfabetización de datos, es un proceso lento pero al igual que la cultura corporativa que cada empresa tiene es necesaria para que cualquier proyecto de BI sea implementado correctamente, es frustrante casi diariamente ver como la gente no quiere salir de su zona de confort. Pero una vez que haces el acompa?amiento, en mi caso hicimos desde dashboards hasta pdfs personalizados y reuniones de alfabetización la gente ve la importancia de tomar decisiones con la data y los resultados de la compa?ia se ven que van rindiendo fruto. Este no es un trabajo de meses, al menos los dos primeros a?os es una pelea diaria para que la gente use la data, interprete y tome decisiones. Muchos usuarios nunca lo harán pero los que hacen vale la pena.

Entender o que se quer, é primordial, pois numa busca para ler dados, muitas coisas podem ser encontradas, mas a maioria n?o fará sentido para a companhia, pois ela tem um objetivo, e a leitura precisa se encaixar. Certa vez, trouxe 5 leituras que eram possíveis fazer com os dados imputados, porém apenas uma delas foi aproveitada. Na minha experiência, aprendi que filtrar os objetivos da empresa é o primeiro passo, pela busca do alinhamento dos dados. Uma coisa útil seria receber um breifing bem definido, e apartir dele buscar o desenvolvimento do alinhamento.

In order to scale any functional analytics and reporting functions one must have a clean data process complete with governance, user access, simplification, self service, etc. These will then enable a higher quality BI model that is built around trust and security not just reporting and results.

En mi última experiencia laborar fui designado como Gobernador de Datos, la ley ecuatoriana empezó a obligar que las empresas lo hagan por la Ley de Protección de Datos Personales. Implementarla no pude al 100%, pero si se logró identificar muchas deficiencias que la ley pedía no hayan como también algunos instrumentos internacionales de medición de la Gobernanza. No es un trabajo fácil, y menos en un país donde se da poca o nada de importancia de la data, que tiene una visión muy técnica y en las altas gerencias una visión nada técnica y superficial. De todas maneras, la Gobernanza de la data, su alcance, objetivo y protección de ella, en este mundo, es más que importante y urgente de implementar. Cada día nuestra data está en peligro.

A challenge that warrants close attention is the risk of data bias, particularly in the context of the "move fast, break things" ethos prevalent in many fast-paced business environments. This mindset, aimed at encouraging rapid innovation, can drive BI practitioners to "skip" essential steps in data validation and analysis. While hasty decision-making may expedite the process of extracting BI insights from data, it often fails to ensure the accuracy and fairness of those insights.

Atualmente em meu trabalho, vejo a atua??o para BI muito forte, e é muito interessante o quanto a confiabilidade dos dados, seguran?a e propriedade destes é t?o importante. A carreira para Dados, é simplesmente incrível!