Hoy en día las empresas manejan grandes cantidades de datos que les permiten, si los gestionan y analizan bien, adelantarse a sus competidores en la identificación de las necesidades de su mercado y poder responder a ellas, mejorando sustancialmente sus resultados de negocio.
El manejo de estos grandes volúmenes de datos requiere el desarrollo e implementación de nuevas soluciones, que de forma útil y flexible, permita renovar los métodos de trabajo y hacerlos más ágiles, ya que la información que se debe recabar, gestionar y analizar procede de muy distintas fuentes y se actualiza constantemente.
La continua alimentación de nuevos datos, ofrece la posibilidad de tener nuevas perspectivas de análisis y atender a las distintas necesidades del negocio. Mediante la capacidad de análisis que nos ofrecen hoy en día las herramientas de BI, podemos crear nuevos productos y servicios con la agilidad que nos permite la Transformación Digital. No debemos olvidar el valor que ofrece a las compañías la rapidez en la puesta en práctica de una nueva idea de negocio, aunque después de su lanzamiento requiera ser mejorada.
La aplicación de la metodología Agile permite a todo tipo de organizaciones, de cualquier sector, romper con los tradicionales y poco productivos proyectos lineales de larga duración, introduciendo flexibilidad y una reacción ágil, dinámica y efectiva ante cualquier cambio.
Esta metodología nació a principios del siglo XXI como respuesta de los principales desarrolladores de software ante la necesidad de renovar los modelos de desarrollo de software convencionales. Hasta ese momento, cuando una empresa quería desarrollar un software nuevo, invertía un mínimo de 2 años en un proyecto dónde las bases estaban muy bien sentadas y que seguía una trayectoria lineal, donde una fase no se iniciaba hasta que la anterior no había finalizado, lo que provocaba que solo podía detenerse o ralentizarse, pero nunca acelerarse. Finalmente, cuando el producto salía a la luz, seguramente no incluía las últimas novedades técnicas o las especificaciones que, en ese prolongado espacio de tiempo, se habían mostrado como más atractivas para el usuario final. La metodología Agile representó pues, un método avanzado de trabajo que aceleraba el desarrollo de software y permitía adaptarse a las cambiantes condiciones del mercado donde operaba la empresa.
Esta metodología de trabajo consiste en dividir el proyecto en pequeñas partes que pueden completarse en pocas semanas y proporcionan un flujo continuo de entregas rápidas, planificadas de forma exhaustiva y rigurosa. En el caso de precisar alguna modificación, esta sólo afecta a la parte implicada, que lo resuelve inmediatamente sin retrasar al resto.
Adaptar el trabajo a ésta metodología, supone aceptar algunos de los principios básicos que comporta:
- Establecer una comunicación fluida, poner a los individuos y sus relaciones por encima de los procesos y las herramientas para reducir la distancia entre IT y Negocio.
- Poner en práctica las ideas es más valioso que acumular mucha documentación, aunque represente desarrollar una solución menos perfecta de inicio.
- Mantener una relación fluida y cercana con el cliente para saber lo que necesita en cada momento y responder con agilidad, que garantice su satisfacción.
Todo esto requiere equipos bien coordinados, capaces de entregar con rigor, rapidez y continuidad las propuestas de solución aplicadas a contextos cambiantes. Capaces de mantener al cliente informado de todos los procesos y considerar los cambios, en los requisitos previos, como una oportunidad para ser creativos y competitivos.
En el campo del gobierno de datos, la metodología Agile resulta muy práctica, ya que mejora la gestión de los equipos y reduce los riesgos de cualquier proyecto. Además permite que los objetivos estratégicos de la empresa estén alineados con los esfuerzos de las áreas de IT y Negocio.
Su primera gran ventaja es que se generaliza el uso de herramientas de gobierno, desde el principio, para favorecer y aportar agilidad a tareas, como la definición de catálogo de datos, la definición de roles, responsabilidades y workflows o la determinación del nivel de calidad de los datos, lo que será fundamental para definir la política más adecuada.
De esta forma, el metadato se define sobre las propias herramientas y se determina el flujo de trabajo asociado a él, desde el primer momento, indicando quién lo ha creado, para qué, cuántas veces se ha modificado o quién lo solicita, por lo que ya queda todo implementado.
Logicalis aplica este modelo desde hace años para mejorar la calidad del dato y aumentar la confianza de las empresas en sus recursos, además de asegurarles que, una vez finalizado el proyecto, ya tiene implantadas y en funcionamiento herramientas de Data Governance, para que pueda valorar el ahorro en términos de tiempo que le ha aportado.
