Por Qué los Proyectos de IGA se Estancan: Una Evaluación Honesta - Atricore
Un análisis técnico de los cuatro problemas de infraestructura que causan que las implementaciones de gobernanza de identidad se estanquen.
La mayoría de los proyectos IGA encuentran los mismos cuatro problemas técnicos. Aquí están cuáles son y cómo abordarlos.
1. Calidad de Datos de Origen
Los proyectos IGA asumen que los datos de RRHH están limpios. Usualmente no lo están.
Los problemas comunes incluyen relaciones de gerente circulares o nulas, formatos inconsistentes de ID de empleado, campos requeridos vacíos, fechas de terminación en empleados activos, y fechas de inicio futuras para personal actual.
La plataforma IGA procesa los datos que recibe. Los problemas en los datos de origen van a aparecer en tus procesos de gobernanza.
Qué funciona: Ejecuta análisis de calidad de datos antes de la implementación. Construye reportes de reconciliación que identifiquen anomalías. Corrige los problemas de datos en los sistemas origen, no en la plataforma IGA.
2. Complejidad de Integración de Conectores
La integración de sistemas destino es más compleja de lo que sugieren los RFPs. Las aplicaciones mainframe frecuentemente no tienen API. Los sistemas legacy tienen documentación de esquema desactualizada. Los proveedores SaaS cambian APIs sin versionado. Algunos sistemas requieren SDKs propietarios.
Las librerías de conectores de proveedores se ven completas en la documentación. En la práctica, la mayoría de los conectores necesitan personalización para mapeo de atributos, manejo de errores, y lógica de reintentos.
Qué funciona: Presupuesta tiempo de ingeniería para trabajo de conectores. Prototipa integraciones temprano con datos de producción. Planifica desarrollo personalizado en al menos 30% de los conectores.
3. Heterogeneidad de Esquemas
Los atributos de identidad difieren entre sistemas. Active Directory usa sAMAccountName, los ERPs usan números de empleado, los sistemas legacy usan direcciones de email, los sistemas Unix usan UIDs.
Las definiciones de roles también varían. “Admin” significa cosas diferentes en diferentes sistemas. Algunos sistemas usan grupos anidados, otros usan estructuras planas, otros usan asignaciones directas de permisos.
Un modelo de identidad unificado limpio raramente mapea a la realidad. Terminas manteniendo capas de traducción por sistema.
Qué funciona: Acepta las diferencias de esquema en lugar de forzar normalización. Construye tablas de mapeo explícitas por sistema destino. Documenta casos edge. Usa las capacidades de esquema flexible de plataformas como midPoint.
4. Rendimiento de Reconciliación a Escala
Las pruebas iniciales funcionan bien. Luego conectas 50,000 identidades en 30 sistemas destino y la sincronización nocturna toma 14 horas. Agrega campañas de certificación evaluando millones de entitlements y el rendimiento se vuelve un problema.
Cada nuevo sistema destino multiplica el tiempo de reconciliación. La retención de datos históricos incrementa los requerimientos de almacenamiento.
Qué funciona: Diseña para escala de producción desde el día uno. Prueba con volúmenes de datos realistas. Usa reconciliación incremental en lugar de sincronizaciones completas. Particiona campañas de certificación. Archiva datos históricos.
Resumen
Estos son problemas de ingeniería con soluciones de ingeniería. Requieren inversión técnica que los planes de proyecto frecuentemente subestiman.
midPoint de Evolveum aborda estos desafíos con su modelo de esquema flexible, framework de conectores extensible, y motor de reconciliación escalable.
Si tu proyecto está atascado en cualquiera de estos problemas, contáctanos. Hacemos implementaciones de IGA.