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Gestión de datos: ¿qué es? ¿Por qué es importante?

Marzo 20th, 2024

Este artículo sirve como una guía completa para la gestión de datos, cubriendo su definición, importancia, diferentes procesos, beneficios, desafíos y mejores prácticas.

¿Qué es la gestión de datos?

La gestión de datos es el proceso de ingerir, recopilar, almacenar, organizar, gobernar y proteger datos para lograr los objetivos organizacionales. La esencia de la gestión de datos radica en el enfoque proactivo que las organizaciones deben adoptar para comprender y salvaguardar sus datos durante todo su ciclo de vida. Implica crear y hacer cumplir políticas y directrices para mantener las prácticas de datos consistentes y coherentes en toda la organización.

Las empresas, tanto grandes como pequeñas, se encuentran navegando en un mar de información y a menudo utilizan datos no saludables para sus fines. inteligencia de negocios (BI) y análisis. Confiar en estos datos para impulsar decisiones comerciales es como zarpar sin un mapa. Es por eso que las organizaciones necesitan implementar una estrategia eficaz de gestión de datos.

Gestionar datos es más que simplemente manipularlos y clasificarlos; se trata de implementar sistemas o marcos robustos que validen, aseguren y proporcionen una comprensión clara de la información disponible. Sin embargo, esto no significa que sea sólo una preocupación a nivel empresarial; para eso, tenemos gestión de datos empresariales. Incluso los equipos pequeños pueden mejorar sus ingresos, productividad y experiencia del cliente a través de una estrategia eficaz de gestión de datos.

¿Por qué es importante la gestión de datos?

Piénselo de esta manera: cuando tiene mucha información sin procesar (ya sean números, texto o imágenes), debe estructurarla y mejorar su calidad antes de poder usarla. Esto es precisamente en lo que ayuda la gestión de datos; mantiene los datos comerciales en orden para que sean más fáciles de encontrar, usar y proteger.

Hoy en día, las empresas tienen varias razones para gestionar los datos de forma eficaz, especialmente porque se ven obligadas a hacer frente a un crecimiento sin precedentes en la cantidad de datos que crean y recopilan. Esta es también la razón por la que las organizaciones recurren al uso software de gestión de datos. Ya sea para mejorar el rendimiento de las campañas de marketing, pronosticar la demanda o desbloquear oportunidades ocultas de innovación, las empresas necesitan datos para tomar las decisiones correctas, especialmente porque el objetivo final es maximizar los ingresos y las ganancias.

Sin embargo, si los datos se gestionan mal, eso significará que la información requerida no sólo estará desorganizada sino también inexacta e inaccesible para los tomadores de decisiones. Esto conduce a recursos desperdiciados, empleados frustrados y, en última instancia, decisiones erróneas que obstaculizan el crecimiento empresarial.

A continuación se presentan algunas razones más por las que gestionar los datos de forma eficaz es importante para las empresas:

  • La gestión de datos eficaz agiliza los procesos y reduce las redundancias para mejorar la eficiencia general de las operaciones comerciales.
  • Permite a las empresas cumplir con los requisitos reglamentarios pertinentes, por ejemplo, protección de datos y privacidad.
  • Cuando los datos están organizados y son accesibles, los diferentes departamentos pueden trabajar de manera coherente, compartiendo conocimientos y trabajando hacia objetivos comunes.

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Gobierno de datos frente a gestión de datos

Uno de los puntos clave a recordar es que el gobierno de datos y la gestión de datos no son los mismos conceptos: son más diferentes que similares. Sin embargo, ambos van de la mano cuando se trata de gestionar datos organizacionales.

Mientras que la gobernanza de datos implica un conjunto más amplio de actividades, como el establecimiento de políticas y procedimientos, que guían y supervisan cómo una organización gestiona sus datos, la gestión de datos tiene que ver con su implementación. Básicamente, respalda la política general de gobernanza de datos.

Piense en la gobernanza de datos como el capitán que dirige el barco, estableciendo el rumbo y la estrategia general, mientras que la gestión de datos es la tripulación que lleva a cabo las tareas diarias para que todo funcione sin problemas.

La siguiente tabla resume gobernanza de datos versus gestión de datos:

Gobierno de datos Administración de datos
Focus Aspectos estratégicos y organizativos de los datos. Aspectos tácticos y operativos de los datos.
Lo que hacemos Establecer políticas, estándares y supervisión. Implementación de procesos y tareas del día a día.
Corporativa Toma de decisiones y rendición de cuentas. Ejecución y manejo de operaciones de datos.
Objetivo Asegúrese de que los datos estén sanos y seguros. Manejo eficiente y eficaz de los datos.
Actividades Creación, aplicación y seguimiento de políticas. Recopilación, almacenamiento, procesamiento y uso de datos.
Vista a largo plazo Alinea las iniciativas basadas en datos con los objetivos organizacionales. Aborda los requisitos inmediatos de manejo de datos.
Ejemplos Definición de propiedad de los datos, controles de acceso. Administración de base de datos, limpieza de datos.

 

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¿Quién es responsable de gestionar los datos?

La gestión de datos en una organización es un esfuerzo colaborativo que involucra varios roles, cada uno con áreas de enfoque específicas. A continuación se muestra un desglose general del personal clave responsable de la gestión de datos en una organización:

Liderazgo y estrategia

En organizaciones más grandes, un director de datos (CDO) generalmente es responsable de supervisar toda la estrategia de gestión de datos. Definen la visión, establecen políticas de gobierno de datos y garantizan la alineación con los objetivos comerciales.

Gobernanza y supervisión

El consejo de gobierno de datos, un grupo multifuncional con representantes de TI, unidades de negocios y especialistas en gobierno de datos, colabora en la definición de políticas, estándares y procedimientos de datos, garantizando el cumplimiento.

Implementación técnica

Los arquitectos de datos diseñan la arquitectura para almacenar, acceder e integrar datos en diferentes sistemas. Garantizan la escalabilidad, la seguridad y el rendimiento de la infraestructura de gestión de datos. Los administradores de bases de datos (DBA) administran y mantienen las bases de datos de la organización, asegurando un funcionamiento fluido mientras mantienen integridad de los datos.

Propiedad y uso de datos

Los administradores de datos son representantes de las unidades de negocio que poseen y son responsables de la precisión y calidad de conjuntos de datos específicos. Entienden las necesidades de datos de su departamento y se aseguran de que los datos se utilicen de forma adecuada. Los analistas de datos analizan datos para extraer conocimientos e informar decisiones comerciales. También pueden participar en la limpieza, transformación y gestión de datos. Con habilidades avanzadas en análisis estadístico y aprendizaje automático, los científicos de datos desarrollan modelos y algoritmos para descubrir patrones y tendencias ocultos dentro de los datos, lo que permite una toma de decisiones más sofisticada basada en datos.

Seguridad de Datos

El equipo de seguridad de TI implementa medidas de seguridad, controles de acceso y protocolos de protección de datos para salvaguardar la información confidencial.

El proceso de gestión de datos

A diferencia de una única migración de datos proyecto, la gestión de datos no es un proceso único: es un esfuerzo continuo. A medida que las empresas evolucionan, también lo hacen sus datos. Las actualizaciones y el mantenimiento periódicos son esenciales para proporcionar datos relevantes, seguros y, lo más importante, alineados con las necesidades y objetivos en constante cambio de la organización. Finalmente, a medida que los datos envejecen y se vuelven obsoletos, existen procedimientos para archivarlos o eliminarlos de manera adecuada.

Así es como se ve generalmente el proceso de gestión de datos:

Recolectando datos: El proceso comienza con la recopilación de datos sin procesar de diversas fuentes. Podrían ser interacciones con clientes, transacciones o cualquier otra información relevante. Una vez recopilados, los datos necesitan un hogar, por lo que se almacenan en bases de datos. almacenes de datosu otros sistemas de almacenamiento, haciéndolo fácilmente accesible.

Almacenamiento de datos: Este paso implica seleccionar y mantener la infraestructura adecuada para albergar la información de su organización. También incluye decisiones sobre tipos de almacenamiento, como bases de datos relacionales, bases de datos NoSQL o almacenes de datos en la nube. Teniendo en cuenta el volumen y el tipo de datos que maneja su organización, también debe determinar la capacidad de almacenamiento óptima.

Estructuración de datos: Los datos sin procesar suelen ser confusos, por lo que deben estructurarse de una manera que tenga sentido, generalmente a través de bases de datos con tablas y relaciones definidas. Este paso también implica la limpieza y transformando los datos para que sea estandarizado y consistente.

Mejora de la calidad de los datos: Calidad de datos es fundamental para garantizar una información precisa y fiable. Comience implementando controles sólidos de validación de datos durante la fase de entrada de datos para evitar errores. Colaborar con los propietarios y usuarios de datos para establecer y hacer cumplir estándares de calidad de datos. Utilizar herramientas de limpieza de datos y técnicas para corregir imprecisiones e inconsistencias.

Protección de datos: Proteger los datos contra el acceso no autorizado o la pérdida es un aspecto crítico de la gestión de datos, que implica implementar medidas de seguridad como cifrado, controles de acceso y auditorías periódicas. Las organizaciones también deben establecer políticas y procedimientos para garantizar calidad de los datos y cumplimiento.

Acceso a datos: Aquí es donde se establecen controles de acceso para garantizar que las personas tengan los permisos adecuados según sus roles dentro de la organización. La implementación de mecanismos de cifrado y autenticación ayuda aún más a proteger los datos confidenciales durante la transmisión y el almacenamiento.

Consumiendo datos: Con los datos ahora procesados ​​y asegurados, las organizaciones pueden realizar análisis, ya sea mediante métodos estadísticos, algoritmos de aprendizaje automático u otras herramientas analíticas, y tomar decisiones comerciales confiables.

Tipos, componentes y funciones de gestión de datos

Al ser un concepto amplio, la gestión de datos puede tener varios tipos de aspectos o funciones que reflejan las diversas formas en que las organizaciones gestionan los datos. A continuación se muestran los diferentes tipos de funciones de gestión de datos:

Integración de Datos

El gol con integración de datos es consolidar datos en un repositorio centralizado. Las organizaciones confían en la escalabilidad canalizaciones de datos integrar sus datos para tomar decisiones confiables e impulsar el crecimiento. Dos de las técnicas de integración de datos más utilizadas son ETL (extraer, transformar, cargar) y ELT (extraer, cargar, transformar)

Base de Datos

Implica la organización, almacenamiento y recuperación de datos mediante sistemas de gestión de bases de datos (DBMS). La gestión de bases de datos es el proceso de creación y mantenimiento de bases de datos. Permite a los usuarios administrar datos almacenados en una base de datos, mantener su integridad y optimizar el rendimiento. Existen varios tipos de DBMS, siendo dos los más comunes: bases de datos relacionales (también llamadas bases de datos SQL) y bases de datos no relacionales (también llamadas bases de datos NoSQL). Otros DBMS incluyen sistemas de gestión de bases de datos orientados a objetos, bases de datos en columnas, bases de datos de gráficos, etc.

Almacenamiento de datos y lagos de datos

Almacenamiento de datos Se trata de consolidar datos en un almacén de datos central, o en un almacén de datos empresarial en el caso de una organización grande, para diversas iniciativas de análisis y BI. Aunque las organizaciones utilizan ampliamente Tuberías ETL Para este propósito, ELT está ganando bastante terreno en estos días. El almacenamiento de datos es especialmente importante en la gestión de datos con una estructura definida para una recuperación de datos optimizada.

A datos, por otro lado, adopta un enfoque menos estructurado para el almacenamiento de datos. A diferencia de las bases de datos relacionales con esquemas predefinidos, los lagos de datos pueden almacenar grandes cantidades de datos en su formato original, independientemente de su estructura. Esto incluye documentos de texto, imágenes, datos de sensores, feeds de redes sociales y más. Los lagos de datos se utilizan cada vez más para big data.

Gestión de la calidad de los datos

La gestión de datos pone un fuerte énfasis en gestión de la calidad de los datos. El objetivo es brindar a los líderes empresariales un fácil acceso a datos precisos para tomar decisiones confiables. Rompiendo silos de datos y construyendo un única fuente de verdad (SSOT) son algunos requisitos previos que las organizaciones deben cumplir correctamente para garantizar la precisión de los datos.

Gestión de Big Data

Los crecientes volúmenes de datos obligan a las organizaciones a invertir en tecnologías escalables. soluciones de gestión de datos. Hoy en día, esto significa que deben tener los recursos y la infraestructura necesarios para poder manejar big data (grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados) de manera eficiente. Esto también incluye mantener la calidad de los datos y al mismo tiempo facilitar el acceso a los datos necesarios.

Gestión de datos maestros

Otra estrategia ampliamente utilizada para la gestión de datos es gestión de datos maestros (MDM). Se centra en mantener una versión coherente y precisa de los datos maestros, como información del cliente o detalles del producto, en toda la organización. MDM genera datos que siguen siendo un activo confiable para la organización.

Gobierno de datos

El gobierno de datos proporciona supervisión estratégica y un marco para defender los datos como un activo valioso, gestionándolos de una manera que se alinee con los objetivos organizacionales y las mejores prácticas de la industria. Mantiene la calidad de los datos, la coherencia y el cumplimiento de las normativas.

Modelado de datos

Modelado de datos Se trata de crear representaciones abstractas de cómo se deben organizar, estructurar y relacionar los datos dentro de una base de datos o sistema de información. Sirve como modelo que guía el diseño y la implementación de bases de datos y facilita el almacenamiento y la recuperación de datos de una manera lógica y eficiente. 

Inteligencia de negocios y análisis

Los sistemas de gestión de datos modernos están equipados con funciones y componentes que le permiten analizar datos, generar conocimientos y realizar pronósticos. Específicamente, BI ofrece una descripción general completa de datos históricos y en tiempo real. Transforma datos sin procesar en conocimientos prácticos, lo que le permite tomar decisiones informadas con una perspectiva prospectiva.

Por otro lado, la analítica le permite examinar información, identificar patrones y extraer detalles valiosos que contribuyen a una comprensión granular de su panorama empresarial. Juntos, BI y análisis forman un componente fundamental de su estrategia de gestión de datos para mejorar la toma de decisiones.

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Beneficios de la gestión de datos

Mantenerse competitivo en el panorama empresarial digital actual exige que las organizaciones basen su toma de decisiones en datos saludables. Una estrategia eficaz de gestión de datos prepara a las organizaciones para el éxito. Aquí se explica cómo:

Toma de decisiones mejorada

La gestión eficaz de los datos permite a las organizaciones rastrear y monitorear diversos aspectos de sus operaciones. Con acceso a un sistema bien administrado e integrado repositorio de datos, los ejecutivos toman decisiones más informadas y oportunas. En consecuencia, la mayor visibilidad de los datos relevantes permite una mejor comprensión de las tendencias del mercado, el comportamiento de los clientes y el desempeño interno, lo que facilita la toma de decisiones estratégicas y basadas en datos.

Eficiencia operativa mejorada

Una estrategia eficaz de gestión de datos se convierte en la base de una información fiable y coherente al optimizar los procesos y los flujos de trabajo. De esta manera, todos trabajan con los datos más actualizados y precisos. Como resultado, no solo mejora la eficiencia operativa, sino que todo el equipo también puede responder más rápidamente a los desafíos y oportunidades, contribuyendo a un entorno de trabajo ágil y receptivo.

Seguridad de datos mejorada

Las repercusiones de la pérdida de datos y las amenazas cibernéticas continúan manteniendo a las organizaciones alerta. Es por eso que la gestión de datos también se extiende a la protección de la información confidencial. Dado que la seguridad de los datos es un componente clave de la gestión de datos, implica establecer controles de acceso, cifrado y mecanismos de autenticación que permitan que solo las personas autorizadas accedan y modifiquen los datos. El monitoreo y la auditoría regulares de las actividades de datos mejoran aún más la seguridad de los datos al detectar y abordar amenazas potenciales de manera proactiva.

Mejor cumplimiento

Gestionar datos no se trata sólo de mantenerlos organizados; se trata tanto de seguir las reglas. Los estándares y regulaciones de la industria establecen pautas claras para el manejo de datos y seguirlas ayuda a las organizaciones a evitar multas elevadas. Pero eso no es todo. Al manejar los datos de manera responsable, las organizaciones demuestran que se toman en serio la protección de la información confidencial. Esto genera confianza con las partes interesadas y fortalece la reputación de la organización en cuanto a prácticas éticas y responsables.

REDUZCA LOS COSTES

Las organizaciones con procesos eficaces de gestión de datos ven una reducción significativa de los costos debido a la utilización optimizada de los recursos. Por ejemplo, las empresas pueden reducir sustancialmente los costos de almacenamiento eliminando datos redundantes y obsoletos, de modo que solo se almacene información relevante y valiosa. Además, los mecanismos eficientes de procesamiento y recuperación de datos agilizan los flujos de trabajo operativos, lo que a su vez conduce a una mayor productividad y menores costos laborales.

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Desafíos de la gestión de datos

Si bien la gestión de datos ofrece muchos beneficios, su implementación puede ser una tarea compleja. A continuación se muestran algunos desafíos que se convierten en obstáculos al gestionar datos en una organización:

Acceso a datos organizacionales

Un aspecto importante de una estrategia de gestión de datos bien planificada implica conocer las fuentes de datos de su organización y dónde residen los datos comerciales. Sin embargo, muchas empresas experimentan problemas a la hora de identificar elementos de datos críticos. Más del 42% de los profesionales de tecnología encuestados enfrentan dificultades para localizar datos organizacionales.

La solución es primero determinar los objetivos de análisis e informes. Con base en estos objetivos, diseñe una estrategia integral para la recopilación, preparación, almacenamiento y distribución de datos. El objetivo debe ser hacer que los datos de la organización sean accesibles en toda la organización. Una vez que se formula un plan, la gerencia debe identificar los recursos humanos y de TI para ejecutar los procesos con éxito.

Volúmenes de datos en aumento

La capacidad de almacenamiento limitada de los sistemas locales es un gran obstáculo en la gestión de big data. Los volúmenes de datos en continuo aumento requieren espacio de almacenamiento adicional o sistemas de almacenamiento más avanzados, lo que genera mayores costos.

El principal culpable es el auge de los grandes datos, y la industria tecnológica es uno de los mayores consumidores de estos. La recopilación de datos ha aumentado enormemente debido a la creciente digitalización de la información. Se ve impulsada aún más por el uso cada vez mayor de las redes sociales y los teléfonos inteligentes. Los sistemas IoT son otro impulsor importante de Big Data.

Muchas empresas mover sus datos a la nube para superar este problema. Almacenes de datos basados ​​en la nube son cada vez más populares para almacenar grandes cantidades de datos. Ofrecen poderosas capacidades de consulta para el análisis y son altamente escalables. Dado que no es probable que el crecimiento de los datos disminuya en el corto plazo, una solución de almacenamiento ampliable brinda beneficios a largo plazo.

Consolidación de datos en todos los sistemas

Las empresas de tecnología utilizan múltiples sistemas de información, incluidos software de contabilidad, CRM y sistemas ERP. Cada sistema tiene su propio depósito de datos, lo que da como resultado sistemas aislados. Los sistemas contrastantes pueden conducir a la duplicación de datos, la falta de sinergia y, en consecuencia, pueden dificultar el análisis de datos.

Las empresas deben crear una única fuente de verdad mediante la consolidación de los datos dispersos en una ubicación centralizada para superar este desafío. La agrupación de todos los datos en un sistema unificado ayuda a eliminar los silos de datos y desbloquea la información empresarial.

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Gestión de datos no estructurados

Más del 80% de los datos comerciales están disponibles en un formato no estructurado. Estos datos contienen información valiosa que puede impulsar una toma de decisiones eficaz. Por ejemplo, los correos electrónicos de posibles clientes potenciales contienen información, incluida su ubicación, presupuesto y caso de uso. Esta información puede ayudar a los vendedores a diseñar demostraciones más personalizadas y relevantes.

De manera similar, una empresa de tecnología puede extraer datos no estructurados de documentos PDF, incluidas órdenes de compra y formularios de comentarios, para obtener información significativa sobre los departamentos de compras y ventas.

Como los datos no estructurados no son legibles por máquina, deben convertirse en datos estructurados, es decir, en columnas y filas para informes y análisis. Para aprovechar los datos no estructurados en su beneficio, las empresas deben utilizar herramientas y tecnología que les permitan recopilar y gestionar datos, ya sean estructurados o no estructurados.

Mantener la calidad de los datos

De acuerdo a una encuesta de Forrester, el 80% de los profesionales de TI citan los datos de mala calidad como un desafío importante para la gestión de datos.

Dado que las empresas enfrentan una avalancha de datos desde varias direcciones, muchos conjuntos de datos inevitablemente contienen datos faltantes o incorrectos.
Dejar estos conjuntos de datos desatendidos puede generar información engañosa y una mala toma de decisiones. Por ejemplo, perder los datos de contacto de un grupo de clientes puede provocar la pérdida de oportunidades con clientes potenciales.

Para combatir este desafío, es imperativo introducir controles de validación de datos con métricas de calidad definidas. Estas comprobaciones ayudarán a identificar valores duplicados, campos faltantes, valores nulos y la integridad general de los datos. Idealmente, una solución debería tener una funcionalidad de preparación de datos en tiempo real para garantizar la calidad de los datos.

Garantizar la seguridad de los datos

La ciberseguridad está a punto de convertirse en uno de los principales disruptores de la industria tecnológica. El aumento de los almacenes de datos aumenta el riesgo de ataques cibernéticos y fugas de datos. Grandes volúmenes de datos necesitan protección, y los ejecutivos de TI se han quejado de la creciente gravedad de los ataques cibernéticos.

En consecuencia, los ejecutivos deben dedicar recursos a construir una infraestructura de gestión de datos segura. Las empresas pueden utilizar marcos establecidos como punto de partida. La norma ISO 27000 La serie es un ejemplo de las mejores prácticas reconocidas mundialmente para la seguridad de TI. Sin embargo, el marco que elija dependerá de múltiples factores, como la naturaleza de su industria y sus requisitos de cumplimiento.

La creación de un repositorio de datos centralizado con protocolos de seguridad adecuados también minimiza el riesgo de una violación de datos. Las empresas utilizan herramientas ETL de extremo a extremo para integrar fuentes de datos y lograr una fuente única y segura de verdad.

Manejo de múltiples soluciones de datos

Muchas organizaciones usan software separado para diferentes procesos de administración de datos, como extracción, integración, almacenamiento, etc. El uso de varias soluciones de datos puede generar silos de datos y una administración de datos ineficiente, lo que resulta en una supervisión deficiente de los datos y vulnerabilidades.

El uso de varios programas tiene las siguientes desventajas:

  • Una curva de aprendizaje empinada
  • Falta de conectividad entre sistemas.
  • Costos más altos
  • Riesgos de cumplimiento
  • Falta de calidad constante

unificada soluciones de gestión de datos puede ayudar a abordar y superar estos desafíos. Las empresas deben buscar un proveedor único de gestión de datos. Una plataforma de datos unificada ayuda a eliminar los silos de datos y las vulnerabilidades de datos para que las empresas puedan obtener más control y visibilidad de sus datos.

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Mejores prácticas de gestión de datos

Las organizaciones pueden abordar eficazmente los desafíos de la gestión de datos discutidos anteriormente si incorporan algunas de las mejores prácticas en su estrategia general de datos. Estas son algunas de las mejores prácticas de gestión de datos:

Priorizar la seguridad de los datos 

Hay varias medidas que puede tomar para proteger los datos confidenciales. Por ejemplo, implementar un cifrado de datos robusto para que la información sea ilegible para el personal no autorizado. Otra línea de acción podría ser hacer cumplir los controles de acceso, otorgando acceso a los usuarios autorizados sólo después de que cumplan con rigurosos procedimientos de verificación. Además, realizar auditorías y controles de seguridad periódicos ayuda a identificar y abordar posibles debilidades en la seguridad de sus datos. Estas debilidades podrían ser vulnerabilidades en sus controles de acceso o credenciales comprometidas.

Implementar una estrategia de acceso a datos centralizado

A datos centralizados La estrategia de acceso funciona como el centro de comando de los datos de su organización, estableciendo protocolos claros que definen cómo se recuperan los datos, quién puede acceder a ellos y cuándo. Actúa como un único punto de control que agiliza el acceso y facilita que todos encuentren la información que necesitan.

Invierta en soluciones de almacenamiento de datos escalables

Cuando se trata de volúmenes de datos cada vez mayores, la escalabilidad es el nombre del juego. La implementación de soluciones de almacenamiento de datos escalables permite a los sistemas manejar cantidades crecientes de datos sin sudar. Los sistemas de almacenamiento distribuidos o basados ​​en la nube son los más pesados ​​aquí: brindan la flexibilidad y la capacidad para administrar grandes volúmenes de datos de manera eficiente. Además, optimizar la capacidad de almacenamiento en función de los requisitos de datos cambiantes garantiza que las empresas no desperdicien recursos ni se queden sin espacio cuando más lo necesitan.

Incorporar soluciones y procesos eficaces de integración de datos.

Herramientas de integración de datos agilizar y acelerar el proceso de integración general. En consecuencia, estas herramientas se han convertido en una parte esencial de la implementación de una estrategia de gestión de datos. Las diferentes técnicas y tecnologías de integración de datos, como las herramientas ETL, no solo mantienen la coherencia de los datos sino que también mejoran la accesibilidad y el análisis.

Utilice herramientas de gestión de datos que puedan manejar datos no estructurados.

La gestión de datos no estructurados requiere enfoques y herramientas especializados. Si bien las bases de datos NoSQL son adecuadas para manejar datos no estructurados, las organizaciones aún necesitan una herramienta dedicada que les permita administrar datos no estructurados de forma masiva. Por ejemplo, extraer y limpiar datos de fuentes de datos dispares de forma masiva es una tarea tediosa. En este caso, el software especializado en extracción de datos no estructurados se convierte en una herramienta indispensable.

Establecer procesos sólidos de gestión de la calidad de los datos.

Una estrategia de gestión de datos debe tener un marco sólido de gestión de la calidad de los datos. La elaboración de perfiles de datos es un componente crítico de este marco que permite un análisis en profundidad de patrones y anomalías de datos, guiando la identificación de problemas potenciales. De manera similar, la limpieza de datos desempeña un papel igualmente importante: rectifica imprecisiones, errores y redundancias. Además, la implementación de reglas de validación y controles automatizados dentro del flujo de trabajo de gestión de datos hace cumplir los estándares de calidad de los datos en tiempo real para evitar la entrada de información errónea.

Crear un marco integral de gobernanza de datos

Es común tener múltiples soluciones de datos en una sola organización y, por lo tanto, también es común escuchar a los equipos de datos hablar sobre lo complicado que es administrarlas. La clave es estandarizar las prácticas de gestión de datos y crear procesos uniformes para la recopilación, el almacenamiento, la recuperación y el uso de datos, reduciendo la probabilidad de errores e inconsistencias. En resumen, establezca un marco de gobernanza de datos con políticas, procedimientos y responsabilidades claras para garantizar una gestión de datos coherente y segura en diversas soluciones.

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