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¿Qué es la gestión de datos? Una guía completa

26 de abril de 2024

¿Qué es la gestión de datos?

Definición de gestión de datos

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

Gestionar datos es más que simplemente manejarlos 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 las pequeñas empresas pueden mejorar sus ingresos, productividad y experiencia del cliente con una gestión de datos eficaz y procesos comerciales eficientes; Y es por eso que las organizaciones necesitan una estrategia eficaz de gestión de datos.

¿Por qué es importante la gestión de datos?

Las empresas necesitan datos saludables para inteligencia de negocios (BI) y análisis, entrenamiento de modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático, y otras iniciativas basadas en datos. Depender de datos no refinados para impulsar las decisiones comerciales es como zarpar sin un mapa (o un plan bien definido en este caso). 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 la gestión de datos ayuda a las organizaciones; 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 plataformas 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 un marco eficaz para gestionar los datos y tomar las decisiones correctas.

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. Depender de estos datos genera 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 la gestión de datos 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.
  • Mantiene los datos comerciales críticos respaldados y accesibles para la recuperación ante desastres.
  • Permite a las empresas cumplir con los requisitos reglamentarios pertinentes, por ejemplo, la privacidad y la seguridad de los datos.
  • Proporciona un procedimiento estándar para archivar y eliminar adecuadamente los datos y optimizar los costos de almacenamiento de datos.
  • Cuando los datos están organizados y son accesibles, los diferentes departamentos pueden trabajar de manera coherente, compartiendo conocimientos y trabajando hacia objetivos comunes.

Elaborar una estrategia de gestión de datos eficaz

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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 utilizar datos para lograr los objetivos 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 utiliza sus datos, la gestión de datos tiene que ver con su implementación. Esencialmente apoya el conjunto marco de gobierno de datos.

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.
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.

Aprenda más sobre gobierno y gestión de datos.

¿Quién es responsable de gestionar los datos en una organización?

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 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 a menudo carecen de una estructura definida, 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:

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.

Base de Datos

Implica la organización, almacenamiento y recuperación de datos utilizando 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 gestionar 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.

Haz clic aquí para más información sobre la tipos de bases 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 extraer, transformar y cargar (ETL) y extraer, cargar y transformar (ELT).

Almacenamiento de datos y lagos de datos

Los almacenes y lagos de datos son componentes esenciales de la arquitectura moderna de gestión 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 ha ganado considerable fuerza últimamente. 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 no 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 la gestión de 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.

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 un panorama empresarial dinámico significa que las organizaciones deben basar su toma de decisiones en datos saludables. La gestión eficaz de datos prepara a las organizaciones para el éxito. He aquí 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 la gestión de datos implica conocer las fuentes de datos de su organización y dónde residen los datos comerciales. Sin embargo, muchas empresas tienen dificultades para identificar los elementos de datos más 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 y generación de informes. Con base en estos objetivos, elabore una estrategia integral de gestión de datos para recopilar, preparar, almacenar y consumir datos de manera eficiente. El objetivo debe ser hacer que los datos organizacionales sean accesibles en toda la organización.

Volúmenes de datos en aumento

La recopilación de datos ha aumentado enormemente debido a la creciente digitalización de la información. Esto se ve impulsado aún más por el uso cada vez mayor de las redes sociales y los teléfonos inteligentes, siendo los sistemas de IoT otro importante impulsor del big data. Sin embargo, la capacidad de almacenamiento limitada de los sistemas locales es un gran obstáculo en la gestión de datos, especialmente cuando se trata de big data. Los volúmenes de datos en continuo aumento requieren espacio de almacenamiento adicional y sistemas de almacenamiento avanzados, lo que genera mayores costos.

Muchas empresas mover sus datos a la nube para superar el almacenamiento más barato. Como consecuencia, almacenes de datos basados ​​en la nube se han convertido en una necesidad para almacenar grandes cantidades de datos.

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 departamento suele tener su propio repositorio de datos, lo que da lugar a sistemas aislados. Los sistemas contrastantes pueden provocar duplicación de datos y falta de sinergia, lo que afecta los análisis de datos.

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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 clientes potenciales contienen información, incluida su ubicación, presupuesto y caso de uso, lo que ayuda a los vendedores a diseñar demostraciones más personalizadas y relevantes.

Sin embargo, los datos no estructurados no son legibles por máquina y deben estar 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 se enfrentan a una avalancha de datos procedentes de diversas direcciones, muchos conjuntos de datos contienen inevitablemente información faltante o incorrecta. Dejar estas cuestiones desatendidas conduce a ideas engañosas y a una mala toma de decisiones. Usando relevante métricas de calidad de datos ayuda a medir el estado de los datos identificando valores duplicados, campos faltantes y valores nulos.

Garantizar la seguridad de los datos

El aumento de los almacenes de datos aumenta el riesgo de ciberataques y fugas de datos. Grandes volúmenes de datos necesitan protección tanto durante el reposo como durante la transmisión. Un marco de gobernanza de datos suele ser la respuesta; sin embargo, desarrollar e implementar políticas y procedimientos integrales de gobernanza de datos requiere recursos sustanciales. Mantener la coherencia y el cumplimiento de estas políticas en diversos sistemas y fuentes de datos requiere que las organizaciones determinen la sensibilidad y los requisitos regulatorios de los datos, administren los controles de acceso e implementen métodos de cifrado, al mismo tiempo que garantizan la coherencia en las prácticas de gobierno de datos en los diferentes departamentos.

Manejo de múltiples soluciones de datos

Muchas organizaciones utilizan herramientas independientes para diferentes procesos de gestión de datos, como extracción, integración, almacenamiento, etc. El uso de varias soluciones de datos genera silos de datos y una gestión de datos ineficiente. Además, el uso de varios programas tiene las siguientes desventajas:

  • Falta de conectividad entre sistemas.
  • Mayores costos totales asociados con múltiples herramientas
  • Cada herramienta tiene diferentes niveles de cumplimiento.
  • Falta de interfaz de usuario consistente

unificada soluciones de gestión de datos ayudar a abordar y superar estos desafíos.

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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:

  • Implemente una estrategia de acceso a datos centralizada con protocolos claros para la recuperación, el control de acceso y el descubrimiento de datos para agilizar el flujo de información.
  • Implemente un enfoque de seguridad en capas con cifrado, controles de acceso y auditorías periódicas para salvaguardar los datos confidenciales.
  • Invierta en soluciones de almacenamiento de datos escalables para gestionar de manera eficiente volúmenes de datos crecientes.
  • Incorpore herramientas y procesos eficaces de integración de datos, agilice el flujo de datos y mejore la interoperabilidad.
  • Utilizar herramientas de gestión de datos que puede manejar datos no estructurados de forma masiva.
  • Establecer un marco y procesos sólidos de gestión de la calidad de los datos para mantener la salud de los datos bajo control.
  • Cree un marco integral de gobierno de datos para garantizar una gestión coherente y segura de los datos en toda la organización.

Aprovechar las herramientas de gestión de datos para lograr el éxito

Dada la proliferación de datos y la creciente necesidad de las organizaciones de democratización de datos, aprovechar las herramientas de gestión de datos ya no es opcional; es esencial para el éxito. A herramienta moderna de gestión de datos empodera a las organizaciones para:

  • Controle la avalancha de datos organizando, limpiando e integrando datos de diversas fuentes, garantizando al mismo tiempo su precisión, coherencia y accesibilidad.
  • Rompa los silos de datos para desmantelar las barreras de la información y permitir el análisis de autoservicio.
  • Mejore la toma de decisiones basada en datos en todos los niveles ofreciendo interfaces fáciles de usar que faciliten a todos, independientemente de su experiencia técnica, la exploración y el análisis de datos.
  • Garantice la seguridad de los datos y el cumplimiento con funciones integradas de gobierno de datos que protegen la información confidencial y garantizan el cumplimiento de las normas de privacidad de datos.

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