Gestión de datos: ¿Cómo sacarles el máximo provecho?

La Big data es la columna vertebral de los negocios modernos, pero antes de que pueda usarse, debe ser administrado adecuadamente. Aquí hay una descripción general de los entresijos de la gestión de datos. Todas las empresas del mundo tienen que lidiar con los datos. Desde una PYME de una sola persona hasta empresas multinacionales,
 

La Big data es la columna vertebral de los negocios modernos, pero antes de que pueda usarse, debe ser administrado adecuadamente. Aquí hay una descripción general de los entresijos de la gestión de datos.

Todas las empresas del mundo tienen que lidiar con los datos. Desde una PYME de una sola persona hasta empresas multinacionales, los datos están en todas partes y deben gestionarse adecuadamente para ser una herramienta comercial eficaz.

Sin embargo, los datos no son solo registros de clientes y otra información de origen externo: los registros de empleados, mapas de red, datos de nómina y otras formas de información externa e interna se incluyen en la lista de datos que se deben administrar.

Se necesita mucho trabajo para convertir la big data en algo utilizable. Sin una administración adecuada, puede terminar con registros duplicados, información incorrecta, pérdida de tiempo y espacio de almacenamiento, y una serie de otros problemas que vienen con una organización deficiente. Los datos digitales son mucho más complicados que el papel, por lo que se requieren habilidades especializadas para organizarlos.

¿Qué es la gestión de datos?

Hay tantas formas de definir la gestión de datos como sitios web que se centran en ella. DAMA International, un consorcio de profesionales de gestión de datos, define la gestión de datos como “el desarrollo y la ejecución de arquitecturas, políticas, prácticas y procedimientos para gestionar las necesidades del ciclo de vida de la información de una empresa de manera efectiva”.

En otras palabras, la gestión de datos es multidisciplinaria y mantiene los datos organizados de manera práctica y utilizable. En su nivel más fundamental, la gestión de datos trabaja para garantizar que todo el cuerpo de datos de una organización sea preciso y coherente, de fácil acceso y protegido adecuadamente.

Además de ser una forma de eliminar duplicados y estandarizar formatos, la gestión de datos también sienta las bases para el análisis de datos. Sin una buena gestión de datos, el análisis es prácticamente imposible en el peor de los casos y poco confiable en el mejor.

¿Qué implica un modelo completo de gestión de big data?

Si las definiciones y descripciones de la gestión de big data hacen que tu cabeza gire un poco, es comprensible: hay muchas cosas que intervienen en la práctica de la gestión de datos.

DAMA International divide la gestión de datos en 11 áreas de conocimiento:

  • Gobernar los datos, que es la planificación de todos los aspectos de la gestión de datos. Esto comúnmente incluye garantizar la disponibilidad, usabilidad, consistencia, integridad y seguridad de los datos administrados por una organización.
  • Arquitectura de datos, o la estructura general de los datos de una organización y cómo encaja en una arquitectura empresarial más amplia.
  • Diseño y modelado de datos, que cubre el análisis de datos y el diseño, construcción, prueba y mantenimiento de sistemas de análisis.
  • Almacenamiento y operaciones de datos, que se refiere al hardware físico utilizado para almacenar y administrar datos.
  • Seguridad de datos, que abarca todos los elementos para proteger los datos y garantizar que solo los usuarios autorizados tengan acceso.
  • Integración de datos e interoperabilidad, que incluye todo lo que tiene que ver con la transformación de datos en una forma estructurada (es decir, en una base de datos organizada) y el trabajo necesario para mantenerlos.
  • Documentos y contenido, que incluye todas las formas de datos no estructurados y el trabajo necesario para hacerlos accesibles e integrados con bases de datos estructuradas.
  • Datos de referencia y maestros, o el proceso de gestión de datos de tal manera que la redundancia y otros errores se reducen al estandarizar los valores de datos.
  • Almacenamiento de datos e inteligencia empresarial, que implica la gestión y aplicación de datos para análisis y toma de decisiones empresariales.
  • Metadatos, que implica todos los elementos de creación, recopilación, organización y gestión de metadatos (datos que hacen referencia a otros datos, como encabezados, etc.).
  • Calidad de los datos, que implica las prácticas de monitoreo de datos y fuentes de datos para garantizar que se entregue información de calidad, se mantenga la integridad y se filtren los datos de baja calidad.
 

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