¿En qué consiste la gestión de datos?

Una business intelligence crítica es quizá la clave para seguir siendo competitivo en cualquier sector impulsado por datos. ¿Su organización cuenta con el plan de gestión de datos necesario para prosperar en el mercado mundial

¿En qué consiste la gestión de datos?

La gestión de datos se refiere a la práctica profesional de construir y mantener un framework para la ingesta, almacenamiento, extracción y archivado de los datos esenciales para la empresa moderna. La gestión de datos es la columna vertebral que conecta todos los segmentos del ciclo vital de la información.

La gestión de datos funciona de forma simbiótica con la gestión de procesos, garantizando que las acciones que realizan los equipos estén informadas por los datos más limpios y actualizados que existan, lo que actualmente exige un seguimiento de los cambios y las tendencias en tiempo real. A continuación presentamos una visión más exhaustiva de esta práctica, sus ventajas y dificultades, así como las mejores prácticas que ayudarán a su organización a sacar el máximo partido de su business intelligence.

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7 modalidades de gestión de datos

Los expertos en gestión de datos suelen centrarse en diversas especialidades dentro de este ámbito. Estas especialidades suelen corresponderse con uno o más de los siguientes campos:

  1. Gestión de datos maestros: la gestión de datos maestros (MDM) es el proceso que garantiza que la organización opere siempre con una única versión de información actualizada y «verdadera» a partir de la cual toma sus decisiones. Para la ingesta de datos de todas sus fuentes y su presentación como una única fuente fiable y constante, así como la repropagación de datos a diferentes sistemas, se necesitan las herramientas adecuadas.
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  2. La administración de datos: un administrador de datos no elabora políticas de gestión de información, sino que las despliega y ejecuta por toda la empresa. Como su nombre indica, un administrador de datos supervisa la recopilación de datos y las políticas de movimiento, asegurando que las prácticas se implantan y las reglas se ejecutan.
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  3. Gestión de calidad de los datos: si un administrador de datos es una especie de policía digital, un gestor de calidad de datos podría verse como su secretario judicial. La gestión de la calidad se encarga de rastrear los datos recabados para detectar problemas subyacentes, como registros duplicados, versiones incongruentes, etc. Los gestores de calidad de datos sustentan el sistema definido de gestión de datos.
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  4. Seguridad de datos: actualmente uno de los aspectos primordiales de la gestión de datos es la seguridad. Si bien prácticas emergentes como el DevSecOps incorporan planteamientos de seguridad a todos los niveles del desarrollo de aplicaciones y el intercambio de datos, los especialistas en seguridad siguen siendo los encargados de gestionar el cifrado, impedir accesos no autorizados, proteger ante movimientos o supresiones accidentales, y demás preocupaciones de primera línea.
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  5. Gobernanza de datos: la gobernanza de datos fija la ley que rige el estado de información de una empresa. Un framework de gobernanza de datos es como una constitución que esboza con claridad las políticas de entrada, flujo y protección de la información institucional. Los gobernadores de datos supervisan su red de administradores, profesionales de la gestión de calidad, equipos de seguridad y otros aspectos de las operaciones en pro de una política de gobernanza que redunde en un enfoque de gestión de datos maestros.
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  6. Gestión de big data: big data es el término comodín que describe la recopilación, análisis y empleo de cantidades ingentes de información digital para mejorar las operaciones. A grandes rasgos, este ámbito de la gestión de datos se especializa en la entrada, integridad y almacenamiento de la avalancha de datos en bruto que otras especializaciones de la gestión utilizan para mejorar las operaciones y la seguridad, e informar la business intelligence.
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  7. Almacenamiento de datos: la información es la piedra angular de la empresa moderna. El enorme volumen de información existente plantea una dificultad evidente: ¿Qué hacemos con todos estos módulos? La gestión de los almacenes de datos proporciona y supervisa la infraestructura física o en cloud para consolidar datos en bruto y analizarlos en profundidad para generar información de valor comercial.

Las necesidades particulares de toda organización que practique la gestión de datos pueden exigir una combinación de algunos o incluso todos estos enfoques. Estar familiarizado con los distintos ámbitos de la gestión proporciona a los gestores de datos la formación necesaria para crear soluciones personalizadas para sus entornos.

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Ventajas de la gestión de datos

La gestión de datos ayuda a las organizaciones a identificar y resolver puntos críticos de orden interno y permitir una mejor experiencia de cliente.

Ante todo, la gestión de datos ofrece a las empresas una forma de cuantificar la cantidad de datos en activo. En la trastienda de todo negocio se producen un sinfín de interacciones (entre infraestructuras en red, aplicaciones de software, API, protocolos de seguridad y un largo etcétera) y todas ellas suponen posibles fallas (o bombas de relojería) en las operaciones si algo va mal. La gestión de datos aporta a los gestores una visión de conjunto sobre el negocio, lo que permite mejorar la perspectiva y la planificación.

Una vez bien gestionados los datos, se puede buscar en ellos las pepitas de oro de la información: lo que se denomina business intelligence. Esto resulta favorable para las organizaciones en muchos sentidos, por ejemplo:

  • Publicidad inteligente que se adapta a los clientes según sus intereses e interacciones.
  • Seguridad integral que protege la información crítica.
  • Alineación con las normas de conformidad relevantes, ahorro de tiempo y de dinero.
  • Machine learning que con el tiempo crece más consciente de su entorno y alimenta una mejora continua automática.
  • Rebaja de los gastos operativos con el uso del almacenamiento y la potencia computacional estrictamente necesarios para lograr un rendimiento óptimo

Los consumidores y los compradores se benefician también de una buena gestión de datos. Al conocer sus preferencias y hábitos de compra, las empresas pueden ofrecer a sus clientes un acceso más ágil a la información que desean. Los clientes y futuros clientes pueden gozar de experiencias de compra personalizadas y confiar en que la información personal y de pago quedará almacenada a buen recaudo, simplificando así sus compras.

Hoy en día, marcas líder como Office Depot aprovechan la gestión de datos para mejorar sus ciclos de venta, que miden la compra, la venta y la configuración para la entrega en cuestión de segundos para satisfacer la demanda de los clientes prácticamente en tiempo real. Todo ello viene impulsado por una buena gestión de datos.

Retos de la gestión de datos

Todas estas ventajas no se consiguen sin tener que superar algunos escollos. El panorama creciente e imparable de la tecnología de la información cambia a marchas forzadas y sin duda los gestores de datos se encontrarán con múltiples impedimentos por el camino.

Existen cuatro dificultades principales para la gestión de datos que haremos bien en prever:

  1. La cantidad de datos es (cuando menos, de momento) apabullante. Siempre nos quedamos cortos al hablar del volumen de datos que deben gestionarse en las empresas modernas, así que, cuando desarrolle sistemas y procesos, debe estar preparado para pensar a lo grande. A lo grande de verdad. Algunos aliados fundamentales son los servicios especializados prestados por terceros para la integración de big data o como plataforma.
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  2. Muchas organizaciones compartimentalizan los datos. Puede suceder que el equipo de desarrollo trabaje a partir de un conjunto de datos, el equipo de ventas de otro, operaciones de otro, etc. La gestión de datos moderna se basa en el acceso a toda esta información para desarrollar una business intelligence moderna. Los servicios de plataforma de datos en tiempo real ayudan a transferir y compartir información limpia entre equipos a partir de una única fuente de confianza.
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  3. El trayecto desde los datos no estructurados a los estructurados está lleno de baches. Muchas veces los datos llegan sin orden ni concierto a una organización. Antes de emplearlos para generar business intelligence, es necesaria la preparación de los datos: Los datos tienen que estar organizados, sin duplicados, y «limpiarse» en todos los sentidos. Los gestores de datos suelen confiar en sus acuerdos con terceros para recibir ayuda en estos procesos, y para ello utilizan herramientas diseñadas para entornos locales, cloud o híbridos. (Otra posibilidad es Talend Data Preparation, que se integra sin fisuras con la plataforma Talend para evitar la preparación por compartimentos o en manos de terceros.)
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  4. Para gestionar datos es fundamental gestionar bien la cultura. Todos los procesos y sistemas del mundo producen un valor reducido si la gente no sabe cómo (o algo quizá igual de importante: por qué) utilizarlos. Al concienciar a los miembros de nuestros equipos sobre las ventajas de la gestión de datos (y los posibles escollos si no se le presta la atención necesaria), los gestores les motivan y les convierten en puntales del proceso de la información.

Estos retos y algunos más son los que diferencian la forma tradicional de hacer negocios del potencial explotable que aportan los datos a la business intelligence. Pero con la planificación, las prácticas y los socios adecuados, las tecnologías como el machine learning acelerado pueden convertir los puntos más sensibles en oportunidades de obtener mayor información comercial y una mejor experiencia de cliente.

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Tres mejores prácticas en la gestión de datos

Si bien cada dato concreto tiene sus necesidades diferenciadas para cada organización, la preparación de un framework allanará el camino para una gestión más sencilla y eficaz de los datos. A continuación presentamos tres prácticas recomendadas como clave para una estrategia de éxito.

1. Elaborar un plan

Desarrolle y redacte un plan de gestión de datos (DMP, por sus siglas en inglés) Este documento delinea el uso previsto de los datos, las directrices de accesibilidad, los enfoques de archivado, la titularidad, etc. Un DMP sirve de referencia y de registro orgánico, y será sometido a revisión a medida que las circunstancias cambien.

Además, los DMP presentan la estrategia global de la organización en materia de gestión de datos para los inversores, auditores y demás partes interesadas, y ofrece una importante perspectiva de la capacidad de preparación de la empresa ante la complejidad del mercado moderno.

Los mejores DMP definen información granular, como por ejemplo:

  • Los formatos de archivo preferidos
  • Las convenciones de nomenclatura
  • Los parámetros de acceso para distintos agentes del proceso
  • Los procesos de copia de seguridad y archivado
  • Los socios definidos y las condiciones y servicios que ofrecen
  • Documentación exhaustiva

Existen servicios por Internet que pueden ayudar a crear DMP ofreciendo orientación paso a paso para elaborar estos planes a partir de plantillas.

2. Almacenar sus datos

Entre la información granular mencionada antes, un enfoque de almacenamiento de datos sólido resulta fundamental para una buena gestión de datos. Se empieza determinando si sus necesidades de almacenamiento se corresponden más con un almacén de datos o con un data lake (o ambos), y si los datos de la empresa tienen una ubicación local o en cloud.

A continuación, debe esbozarse un acuerdo uniforme y respetado que rija la nomenclatura de los archivos, las carpetas, los directorios, los usuarios, etc. Se trata de una pieza fundacional de la gestión de datos, dado que estos parámetros determinarán la forma en la que se almacenarán los datos en un futuro y cualquier incongruencia desembocará en errores e información incompleta.

Seguridad y contingencia

Si los datos no son seguros, son peligrosos, de modo que la seguridad debe atajarse a todos los niveles. Hay organizaciones que están sometidas a una notable carga normativa, como HIPPA, CIPA, RGPD y otros, que añaden requisitos de seguridad adicionales, como las auditorías periódicas.

Cuando falla la seguridad, el plan de contingencia puede marcar la diferencia entre la vida y la muerte de una empresa. Los modelos tradicionales exigían realizar tres copias de todos los datos importantes: el original, la copia almacenada localmente y una copia remota. Sin embargo, los modelos de cloud emergentes incorporan la duplicación de datos descentralizada, que aporta todavía más opciones de reserva a un coste de almacenamiento y transferencia cada vez más asequible.

La documentación es primordial

Si algo es importante, documéntelo. Si todo el equipo se reparte las ganancias de la lotería y huye a Jamaica, una documentación consultable y completa que enumere los procedimientos de seguridad y contingencia dará al equipo entrante una opción de sobrevivir y recoger el testigo. Sin ella, el conocimiento se lo llevarán tan solo los que lo poseían, que puede que no formen parte de un planteamiento de gestión de datos a largo plazo.

El almacenamiento de datos cambia a la misma velocidad que lo exige la tecnología, de modo que todos los enfoques deberían ser flexibles y tener un planteamiento de archivado razonable para que los costes sigan siendo manejables.

3. Compartir sus datos

Una vez cuente con planes de almacenamiento, seguridad y documentación de sus datos, debería iniciar el proceso de compartirlos con las personas adecuadas.

He aquí algunas preguntas cruciales que deberá responder antes de que los demás tengan acceso a información que puede resultar crítica:

  • ¿Quién es el propietario los datos?
  • ¿Se pueden copiar?
  • ¿Todos los que han hecho aportaciones a los datos han dado su consentimiento a la hora de compartirlos con otras personas?
  • ¿Quién puede acceder a los datos y en qué momentos?
  • ¿Existen derechos de autor, secretos profesionales, propiedad intelectual patentada o información clasificada en el conjunto de datos?
  • ¿Qué más revelan los datos de la organización sobre la misma?

Una vez haya respondido a estas y otras preguntas, habrá llegado el momento de buscar un lugar y una forma de compartir los datos. Esta función, que en su día se vino a llamar repositorio, cada vez más la desempeñan modelos de software y infraestructura como servicio, que se ajustan para la gestión de big data.

El software de gestión de datos como servicio

Las plataformas de gestión e integración de datos líderes del sector, como Talend, proporcionan una forma unificada de trasladar y gestionar todas las operaciones de datos, desde la creación de código al almacenamiento de archivos en frío. Al visualizar tareas de programación complejas, trabajar a partir de plantillas de fácil uso, gestionar aspectos de conformidad, etc., el software de gestión de datos acelera y simplifica las complicaciones y permite consultar todo el panorama de datos de una organización en una única pantalla.

Con disponibilidad ininterrumpida, fiabilidad líder en el sector y una curva de aprendizaje más sencilla, los servicios como los de Talend ofrecen a los gestores de datos un mayor control por una inversión más reducida (en tiempo y en dinero real) que los enfoques creados íntegramente dentro de la empresa.

Cómo empezar con la gestión de datos

Los big data tienen implicaciones para las empresas de casi cualquier sector. Puesto que van cobrando una importancia creciente a la hora de tomar decisiones en tiempo real (y permitir que las organizaciones sigan siendo competitivas y los clientes estén motivados), la misma importancia recae sobre la gestión de todos estos datos.

Para obtener más información sobre cómo puede ayudarle Talend con sus dificultades de gestión de big data y empezar a suministrar business intelligence de importancia crítica, eche un vistazo al paquete de herramientas de gestión de big data de Talend y empiece a trabajar hoy mismo con una descarga gratuita de Cloud Integration.

| Last Updated: enero 30th, 2019