Encuentre información detallada sobre una gran cantidad de temas de gestión de datos, desde conceptos básicos de datos y bases de datos hasta arquitecturas de datos, gobernanza de datos y más.
La gestión de datos es la práctica organizacional de recopilar, organizar, diseñar, gobernar, procesar y mantener datos de forma segura y eficaz para que se puedan usar en analytics y toma de decisiones.
Cada vez más, la gestión de datos se preocupa por hacer que los datos estén “preparados para la IA”: que sean de alta calidad, accesibles y confiables para entrenar modelos de inteligencia artificial (IA). Una encuesta reciente realizada por el analista de la industria Gartner encontró que el 63 por ciento de las organizaciones siente que no tiene, o no está segura de tener, las prácticas adecuadas de gestión de datos para la IA.1
Esta guía completa aborda todo, desde los conceptos básicos de la gestión de datos hasta la cobertura de plataformas de datos, arquitectura de datos, ingeniería de datos, gobernanza de datos, entre otros.
Las últimas noticias tecnológicas, respaldadas por los insights de expertos
Manténgase al día sobre las tendencias más importantes e intrigantes de la industria sobre IA, automatización, datos y más con el boletín Think. Consulte la Declaración de privacidad de IBM.
La estrategia de gestión de datos ayuda a las organizaciones a garantizar que los datos estén siempre disponibles, integrados, regulados, y que sean seguros y precisos. Constituye una base para la transformación digital, las iniciativas de IA y mejores resultados empresariales.
En esencia, los datos son cualquier colección de hechos, números, palabras, observaciones u otra información útil. Pero los datos tienen muchas formas diferentes, cada una definida por sus características, fuentes y formatos únicos.
Existe una base de datos para prácticamente cualquier aplicación de gestión o procesamiento de datos. Explore bases de datos relacionales, bases de datos vectoriales, bases de datos distribuidas, motores de consulta: todos están aquí.
Las plataformas de datos, incluidos los depósitos de datos, data lakes y lakehouses de datos, permiten la recopilación, transformación, análisis y gobernanza de datos para tareas específicas.
Las arquitecturas de datos describen cómo se gestionan los datos, desde la recopilación hasta el consumo, y establecen el plan de cómo fluyen a través de la organización. También son fundamentales para las operaciones de procesamiento de datos y las aplicaciones de inteligencia artificial (IA).
Los ingenieros de datos diseñan sistemas para la agregación, el almacenamiento y el análisis de datos a escala, y capacitan a las organizaciones para obtener insights en tiempo real a partir de grandes conjuntos de datos.
Explore formas de mover información digital entre sistemas, dispositivos y ubicaciones, como la transferencia de archivos, la transmisión de datos y la migración de datos.
La integración de datos reúne información procedente de fuentes dispares, la transforma en una estructura coherente y la hace accesible para su procesamiento, análisis y toma de decisiones.
El procesamiento de datos es la conversión de datos sin procesar en información utilizable a través de pasos estructurados como la recopilación, preparación, análisis y almacenamiento. Hoy en día, el machine learning (ML), la IA y el procesamiento paralelo, o computación paralela, permiten el procesamiento de datos a gran escala.
El big data abarca conjuntos de datos masivos y complejos en varios formatos, incluidos datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, que exigen un enfoque analítico avanzado para extraer insights significativos.
La gestión de datos empresariales (EDM) es la gestión de datos a escala: organizar, gobernar y optimizar los datos empresariales a lo largo de su ciclo de vida, desde la creación y recopilación hasta el almacenamiento, integración, uso y eventual archivado o eliminación.
La calidad de los datos mide qué tan bien un conjunto de datos cumple con los criterios de precisión, integridad, validez, congruencia, singularidad, puntualidad y adecuación al propósito. Es crítico para todas las iniciativas de gobernanza de datos dentro de una organización.
La gobernanza de datos ayuda a garantizar la disponibilidad, la seguridad y la integridad de los datos mediante la definición e implementación de políticas, estándares y procedimientos para la recopilación, propiedad, almacenamiento, procesamiento y uso de datos.
Recursos
Cree y gestione canalizaciones de datos de streaming inteligentes a través de una interfaz gráfica intuitiva, y facilite una integración de datos fluida en entornos híbridos y multinube.
watsonx.data le permite escalar los analytics y la IA con todos sus datos, residan donde residan, a través de un almacén de datos abierto, híbrido y gestionado.
Desbloquee el valor de los datos empresariales con IBM Consulting, y construya una organización impulsada por insights que ofrezca ventajas empresariales.
Notas de pie de página
1 Lack of AI-Ready Data Puts AI Projects at Risk. Gartner.com. 26 de febrero de 2025