¿Qué es la gestión de datos empresariales?

La gestión de datos empresariales (EDM) es la práctica de organizar, gobernar y optimizar los datos de la organización a lo largo de su ciclo de vida, desde la creación y recopilación hasta el almacenamiento, integración, uso y eventual archivado o eliminación.

El objetivo de la EDM es garantizar que los datos sean precisos, accesibles y seguros y que estén alineados con los objetivos empresariales. La EDM es especialmente relevante para las empresas actuales, que operan en un entorno en el que el crecimiento de los datos no muestra signos de detenerse. Se pronostica que la cantidad de datos creados, capturados, copiados y consumidos a nivel mundial aumentará a más de 394 zettabytes para 2028.¹

Por contexto, el volumen mensual de tráfico global de Internet en 2008 fue de solo 10 174 petabytes, o 0.01 zettabytes^2, lo que representa un aumento de más de 40 veces en menos de dos décadas³. Si bien el tráfico de Internet representa solo una faceta de la actividad global de datos, su crecimiento explosivo refleja el aumento más amplio en la creación, el consumo y el intercambio de contenido digital impulsado por la transmisión bajo demanda, la computación en la nube, los dispositivos móviles y los sistemas empresariales.

Con el crecimiento, llega la complejidad. A medida que los volúmenes de datos se expanden exponencialmente, las organizaciones enfrentan desafíos cada vez mayores para mantener la calidad de los datos, garantizar el cumplimiento, permitir el acceso en tiempo real y extraer insights significativos. La EDM proporciona el marco y las herramientas para gestionar esta complejidad, convirtiendo los datos en una ventaja competitiva que impulsa mejores decisiones, innovación y eficiencia.

La EDM es esencial por múltiples razones. Impulsa el cumplimiento normativo, mejora la eficiencia operativa, facilita la innovación en inteligencia artificial (IA) y apoya la toma de decisiones oportuna y basada en datos.

Considere la creciente presión para poner en funcionamiento la IA en toda la empresa. Según el Estudio del director ejecutivo (CEO) de IBM, el 72 % de los encuestados considera que los datos propios de su organización son clave para desbloquear el valor de la IA generativa. Sin embargo, a pesar de este reconocimiento, muchas organizaciones tienen dificultades para crear la infraestructura de datos necesaria para hacer realidad esta ambición.

La mitad de los encuestados admite que el rápido ritmo de las inversiones recientes ha dado lugar a entornos tecnológicos desconectados y fragmentados, lo que dificulta el aprovechamiento eficaz de los datos.

Esta desconexión supone un gran obstáculo para aprovechar todo el potencial de la IA y otras prioridades empresariales. Ya sea que el objetivo sea desplegar modelos de machine learning, automatizar la toma de decisiones o brindar experiencias del cliente más personalizadas, el éxito depende de un factor importante: la preparación de los datos. Sin una base sólida de datos limpios y bien gobernados, estas iniciativas se estancan o fracasan. Los profesionales de datos dedican más tiempo a desentrañar conjuntos de datos incongruentes que a impulsar la innovación o a ofrecer insights aplicables en la práctica.

Además, el escenario de los datos se está volviendo más complejo. Las tecnologías basadas en la nube, los análisis en tiempo real y la evolución de las normativas de privacidad exigen agilidad, cumplimiento e insight. Sin embargo, muchas organizaciones están tratando de satisfacer estas demandas con recursos limitados e infraestructura obsoleta.

En ausencia de la EDM, persisten los silos de datos fragmentados, la calidad de los datos se ve afectada y la integración se convierte en un desafío costoso. Las organizaciones que prioricen la gestión de datos empresariales como base para una infraestructura de datos resiliente y preparada para el futuro estarán mejor posicionadas para aprovechar el potencial de la IA y avanzar en otras iniciativas.

La gestión de datos maestros (MDM) es un subconjunto de EDM centrado en mantener la información empresarial clave (como datos de clientes, productos, proveedores y empleados) coherente y precisa en toda la organización. Utiliza procesos de validación y repositorios centralizados para estandarizar, deduplicar y sincronizar dominios de datos críticos. La MDM también admite analytics e informes al poner a disposición datos de alta calidad en todos los sistemas en un formato limpio y coherente.

Cuando una empresa integra la MDM en sus operaciones, normalmente lo hace como parte de una estrategia de EDM más amplia. La EDM sienta las bases al establecer marcos de gobernanza, controles de acceso, estándares de datos y principios arquitectónicos que guían la forma en que se gestionan tanto los datos estructurados como los no estructurados en toda la organización.

Una vez establecido este marco, se introduce la MDM para centrarse específicamente en armonizar y centralizar dominios de datos clave. Esto garantiza que estas entidades centrales sean coherentes y precisas en todos los sistemas empresariales, lo cual es crítico para los analytics, el cumplimiento y la eficiencia operativa.

Sin EDM, los esfuerzos de MDM pueden tener dificultades debido a políticas incongruentes, falta de propiedad o prácticas de datos fragmentados. Al alinear la MDM dentro del marco de EDM, las empresas pueden comparar la calidad de sus datos, garantizar que los datos maestros estén gobernados y seguros, así como alinearlos con objetivos comerciales más amplios.

La IA es cada vez más fundamental para optimizar, acelerar, escalar y agilizar la forma en que las organizaciones gestionan y aprovechan sus datos. Cuando se integra en una estrategia de gestión de datos empresariales, la gestión de datos de IA puede automatizar y optimizar procesos clave como la clasificación, limpieza e integración de datos, que tradicionalmente han requerido un esfuerzo manual significativo.

Las herramientas impulsadas por IA pueden identificar patrones y anomalías en grandes conjuntos de datos, incluidos los datos empresariales críticos, lo que permite una detección más rápida de los problemas de calidad de los datos y etiquetar los metadatos con mayor precisión. Esto no solo mejora la confiabilidad de los datos, sino que también acelera su preparación para analytics y toma de decisiones.

Además, la IA mejora la escalabilidad y la agilidad de los marcos de EDM al permitir la orquestación inteligente de datos. Por ejemplo, los algoritmos de machine learning pueden ajustar dinámicamente los pipelines de datos en función de los patrones de uso, los cambios normativos o las necesidades empresariales. Esta adaptabilidad es especialmente valiosa en entornos multinube e híbridos, donde los flujos de datos son complejos y están en constante evolución.

Un marco de EDM eficaz ayuda a las organizaciones a gestionar los datos para que estén bien gobernados y sean utilizables en una variedad de fuentes, formatos y tipos de datos a través de varios elementos interconectados, que incluyen:

• Gobernanza de datos
• Gestión de metadatos
  
• Habilitadores técnicos
• Gestión del ciclo de vida de los datos

Gobernanza de datos

La gobernanza de datos define las reglas, roles y responsabilidades para gestionar los datos en toda la organización. En el ámbito de la EDM, la gobernanza de datos consiste en establecer políticas y normas que promuevan la exactitud y la seguridad de los datos, así como su uso responsable.

También establece una propiedad y administración claras, lo que garantiza la responsabilidad de cómo se distribuyen y gestionan los datos. Los controles de acceso basados en roles ayudan a proteger la información confidencial y respaldan el acceso seguro a los datos, mientras que los esfuerzos para identificar y eliminar redundancias y registros duplicados respaldan la integridad general de los datos.

La gestión de metadatos agrega contexto esencial a los datos, lo que facilita su comprensión, seguimiento y uso eficaz. Desempeña un papel clave en el cumplimiento de normas, la capacidad de descubrimiento y la creación de confianza en los activos de datos.

En la EDM, la gestión de metadatos proporciona trazabilidad en todos los sistemas y aclara el origen, la estructura y el uso de los datos, haciéndolos más accesibles y confiables. Además, respalda las iniciativas de gestión de la calidad de los datos al permitir a los usuarios realizar un seguimiento de los cambios, validar las fuentes y mantener la coherencia en todas las plataformas.

Los habilitadores técnicos son los sistemas y herramientas que respaldan el movimiento, la transformación y la accesibilidad de los datos en todas las plataformas. Ayudan a crear un entorno de datos escalable y coherente que se adapta a las necesidades cambiantes de la empresa.

En la EDM, estos habilitadores incluyen capacidades de integración de datos, MDM y herramientas para la creación de perfiles, la limpieza y el seguimiento del linaje. También admiten procesos de extracción, transformación y carga (ETL) que consolidan datos de múltiples fuentes en repositorios centralizados para análisis e informes.

La gestión del ciclo de vida de los datos aborda cómo se almacenan y archivan los datos en consonancia con las prioridades empresariales y los requisitos normativos. Ayuda a mantener los datos relevantes y conformes con las normas desde la creación hasta la eliminación.

En la EDM, este componente supervisa el recorrido completo de los datos, desde la captura inicial hasta el almacenamiento a largo plazo y la eliminación final, en función de los requisitos organizacionales y legales. Respalda la relevancia continua de los datos y ayuda a las organizaciones a cumplir con las obligaciones, independientemente del formato o la fuente de los datos.

Ya sea que el objetivo sea mejorar la calidad de los datos, permitir analytics avanzados, respaldar la transformación digital o fortalecer la gobernanza y el cumplimiento, la gestión de datos empresariales sirve como base para iniciativas estratégicas de datos escalables.

Los siguientes ejemplos ilustran cómo las organizaciones pueden aprovechar las estrategias de EDM y los procesos de gestión de datos para resolver los desafíos de los datos y crear un impacto empresarial en todos los equipos y sistemas. Estas iniciativas garantizan el acceso a datos de alta calidad que permiten la toma de decisiones con confianza.

1. Gestiona flujos de datos complejos 
2. Mejora la business intelligence 
3. Apoya la innovación 
4. Protege los datos confidenciales 
5. Apoya el cumplimiento de la privacidad de datos 

Para las organizaciones, coordinar el movimiento de datos entre departamentos, sistemas, canales y plataformas es cada vez más complejo. A medida que las empresas escalan, la EDM proporciona un enfoque centralizado para ingerir, catalogar y almacenar datos sin procesar y procesados.

La arquitectura de datos centralizada admite la validación y la coherencia, lo que reduce la duplicación y los errores. Con una infraestructura escalable, la EDM puede permitir un intercambio de datos fluido en toda la organización. El resultado es una mayor eficiencia y un menor riesgo operativo.

Los insights precisos dependen de la calidad y la coherencia de la información subyacente. Aquí es donde entran en juego las soluciones de gestión de datos empresariales, capaces de estandarizar, validar y unificar datos procedentes de diversas fuentes, como planificación de recursos empresariales (ERP), gestión de relaciones con los clientes (CRM) y plataformas del Internet de las cosas (IoT).

Estas soluciones ayudan a que los datos estén limpios, sean coherentes y estén listos para su análisis antes de llegar a las herramientas de business intelligence. Una estructura de datos coherente también mejora la visualización y la generación de informes, lo que facilita la interpretación de los insights, compartirlos y actuar sobre ellos.

La innovación prospera en entornos que son flexibles y adaptables. Una plataforma de EDM basada en la nube puede dar soporte a los equipos mediante la integración de herramientas para la creación de perfiles, la limpieza y el seguimiento del linaje de datos, lo que permite un mejor control y agilidad.

Además, los repositorios centralizados y los marcos de metadatos estandarizados facilitan la colaboración entre departamentos. Como resultado, las organizaciones pueden acelerar la innovación y el trabajo en equipo mientras mantienen la gobernanza y la coherencia en entornos multinube.

La EDM refuerza la seguridad mediante la incorporación de la protección en los procesos de gestión de datos. Las capacidades de clasificación e identificación de datos ayudan a las organizaciones a gestionar diversos tipos de datos, incluyendo tanto la información estructurada como la no estructurada en distintos entornos. Las herramientas integradas de monitoreo y detección de anomalías permiten a los equipos responder rápidamente a posibles amenazas. Estas medidas de seguridad reducen el riesgo de filtraciones de datos y contribuyen a una infraestructura de datos resiliente.

El Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) exige controles estrictos sobre la forma en que se recopilan, almacenan y utilizan los datos personales. Un sistema eficaz de gestión de datos empresariales ayuda a las organizaciones a cumplir con el RGPD y otros requisitos de privacidad de datos mediante la aplicación de políticas, el mantenimiento de registros de auditoría y la implementación de controles de acceso que limitan la exposición a accesos no autorizados.

Estas capacidades son esenciales no solo para el cumplimiento normativo, sino también para generar confianza con clientes, socios y stakeholders internos. Al garantizar que los datos confidenciales estén protegidos y se manejen de manera responsable, la EDM ayuda a alinear las prácticas de datos de las organizaciones con las obligaciones legales mientras mantiene la agilidad operativa. A medida que crecen los volúmenes de datos y evolucionan las expectativas de privacidad, la EDM se convierte en un imperativo estratégico para gestionar el riesgo y mantener la responsabilidad.