Definición

¿Qué es la gestión de datos?

La gestión de datos consta de políticas, procesos y una estructura organizativa para dar soporte a el control de datos empresariales. La estructura de un programa de gestión de datos proporciona comprensión, seguridad y confianza en torno a los datos de una organización a sus stakeholders, especialmente a medida que las empresas escalan y acumulan más activos y fuentes de datos. Con la acumulación exponencial de nuevos datos, las empresas necesitan determinar los entornos de big data adecuados para fines de almacenamiento y acceso, como los data lakes, y necesitan diseñar una arquitectura de datos para gestionar esas fuentes e integrarlas y ponerlas a disposición de toda la organización. Esta integración de datos se vuelve cada vez más importante, ya que afecta los flujos de trabajo y la toma de decisiones de varios equipos.

La gestión de datos es esencial para la estrategia general de una organización para el control de datos y como parte de una práctica completa de DataOps. Le ayuda a saber qué datos tiene, dónde residen y cómo se pueden utilizar. La gestión de datos establece la base para tener datos listos para el negocio a través del cumplimiento de reglas y procesos definidos para acelerar las iniciativas de análisis y crecimiento.

Gestión de datos e IBM

Una plataforma de gestión de datos con un catálogo de datos integrado puede ayudar a su organización a encontrar, organizar, analizar, preparar y compartir datos para apoyar sus iniciativas de IA. Las soluciones de gestión de datos de IBM ayudan a garantizar que el flujo funcional de los datos esté preparado para ayudar a catalogar, proteger y gestionar datos confidenciales, así como rastrear el linaje de datos.

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Conozca mejor la gestión de datos

Beneficios de la gestión de datos

Los stakeholders pueden lograr un éxito entre organizaciones con prácticas sólidas de gestión de datos que permiten insights más profundos, al tiempo que se protegen los datos.

Mayor conformidad y seguridad de datos

Los diferentes tipos de datos pueden tener diferentes permisos o reglas en torno a ellos, especialmente si los datos contienen información personal identificable (PII). Las prácticas de gestión de datos pueden ayudar a promover la seguridad y la conformidad, ayudando a las empresas a reducir los riesgos de brechas y multas, y protegen la confianza del cliente. Las prácticas de gestión de datos permiten saber qué PII hay y dónde, y automatizar la conformidad mediante el control de metadatos y políticas.  

Las regulaciones de privacidad sólo aumentan con las radicales regulaciones globales como el Reglamento General Europeo de Protección de Datos (GDPR), que garantiza la privacidad de datos a los ciudadanos europeos, especialmente en Internet. Además, hay más regulaciones regionales y específicas de cada industria, como la Ley de Portabilidad y Responsabilidad de Seguros de Salud (HIPAA) para proteger a los pacientes y su información personal de salud. Estimulado por el aumento del marketing basado en datos y el incremento incesante del trabajo remoto, las regulaciones de conformidad se están volviendo más predominantes, a medida que los clientes se vuelven más conscientes de los derechos sobre sus datos y las empresas abordan mayores riesgos de reputación.

Mejor calidad de datos

Las herramientas de inteligencia empresarial solo son igual de buenas que los datos que las alimentan. Si los datos subyacentes no se han limpiado y gestionado correctamente, esto puede limitar la capacidad de los usuarios para tomar decisiones empresariales informadas. Además, a menudo se extraen datos de diversas fuentes, donde las incoherencias pueden dificultar la analítica y otros proyectos de importancia crítica. La gestión de datos ayuda a conectar la información entre sistemas para identificar relaciones significativas, a fin de sacar el máximo provecho de los datos de la organización, y ayuda a garantizar que los datos críticos no se queden atrás.

Automatización acelerada

Con prácticas y herramientas para mantener la calidad y la organización de datos, los equipos de analítica pueden empezar a innovar y automatizar tareas y procesos específicos con algoritmos de machine learning. Por ejemplo, los datos del cliente se pueden usar para crear modelos para determinar cómo se deben priorizar las perspectivas dentro del flujo funcional de ventas. Debido a que la práctica de gestión de datos ayuda a garantizar que los datos de los clientes sean precisos y estén protegidos, los equipos pueden lograr un mayor crecimiento y ventas más dirigidas.

Funciones en torno a la gestión de datos

Algunas funciones son clave para la práctica de gestión de datos. Tres funciones aseguran que los estándares se creen y se mantengan a lo largo del tiempo, ayudando en la conformidad de los datos, la seguridad, la calidad de los datos y los objetivos de automatización.

Director de datos

Los patrocinadores ejecutivos, como los directores de datos, señalan la importancia de un programa de gestión de datos para la organización a través de su priorización. Estos individuos son fundamentales en el desarrollo de un consejo interfuncional, que suele incluir miembros de diversas unidades de negocio para representar las necesidades y preocupaciones de diferentes disciplinas o carteras de productos. Este comité sirve como un foro para comunicar nuevas iniciativas de gestión de datos y asignar responsabilidades para lograr acuerdos sobre plazos y resultados.

Propietarios de datos

Estos individuos son responsables de la condición de los datos. Normalmente son designados por el tipo de datos que gestionan, como datos de clientes o datos financieros, y su función busca mantener la precisión y la facilidad de uso de los datos. Las tareas comunes incluyen resolver problemas de datos, aprobar definiciones de datos y proporcionar recomendaciones de datos, especialmente en lo que se refiere a los requisitos normativos.

Administradores de datos

Estos individuos son expertos en la materia (SME) en torno a su dominio de datos, influyen en las políticas de datos y fomentan la gestión de datos en toda la organización. Puesto que pueden comunicar la importancia de puntos de datos específicos para procesos o decisiones empresariales, también pueden afectar a las estructuras de las tablas de bases de datos para asegurarse de que se obtengan los datos correctos para fines de generación de informes. Sin embargo, en general la administración de datos ayuda a que los stakeholders sean responsables de su función en el mantenimiento de la calidad de los datos.

Metodología de gestión de datos

La adopción de prácticas de gestión de datos ha aumentado a lo largo de los años, especialmente con el crecimiento de los proyectos de transformación digital. Para que las iniciativas de gestión de datos logren resultados exitosos, deben incluir una serie de componentes, tales como:

Normas de datos

Se deben desarrollar diccionarios, taxonomías y glosarios empresariales de datos para brindar claridad en torno a las definiciones de la empresa y de los datos. Esta documentación reduce la confusión en las conversaciones, en particular las que implican parámetros de medición y generación de informes. También permite a los stakeholders tener visibilidad de la arquitectura de datos, lo que permite a los equipos innovar por sí mismos y automatizar procesos de su campo.

Procesos de datos y estructura organizativa

Los procesos de gestión de datos brindan transparencia a los usuarios finales acerca de cómo se procesan los datos dentro de la organización. Esto puede incluir cadencias de actualización de datos, restricciones de PII, políticas de datos normativos o incluso algo tan sencillo como el acceso a los datos. Este tipo de documentación también da soporte a la estructura organizativa, al aclarar las responsabilidades de las diferentes funciones en lo que se refiere a la gestión y el mantenimiento de los datos.

Tecnología

Diferentes herramientas de gestión de datos, como las plataformas de administración de metadatos, dan soporte a los procesos y estándares en torno a los datos. Estas herramientas pueden almacenar y proteger información sobre los datos que gestiona la organización. Esto puede incluir documentación sobre definiciones de negocios, registros de datos, propietarios de los datos, información de bases de datos (como nombres de bases de datos y tablas, ubicaciones de servidor, tipos de datos, etc.). También puede convertirse en herramientas de analítica de datos de autoservicio, lo que permite a los analistas consultar y visualizar diferentes conjuntos de datos para proyectos de generación de informes o de innovación.

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