Guía completa de gestión de datos para empresas: modelos

En el mundo de los negocios, todos tienen que lidiar con los datos. Desde una pequeña empresa hasta grandes corporaciones multinacionales, los datos están por todas partes y deben ser gestionados adecuadamente para ser una herramienta empresarial efectiva.

Sin embargo, los datos no se limitan solo a la información de los clientes y otras fuentes externas. Los registros de los empleados, los datos de referencia, los mapas de red, los datos y resultados de investigaciones, los datos de nómina y otras formas de información interna y externa también forman parte de los activos de datos que deben ser gestionados.

Convertir los datos en algo utilizable requiere mucho trabajo. Sin una gestión adecuada, puedes terminar con registros duplicados, información incorrecta, tiempo y espacio de almacenamiento desperdiciados, y una serie de otros problemas asociados con una mala organización. Los datos digitales son mucho más complicados que el papel, por lo que requieren habilidades especializadas para organizarlos.

Es aquí donde entra en juego la gestión de datos. Aquí tienes todo lo que necesitas saber sobre la gestión de datos, incluyendo modelos, software, implementación, intercambio de datos y más.

¿Qué es la gestión de datos?

La gestión de datos es el desarrollo y ejecución de arquitecturas, políticas, prácticas y procedimientos para gestionar las necesidades del ciclo de vida de la información de una empresa de manera efectiva, según DAMA International, un consorcio de profesionales de gestión de datos maestros. 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 el conjunto de datos completo de una organización sea preciso y consistente, fácilmente accesible y debidamente seguro.

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 un buen plan de gestión de datos maestros, el análisis es prácticamente imposible en el peor de los casos y poco confiable en el mejor de los casos.

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¿Qué implica un modelo completo de gestión de datos?

Si las definiciones y descripciones de la gestión de datos te hacen dar vueltas la cabeza, es comprensible; hay mucho dentro del cuerpo de conocimientos de la gestión de datos.

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

1. Gobierno de datos: que es la planificación de todos los aspectos de la gestión de datos. Esto incluye garantizar la disponibilidad, usabilidad, consistencia, integridad y seguridad de los datos gestionados por una organización.
2. Arquitectura de datos: o la estructura general de los datos de una organización y cómo encaja en una arquitectura empresarial más amplia.
3. Modelado y diseño de datos: que abarca la analítica de datos y el diseño, construcción, prueba y mantenimiento de sistemas de analítica.
4. Almacenamiento y operaciones de datos: que se ocupa del hardware físico utilizado para almacenar y gestionar datos.
5. Seguridad de datos: que abarca todos los elementos de protección de datos y garantiza que solo los usuarios autorizados tengan acceso público.
6. Integración e interoperabilidad de datos: que incluye todo lo relacionado con la transformación de datos en una forma estructurada (es decir, en una base de datos organizada) y el trabajo necesario para mantenerla.
7. Documentos y contenido: que incluye todas las formas de datos no estructurados y el trabajo necesario para hacerlos accesibles e integrarlos en bases de datos estructuradas.
8. Referencia y datos maestros: o el proceso de gestionar los datos de tal manera que se reduzcan errores y redundancias mediante la estandarización de los valores de los datos.
9. Almacenamiento de datos y inteligencia empresarial: que implica la gestión y aplicación de datos para la analítica y la toma de decisiones empresariales.
10. Metadatos: que involucra todos los elementos de creación, recopilación, organización y gestión de metadatos (datos que hacen referencia a otros datos, como encabezados, etc.).
11. Calidad de datos: que implica las prácticas de monitoreo de datos y su fuente de datos para garantizar que se entregue información de calidad y se mantenga la integridad. La calidad de los datos se trata de asegurar que se filtre la información de baja calidad.

Todos estos elementos deben incluirse en un modelo completo de gestión de datos; si falta aunque sea un elemento, algún aspecto de la gestión de los datos se complica o se daña por completo. Por ejemplo, si eliminamos la gestión de metadatos, perderemos la capacidad de categorizar fácilmente los datos. Sin garantizar la calidad de los datos, toda la estructura de datos se vuelve sospechosa y los análisis se vuelven inútiles. La eliminación de la integración y la interoperabilidad de datos casi haría imposible combinar formas dispares de datos en un todo utilizable.

¿Cómo encaja la gestión de datos en un modelo de big data más amplio?

Si un modelo de análisis es el producto que se crea a partir de los datos de una empresa, entonces la gestión de datos es la fábrica, los materiales, la cadena de suministro, todo lo que se necesita para crear el producto.

No se puede tener un modelo de big data sin una estrategia de gestión de datos; intentar hacerlo sería como afirmar que tu escritorio desorganizado es un caos perfectamente organizado en el que puedes encontrar cualquier cosa; con el tiempo, inevitablemente perderás algo importante. Por lo tanto, es necesario tomar una decisión informada.

La gestión de datos es un sistema de información que sigue todo el ciclo de vida de los datos, desde el momento en que se crean hasta que dejan de ser útiles. La gestión de datos sigue los datos de un lugar a otro, supervisa la transición de los datos de una forma a otra y garantiza que no se pierda nada importante en un modelo de análisis empresarial.

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En resumen, la gestión de datos no solo encaja en un modelo de big data, sino que es el marco en el que se sustenta todo el big data.

¿Qué habilidades necesitan los profesionales de la gestión de datos?

No se puede ignorar el papel fundamental que desempeñan los datos en el mundo empresarial moderno. Los profesionales de big data deben tener conjuntos de habilidades particulares que hagan posible una buena gestión de datos.

Un equipo de gestión de datos necesita varias personas que sean expertas en ciertos elementos de toda la cadena de gestión de extremo a extremo. Las habilidades en las que un profesional de gestión de datos debe estar capacitado incluyen:

• Ciencias de la computación generales: Un profesional de gestión de datos cualificado debe recibir formación en los fundamentos de las ciencias de la computación, ya que pasará mucho tiempo utilizando habilidades básicas para organizar datos.
• Programación de bases de datos: Algunos de los lenguajes de bases de datos más importantes en el mundo de la gestión de datos incluyen SQL, Python, R, Hadoop, XML y PERL. Asegúrate de aprender al menos uno de estos lenguajes y familiarizarte con sus plataformas de bases de datos correspondientes.
• BI/BA: La inteligencia empresarial (BI) y el análisis empresarial (BA) son la base de por qué las empresas recopilan datos y los organizan. Los profesionales de gestión de datos deben ser capaces de comprender el cómo y el porqué del análisis.
• Computación en la nube: El almacenamiento de datos puede ocupar mucho espacio de almacenamiento, por lo que muchas empresas recurren a la nube para alojar, gestionar y analizar sus datos. Los profesionales de gestión de datos con experiencia deben estar familiarizados con AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, IBM Cloud y otras plataformas importantes.
• Aprendizaje automático: El análisis de datos, en particular en sus etapas posteriores como el análisis predictivo y el análisis prescriptivo, hace uso extensivo de la tecnología de aprendizaje automático para reducir el tiempo de cálculo necesario para obtener resultados.
• Certificaciones de gestión de datos: La gestión de datos es una ciencia en sí misma y existen varias certificaciones que los profesionales de gestión de datos pueden obtener. DAMA International ofrece la certificación de Profesional Certificado de Gestión de Datos (CDMP). Oracle, IBM y otros también ofrecen certificaciones.
• Habilidades blandas: Para aprovechar los datos, se requiere mucha colaboración con departamentos que no son de TI para planificar y ejecutar una estrategia de datos. La capacidad de escribir bien, hablar en público y pensar de manera innovadora son habilidades esenciales para los profesionales de la gestión de datos.

¿Qué software de gestión de datos está disponible?

No se puede hacer una gestión de datos de manera improvisada; las organizaciones necesitan invertir en soluciones de gestión de datos que puedan ofrecer todos los resultados que necesitan para tener éxito en la gestión y el uso de datos.

Existen varios software de gestión de datos, cada uno con sus propias características únicas e industrias en las que se adapta. Algunas de las principales plataformas incluyen:

• SAS Data Management
• Adobe Data Management Platform
• Salesforce Audience Studio
• IBM Data Management
• Oracle BlueKai

Algunas plataformas, como el software de análisis de big data de Google Cloud, no están específicamente diseñadas para la gestión de datos, pero eso no significa que no puedan hacerlo. En el caso de Google Cloud, todo el software necesario está presente, pero se debe configurar para que funcione como una plataforma de gestión de datos.

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Al igual que con cualquier plataforma de software importante, elegir la correcta desde el principio puede marcar una gran diferencia en el éxito de una organización. Asegúrate de que cuando decidas sobre una plataforma, tu equipo de gestión de datos tenga un buen entendimiento del tipo de datos que tienes, cómo quieres alojarlos y cuáles son tus objetivos finales para la gestión de datos. Armado con esa información, un equipo de gestión de datos puede hacer la mejor elección posible para las necesidades de su organización.

¿Cómo pueden las organizaciones comenzar con la gestión de datos?

Puede parecer que hay millones y una cosas que planificar en una iniciativa de gestión de datos, pero no te detengas en los detalles: la planificación para integrar la gestión de datos en tu organización es similar a cualquier otro proyecto de transformación empresarial.

En primer lugar, asegúrate de que tu iniciativa de gestión de datos tenga un objetivo claro: ¿con qué fin estás intentando organizar tus datos? Una empresa que desea utilizar datos para realizar cambios internos, por ejemplo, tendrá necesidades de gestión de datos diferentes a una empresa que desea utilizar sus datos para aumentar las ventas.

Una vez que tengas un objetivo establecido, es hora de pensar en lo que se necesitará para hacerlo realidad. Si tus datos existen completamente como archivos y documentos no estructurados, tendrás un punto de partida diferente al de una organización con grandes bases de datos de Hadoop llenas de registros bien organizados.

Ten en cuenta todas las posibles necesidades: reasignación de empleados, nuevas contrataciones, entrenamiento, plataformas de software, presupuesto, plazo, los tipos de datos que ya tienes, los tipos de datos que se necesitan y más. Tener todos estos elementos en mente te ayudará cuando realmente comiences a planificar en serio.

A continuación, es hora de poner a tu talento en su lugar. Contrata a nuevos empleados, reasigna a aquellos que comenzarán a trabajar en tu proyecto de gestión de datos y familiariza al equipo con tus objetivos de gestión de datos.

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Una vez que tu equipo de gestión de datos esté en su lugar, es hora de comenzar la fase de planificación. Además de cómo el equipo va a lograr sus objetivos, es en este momento cuando se elige una plataforma de gestión de datos, se puede llevar a cabo la capacitación y todo el modelo comienza a tomar forma.

Después de esto, tu equipo de gestión de datos debería estar en camino de construir, probar e implementar un modelo completo de gestión de datos. Cuando todos esos requisitos previos estén en su lugar y la gestión de datos sea parte integrada de tu negocio, es hora de comenzar a pensar en lo que viene después: cómo todos esos datos bien organizados pueden ayudar a transformar tu organización, tanto interna como externamente.

Todo el proceso de construir un sistema de gestión de datos puede llevar mucho tiempo y, aun así, la gestión de datos no es un fin en sí mismo: es la base en la que viven los datos de una organización. Depende de esa organización aprovechar la casa que construyó utilizando esos datos y ponerlos a trabajar.

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