Una empresa media -con 200-500 empleados- utiliza unas 123 aplicaciones SaaS para digitalizar sus procesos empresariales. Con las grandes cantidades de datos que se generan cada día, definitivamente se necesita una forma sistemática de manejar los datos. Esto incluye la adopción de prácticas y estrategias modernas para capturar, procesar, compartir, almacenar y recuperar datos minimizando la pérdida de datos y los errores. Cualquier laguna presente en estos procesos puede poner en peligro su negocio con graves riesgos.
En este blog, hablamos de lo que significa la gestión de datos y de los principios clave de la gestión de datos que debe conocer al gestionar los datos de su organización. Empecemos.
¿Qué es la gestión de datos?
La gestión de datos es la práctica de adoptar principios, reglas, estrategias y metodologías que pueden ayudar a garantizar una utilización máxima y óptima de los datos de una organización.
Los conceptos y principios de la gestión de datos son bastante diversos, ya que se centran en una serie de procesos de datos en una empresa, como por ejemplo
- Captura e integración de datos: Garantiza la captura, integración y consolidación de los datos necesarios para que puedan utilizarse para todos los fines previstos.
- Almacenamiento de datos: Garantiza que los datos se almacenen donde sea necesario, ya sea un almacenamiento local, una nube pública o privada, o una configuración híbrida.
- Seguridad de los datos: Garantiza que los datos están a salvo de accesos no autorizados y que se aplican políticas para acceder y compartir los datos de forma segura.
- Gestión de la calidad de los datos: Garantiza que los datos se perfilan continuamente en busca de errores y se ejecutan a través de una canalización de datos para la comprobación y corrección de la calidad de los datos.
- Disponibilidad de los datos: Garantiza que los datos sean accesibles para las personas siempre que los necesiten, y que existan planes de copia de seguridad y recuperación de desastres.
8 principios de la gestión de datos
El diseño de sus procesos de gestión de datos puede ser difícil, ya que se centra en una variedad de dominios de datos. Aquí descubrirá qué son los principios de gestión de datos, ya que vemos los 8 principios de gestión de datos más importantes que debe administrar.
1. Modelado de datos
El primer y principal principio rector de la gestión de datos es el modelado de datos. El modelado de datos significa diseñar y estructurar sus activos de datos, sus propiedades y sus interrelaciones de manera lógica. A continuación se muestra un ejemplo de modelo de datos para un negocio minorista:
Un modelo de datos representa simplemente lo siguiente (como puede verse en el diagrama anterior):
- Los activos de datos que una organización almacena y gestiona (por ejemplo, Cliente, Producto, Ubicación y Ventas),
- Las propiedades del mundo real que almacena cada activo (por ejemplo El activo de datos del cliente tiene el ID del cliente, el nombre, el número de teléfono, la dirección de correo electrónico y la dirección residencial),
- El tipo de datos y el tamaño de cada propiedad (por ejemplo, el ID del cliente debe ser un entero con un número máximo de 12 dígitos),
- Las restricciones de relación que dos o más activos de datos tienen entre sí (por ejemplo, el cliente tiene la ubicación, el cliente compra el producto, etc.)
- La cardinalidad de la relación que muestra el número máximo de relaciones que un activo puede tener con otro (por ejemplo, un Cliente sólo puede tener una Ubicación a la vez),
- La integridad referencial que define a qué registros se puede hacer referencia a través de los activos (por ejemplo, un registro de Ventas debe referirse siempre a un ID de Cliente que exista en la tabla de Clientes).
Una organización nunca podrá gestionar sus datos de forma eficiente si no consigue relacionar con precisión los requisitos de los datos con los modelos de datos estructurados. Por este motivo, es importante recoger primero los requisitos de datos de las partes interesadas necesarias y, a continuación, iniciar el proceso de diseño. Una vez que conozca las expectativas que su equipo tiene de los datos que utiliza, podrá diseñar modelos de datos que capturen la información necesaria.
2. Funciones y responsabilidades en materia de datos
Los responsables de las empresas suelen cometer el error de responsabilizar a los usuarios de los datos de una gestión eficaz de los mismos. Pero, en realidad, hay que nombrar a varios profesionales de los datos en distintos niveles de la empresa. Esto garantiza que todos los esfuerzos e inversiones realizados para la gestión de datos no sólo se apliquen, sino que se mantengan bien durante años. Echemos un vistazo a las funciones de datos más importantes y a sus responsabilidades que debe tener en cuenta al crear un equipo de datos.
- Director de Datos (CDO): Un Chief Data Officer (CDO) es un cargo de nivel ejecutivo, único responsable de diseñar estrategias que permitan la utilización de los datos, la supervisión de la calidad de los mismos y la gobernanza de los datos en toda la empresa.
- Administrador de datos: Un administrador de datos es la persona a la que se recurre en una empresa para cualquier asunto relacionado con los datos. Están completamente al tanto de cómo la organización captura los datos, dónde los almacenan, qué significan para los diferentes departamentos y cómo se mantiene su calidad a lo largo de su ciclo de vida.
- Custodio de datos: Un custodio de datos es responsable de la estructura de los campos de datos – incluyendo las estructuras y modelos de las bases de datos.
- Ingeniero de datos: Un ingeniero de datos es responsable del modelado de datos y de la creación de sistemas que capturen, almacenen y analicen los datos con precisión.
- Analista de datos: Un analista de datos es alguien que es capaz de tomar los datos en bruto y convertirlos en ideas significativas – especialmente en dominios específicos. Una parte principal del analista de datos es preparar, limpiar y filtrar los datos necesarios.
- Otros equipos: Estos roles se consideran consumidores de datos, lo que significa que utilizan los datos – ya sea en su forma cruda o cuando se convierten en conocimientos procesables, como los equipos de ventas y marketing, los equipos de productos, los equipos de desarrollo de negocios, etc.
3. Diseño del sistema de datos
Este es otro aspecto importante de la gestión de datos que le ayuda a averiguar:
¿Dónde y cómo se recopilan, integran y alojan los datos para garantizar la máxima utilización y disponibilidad de los mismos y la mínima pérdida de datos y tiempo de inactividad?
El diseño del sistema de datos se refiere a múltiples disciplinas, como las fuentes de datos, la arquitectura, la sincronización y el alojamiento. Veamos qué cubre cada uno de ellos:
a. Entradas y salidas de datos
La primera parte del diseño del sistema consiste en identificar las fuentes de entrada y salida de datos, es decir, desde dónde se capturan los datos y a dónde se transfieren. Las organizaciones utilizan múltiples aplicaciones para capturar datos, como rastreadores de sitios web, automatización de marketing, CRM, software de contabilidad, formularios web, etc. Es necesario identificar todas esas fuentes y ver cómo se transfieren los datos entre las fuentes o a un nuevo destino.
b. Topología del sistema de datos
La topología de datos se refiere a la forma en que los sistemas de datos están interconectados entre sí. A alto nivel, puedes diseñar tu topología utilizando uno de los siguientes enfoques:
- Enfoque centralizado en el que todos los sistemas de datos se conectan a un eje central e inteligente,
- Enfoque descentralizado en el que los sistemas de datos se comunican entre sí para obtener la información necesaria.
c. Sincronización de datos
Se refiere a la forma en que los datos se mantienen actualizados a través de las fuentes. Los sistemas de gestión de datos, especialmente las soluciones MDM, se implementan en diferentes estilos arquitectónicos, dependiendo de los requisitos de la organización. Los estilos arquitectónicos más comunes para la sincronización incluyen:
- Estilo consolidado
- Los datos procedentes de diversas fuentes se introducen en un núcleo central que almacena una visión consolidada de los datos, pero no los transfiere a los sistemas de origen. Cualquier aplicación de BI o posterior puede obtener los datos del centro de operaciones según sea necesario.
- Convivencia o estilo híbrido
- Los datos procedentes de diversas fuentes se introducen en un eje central que almacena una visión consolidada de los datos, y las actualizaciones se transfieren también a todas las aplicaciones fuente conectadas.
- Estilo centralizado
- Los datos procedentes de diversas fuentes se introducen en un núcleo central que almacena una visión consolidada de los datos, pero no los transfiere a los sistemas de origen. Sin embargo, los sistemas de origen pueden consultar los datos actualizados cuando lo necesiten desde el núcleo central.
d. Alojamiento de datos
Se refiere al lugar donde se alojan o almacenan los datos. Dependiendo de las necesidades de una organización, los datos pueden almacenarse localmente en las instalaciones o guardarse en una nube pública o privada. También puede optar por una configuración híbrida en la que algunos datos se mantienen en las instalaciones y otros se alojan en la nube.
4. Calidad de los datos
Uno de los principales aspectos de la gestión de datos es la gestión de la calidad de los mismos. La presencia de defectos intolerables en su conjunto de datos demuestra que no se aplican las prácticas de gestión de datos necesarias. Si sus equipos no pueden confiar en los datos que tienen, esto afecta a su productividad y eficiencia en el trabajo. Para evitar que los errores de calidad de los datos entren en el sistema, es necesario tratar los datos entrantes a los pipelines de datos donde se realizan una serie de operaciones, como la limpieza de datos, la estandarización y el cotejo.
a. Medición de la calidad de los datos
La calidad de los datos suele indicarse en los conjuntos de datos a través de una serie de características de los mismos. Suelen llamarse dimensiones de calidad de los datos. Los indicadores de calidad de datos más comunes son:
- Exactitud: Los datos representan la realidad y la verdad.
- Validación: Los datos están presentes en el patrón y el formato correctos, y pertenecen al dominio correcto.
- Exhaustividad: Los datos son tan completos como sea necesario.
- Moneda: Los datos están actualizados o son lo más actuales posible.
- Coherencia: Los datos son los mismos (tanto en términos de significado como de representación) en diferentes fuentes de datos.
- Identificabilidad: Los datos representan identidades únicas y no contienen duplicados.
- Usabilidad: Los datos están presentes en un formato comprensible para los que pretenden utilizarlos.
b. Gestión de la calidad de los datos
Para adoptar sin problemas los principios de gestión de la calidad de los datos, hay que poner en marcha una serie de procesos de calidad de los datos, como por ejemplo
- Perfiles de datos para evaluar el estado actual de sus datos e identificar oportunidades de limpieza,
- Técnicas de limpieza y estandarización de datos para conseguir una visión estandarizada en todas las fuentes de datos,
- Cotejo de datos para identificar los registros duplicados que representan a la misma entidad,
- Deduplicación de datos para eliminar los registros duplicados,
- Purga de fusión de datos para consolidar los registros duplicados en uno solo y sobrescribir los datos siempre que sea necesario y conseguir el registro de oro.
5. Gobernanza de los datos
El término gobierno de los datos se refiere a un conjunto de funciones, políticas, flujos de trabajo, normas y métricas que garantizan un uso eficiente de la información y la seguridad, y permiten a una empresa alcanzar sus objetivos empresariales. La gobernanza de los datos está relacionada con los siguientes ámbitos:
- Implantar un control de acceso basado en funciones para garantizar que sólo los usuarios autorizados puedan acceder a los datos confidenciales,
- Diseñar flujos de trabajo para verificar las actualizaciones de la información,
- Limitar el uso y el intercambio de datos,
- Colaborar y coordinar la actualización de los datos con los compañeros de trabajo o las partes interesadas externas,
- Permitir la procedencia de los datos mediante la captura de metadatos, su origen, así como la actualización del historial.
6. Educación en materia de datos
Puedes diseñar perfectamente modelos de datos, sistemas de datos y marcos de calidad de datos, y ocuparte de todos los principios básicos de la gestión de datos, pero aun así fracasar en la consecución de tus objetivos de datos, y el principal culpable de ello es la falta de educación en materia de datos entre los miembros de tu equipo. Si su equipo no entiende cómo funcionan los sistemas de datos en su organización, probablemente los manejará mal o los utilizará de manera ineficiente.
Para que los miembros de su equipo puedan aprender a manejar los datos, debe empezar por documentarlo todo. Y difundir ese conocimiento a través de planes de aprendizaje que destaquen diversos aspectos de los datos, como:
- Lo que contiene,
- Qué significa cada atributo de los datos,
- Cuáles son los criterios de aceptabilidad de su calidad,
- ¿Cuál es la forma correcta e incorrecta de introducir/manipular datos?
- ¿Qué datos utilizar para conseguir un determinado resultado?
Además, estos cursos pueden crearse en función de la frecuencia con la que determinados roles utilizan los datos (diaria, semanal o anualmente).
7. Protección de datos
Las estrategias de protección de datos abarcan algunas de las medidas de seguridad más importantes. Los tres ámbitos principales que se incluyen en la protección de datos son:
- Seguridad de los datos: Salvaguardar los datos de la manipulación de ataques maliciosos,
- Control de acceso a los datos: Controlar quién puede acceder a los datos y cuándo,
- Disponibilidad de los datos: Garantizar la copia de seguridad de los datos y su restauración en caso de pérdida o indisponibilidad de los mismos.
Los términos «protección de datos» y «seguridad de los datos» suelen utilizarse indistintamente, pero en realidad ambos se refieren a conceptos ligeramente diferentes. La protección de datos se refiere a la protección de los datos contra la pérdida, el daño o la corrupción, y a la garantía de la disponibilidad de los datos, mientras que la seguridad de los datos se refiere a la protección de los datos contra los ataques maliciosos y la manipulación.
Sin embargo, ambos son cruciales para permitir una gestión de datos de calidad.
8. Cumplimiento de los datos
Las normas de cumplimiento de datos (como el GDPR, la HIPAA y la CCPA, etc.) están obligando a las empresas a revisar sus estrategias de gestión de datos. Según estas normas de cumplimiento de datos, las empresas están obligadas a proteger los datos personales de sus clientes y a garantizar que los propietarios de los datos (los propios clientes) tengan derecho a acceder a ellos, modificarlos o borrarlos.
Además de estos derechos concedidos a los propietarios de los datos, las normas también responsabilizan a las empresas de seguir los principios de transparencia, limitación de la finalidad, minimización de los datos, exactitud, limitación del almacenamiento, seguridad y responsabilidad. Es muy difícil cumplir estas normas si los datos subyacentes no están bien gestionados. Y la falta de cumplimiento puede limitar las operaciones de su empresa, especialmente desde el punto de vista geográfico.
Envoltura
Y ahí lo tiene: los 8 principios principales de gestión de datos que debe adoptar para maximizar la eficacia de los datos en toda su organización. Dado que los datos son una parte integral de una empresa, la gestión de datos bien hecha le ayuda a alcanzar sus metas y objetivos de forma eficaz y sencilla.
Si su empresa aún no ha adoptado ningún principio de gestión de datos, está bien empezar por un lugar y potencialmente crecer a través de las disciplinas a medida que las cosas caen en su lugar. La gestión de la calidad de los datos es una de esas áreas que puede tener un gran impacto positivo en el menor tiempo posible.
Después de haber proporcionado soluciones de limpieza y cotejo de datos a empresas de la lista Fortune 500 en la última década, entendemos la importancia de mantener los datos libres de errores. Nuestro producto, DataMatch Enterprise, le ayuda a limpiar y estandarizar sus conjuntos de datos, y a eliminar los registros duplicados que representan la misma entidad.
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