{"id":68368,"date":"2022-01-24T10:19:55","date_gmt":"2022-01-24T15:19:55","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/comprender-la-calidad-de-los-datos-y-la-gestion-de-datos-maestros-elegir-entre-los-dos-enfoques-parte-3-de-3\/"},"modified":"2022-09-13T09:00:48","modified_gmt":"2022-09-13T09:00:48","slug":"comprender-la-calidad-de-los-datos-y-la-gestion-de-datos-maestros-elegir-entre-los-dos-enfoques-parte-3-de-3","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/es\/comprender-la-calidad-de-los-datos-y-la-gestion-de-datos-maestros-elegir-entre-los-dos-enfoques-parte-3-de-3\/","title":{"rendered":"Comprender la calidad de los datos y la gesti\u00f3n de datos maestros: Elegir entre los dos enfoques (parte 3 de 3)"},"content":{"rendered":"\n

Nota: este blog es la tercera parte de una serie de tres. Si lo desea, consulte los blogs anteriores en los que hablamos de la necesidad de una gesti\u00f3n de datos sistem\u00e1tica y centralizada<\/a>, as\u00ed como de la gesti\u00f3n de datos<\/a> maestros con gran detalle.<\/em><\/p>\n\n

Estamos aqu\u00ed – el final de la serie. Y esto nos lleva a la discusi\u00f3n m\u00e1s importante de la serie: Qu\u00e9 enfoque elegir entre la calidad de los datos y la gesti\u00f3n de los datos maestros. Aunque, ahora que hemos visto ambos enfoques con gran detalle, es bastante obvio que estas dos disciplinas est\u00e1n muy integradas entre s\u00ed. De hecho, a menudo se cree que la calidad de los datos es el principal motor y subproducto de las iniciativas de MDM. Pero aun as\u00ed, cuando estas soluciones se empaquetan y se venden como herramientas, es imprescindible conocer las \u00e1reas y capacidades que se solapan, para poder elegir la soluci\u00f3n adecuada para su negocio.<\/p>\n\n

DQM y MDM: complementos y no opuestos<\/h2>\n\n
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Uno de los conceptos m\u00e1s importantes para empezar es que la calidad de los datos y la gesti\u00f3n de los datos maestros no son opuestos entre s\u00ed, sino que son complementarios. Las soluciones MDM contienen algunas capacidades adicionales adem\u00e1s de las funciones de gesti\u00f3n de la calidad de los datos<\/a>. <\/p>\n\n\n\n

Esto hace que el MDM sea una soluci\u00f3n m\u00e1s compleja y que requiere m\u00e1s recursos para su implantaci\u00f3n, algo que hay que tener en cuenta a la hora de elegir entre los dos enfoques.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n

Comparaci\u00f3n de las capacidades de MDM y DQM<\/h2>\n\n

Hay una veintena de caracter\u00edsticas o capacidades que las herramientas de gesti\u00f3n de datos suelen tener o no tener. Vamos a comparar una soluci\u00f3n t\u00edpica de MDM y DQM con estas capacidades.<\/p>\n\n

Tenga en cuenta que esto puede no ser cierto para todas las soluciones MDM\/DQM que existen, y que pueden existir excepciones. Esta comparaci\u00f3n pone de relieve los conceptos m\u00e1s comunes y las diferencias entre ambos enfoques.<\/p>\n\n

No.<\/th>Capacidad<\/th>MDM<\/th>DQM<\/th>Comentarios<\/th><\/tr><\/thead>
1.<\/td>Control de uso y compartici\u00f3n de datos<\/td>S\u00ed<\/td>No<\/td><\/td><\/tr>
2.<\/td>Control de acceso a los datos<\/td>S\u00ed <\/td>No<\/td><\/td><\/tr>
3.<\/td>Flujos de trabajo de verificaci\u00f3n de datos<\/td>S\u00ed<\/td>No<\/td><\/td><\/tr>
4.<\/td>Historial de datos y gesti\u00f3n de registros<\/td>S\u00ed<\/td>No<\/td><\/td><\/tr>
5.<\/td>Modelado de objetos de datos<\/td>S\u00ed<\/td>No<\/td><\/td><\/tr>
6.<\/td>Gesti\u00f3n de metadatos<\/td>S\u00ed<\/td>No<\/td><\/td><\/tr>
7.<\/td>Gesti\u00f3n de datos de referencia<\/td>Depende<\/td>No<\/td>No todas las soluciones de MDM facilitan la gesti\u00f3n de los datos de referencia, y la ausencia de esta funci\u00f3n puede socavar sus esfuerzos de MDM.<\/td><\/tr>
8.<\/td>Almacenamiento de datos<\/td>Depende<\/td>No<\/td>Las herramientas DQM suelen crear copias de tus datos que luego puedes sobrescribir\/exportar a otras aplicaciones. Por otro lado, las herramientas MDM pueden tener un almacenamiento de datos para guardar los registros de datos maestros, o en algunos casos, la herramienta MDM mantiene un registro que hace referencia a los registros de datos maestros que residen en otras aplicaciones\/fuentes.<\/td><\/tr>
9.<\/td>Ingesta de datos<\/td>S\u00ed<\/td>S\u00ed<\/td>Se trata de la capacidad de conectarse o integrarse con una multitud de fuentes y aplicaciones.<\/td><\/tr>
10.<\/td>Consultas y filtros de datos personalizados<\/td>S\u00ed<\/td>S\u00ed<\/td><\/td><\/tr>
11.<\/td>Creaci\u00f3n de registros de datos<\/td>Depende<\/td>No<\/td>Las herramientas de DQM se centran m\u00e1s en la limpieza de los datos recogidos\/creados a trav\u00e9s de otras aplicaciones de datos. Por otro lado, las herramientas MDM que tienen su propio almacenamiento de datos permiten la creaci\u00f3n de registros de datos, mientras que otras herramientas MDM basadas en el registro no permiten la creaci\u00f3n de registros de datos.<\/td><\/tr>
12.<\/td>Manipulaci\u00f3n de datos<\/td>S\u00ed<\/td>No<\/td>En las herramientas DQM no se pueden manipular\/actualizar directamente los datos, lo que permite mantener la integridad de los mismos, mientras que en las MDM se pueden actualizar los registros de datos maestros creados mediante la consolidaci\u00f3n de datos de otras fuentes.<\/td><\/tr>
13.<\/td>Colaboraci\u00f3n de datos<\/td>Depende<\/td>No<\/td><\/td><\/tr>
14.<\/td>Perfilado de datos<\/td>S\u00ed<\/td>S\u00ed<\/td>M\u00e1s informaci\u00f3n sobre la elaboraci\u00f3n de perfiles de datos en una soluci\u00f3n DQM<\/a>.<\/td><\/tr>
15.<\/td>Limpieza y estandarizaci\u00f3n de datos<\/td>S\u00ed<\/td>S\u00ed<\/td>M\u00e1s informaci\u00f3n sobre la limpieza y estandarizaci\u00f3n de datos en una soluci\u00f3n DQM<\/a>.<\/td><\/tr>
16.<\/td>Cotejo de datos<\/td>S\u00ed<\/td>S\u00ed<\/td>M\u00e1s informaci\u00f3n sobre la correspondencia de datos en una soluci\u00f3n DQM<\/a>.<\/td><\/tr>
17.<\/td>Fusi\u00f3n de datos y supervivencia<\/td>S\u00ed<\/td>S\u00ed<\/td>M\u00e1s informaci\u00f3n sobre la fusi\u00f3n de datos y la supervivencia en una soluci\u00f3n DQM<\/a>.<\/td><\/tr>
18.<\/td>Sincronizaci\u00f3n de datos<\/td>Depende<\/td>No<\/td>En el caso de MDM, la sincronizaci\u00f3n de datos depende del estilo arquitect\u00f3nico de MDM.<\/td><\/tr>
19.<\/td>An\u00e1lisis de datos en tiempo real<\/td>S\u00ed<\/td>Depende<\/td>Se trata de marcar las entradas\/manipulaciones de datos entrantes como no v\u00e1lidas o posibles duplicados. En el caso de las herramientas DQM, esto puede depender de si el proveedor ofrece una API de calidad de datos, que puede integrarse con su soluci\u00f3n personalizada para analizar los datos en tiempo de ejecuci\u00f3n.<\/td><\/tr>
20.<\/td>Interfaz de usuario<\/td>S\u00ed<\/td>S\u00ed<\/td><\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n

\u00bfC\u00f3mo se empaquetan estas capacidades en las herramientas de software?<\/h2>\n\n

Ahora que hemos comprendido el alcance exacto de estas disciplinas y herramientas, veamos otro aspecto importante antes de tomar la decisi\u00f3n final. Y eso es: entender c\u00f3mo los proveedores suelen empaquetar estas capacidades en sus ofertas de productos y servicios.<\/p>\n\n

1. Herramientas aut\u00f3nomas de calidad de datos<\/h3>\n\n

Estas herramientas tienen m\u00e1s o menos las mismas caracter\u00edsticas que las mencionadas anteriormente para DQM. No se conectan a otras fuentes de datos en tiempo real, por lo que estas herramientas se utilizan sobre todo para el procesamiento por lotes (que incluye el perfilado, la limpieza, la normalizaci\u00f3n, el cotejo y la fusi\u00f3n de datos) y, a continuaci\u00f3n, la carga de los registros consolidados en la fuente de destino.<\/p>\n\n

Algunas ventajas adicionales son:<\/p>\n\n