{"id":68402,"date":"2022-08-01T14:54:26","date_gmt":"2022-08-01T18:54:26","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/8-principios-de-la-gestion-de-datos\/"},"modified":"2022-09-13T09:01:02","modified_gmt":"2022-09-13T09:01:02","slug":"8-principios-de-la-gestion-de-datos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/es\/8-principios-de-la-gestion-de-datos\/","title":{"rendered":"8 principios de la gesti\u00f3n de datos"},"content":{"rendered":"\n<p>Una empresa media -con 200-500 empleados- utiliza unas <a href=\"https:\/\/martech.org\/new-blissfully-report-most-companies-have-orphaned-saas-apps-in-their-stacks\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">123 aplicaciones SaaS<\/a> para digitalizar sus procesos empresariales. Con las grandes cantidades de datos que se generan cada d\u00eda, definitivamente se necesita una forma sistem\u00e1tica de manejar los datos. Esto incluye la adopci\u00f3n de pr\u00e1cticas y estrategias modernas para capturar, procesar, compartir, almacenar y recuperar datos minimizando la p\u00e9rdida de datos y los errores. Cualquier laguna presente en estos procesos puede <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/el-impacto-de-la-mala-calidad-de-los-datos-riesgos-retos-y-soluciones\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">poner en peligro su negocio con graves riesgos<\/a>.<\/p>\n\n<p>En este blog, hablamos de lo que significa la gesti\u00f3n de datos y de los principios clave de la gesti\u00f3n de datos que debe conocer al gestionar los datos de su organizaci\u00f3n. Empecemos.<\/p>\n\n<h2>\u00bfQu\u00e9 es la gesti\u00f3n de datos?<\/h2>\n\n<p><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-vivid-cyan-blue-color\"><strong>La gesti\u00f3n de datos es la pr\u00e1ctica de adoptar principios, reglas, estrategias y metodolog\u00edas que pueden ayudar a garantizar una utilizaci\u00f3n m\u00e1xima y \u00f3ptima de los datos de una organizaci\u00f3n.<\/strong><\/mark><\/p>\n\n<p>Los conceptos y principios de la gesti\u00f3n de datos son bastante diversos, ya que se centran en una serie de procesos de datos en una empresa, como por ejemplo<\/p>\n\n<ol><li><strong>Captura e integraci\u00f3n de datos: <\/strong>Garantiza la captura, integraci\u00f3n y consolidaci\u00f3n de los datos necesarios para que puedan utilizarse para todos los fines previstos.<\/li><li><strong>Almacenamiento de datos: <\/strong>Garantiza que los datos se almacenen donde sea necesario, ya sea un almacenamiento local, una nube p\u00fablica o privada, o una configuraci\u00f3n h\u00edbrida.<\/li><li><strong>Seguridad de los datos: <\/strong>Garantiza que los datos est\u00e1n a salvo de accesos no autorizados y que se aplican pol\u00edticas para acceder y compartir los datos de forma segura.<\/li><li><strong>Gesti\u00f3n de la calidad de los datos:<\/strong> Garantiza que los datos se perfilan continuamente en busca de errores y se ejecutan a trav\u00e9s de una canalizaci\u00f3n de datos para la <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/pruebas-de-calidad-de-datos-una-lista-de-comprobacion-rapida-para-medir-y-mejorar-la-calidad-de-los-datos\/\">comprobaci\u00f3n<\/a> y correcci\u00f3n de <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/pruebas-de-calidad-de-datos-una-lista-de-comprobacion-rapida-para-medir-y-mejorar-la-calidad-de-los-datos\/\">la calidad de los datos<\/a>.<\/li><li><strong>Disponibilidad de los datos:<\/strong> Garantiza que los datos sean accesibles para las personas siempre que los necesiten, y que existan planes de copia de seguridad y recuperaci\u00f3n de desastres.<\/li><\/ol>\n\n<h2>8 principios de la gesti\u00f3n de datos<\/h2>\n\n<p>El dise\u00f1o de sus procesos de gesti\u00f3n de datos puede ser dif\u00edcil, ya que se centra en una variedad de dominios de datos. Aqu\u00ed descubrir\u00e1 qu\u00e9 son los principios de gesti\u00f3n de datos, ya que vemos los 8 principios de gesti\u00f3n de datos m\u00e1s importantes que debe administrar.<\/p>\n\n<h3>1. Modelado de datos<\/h3>\n\n<p>El primer y principal principio rector de la gesti\u00f3n de datos es el modelado de datos. El modelado de datos significa dise\u00f1ar y estructurar sus activos de datos, sus propiedades y sus interrelaciones de manera l\u00f3gica. A continuaci\u00f3n se muestra un ejemplo de modelo de datos para un negocio minorista:<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img width=\"909\" height=\"495\" src=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/retail-master-data-assets.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-67577\" srcset=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/retail-master-data-assets.png 909w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/retail-master-data-assets-300x163.png 300w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/retail-master-data-assets-768x418.png 768w\" sizes=\"(max-width: 909px) 100vw, 909px\" \/><\/figure>\n\n<p>Un modelo de datos representa simplemente lo siguiente (como puede verse en el diagrama anterior):<\/p>\n\n<ul><li>Los<strong> activos de datos<\/strong> que una organizaci\u00f3n almacena y gestiona (por ejemplo, Cliente, Producto, Ubicaci\u00f3n y Ventas),<\/li><li>Las <strong>propiedades <\/strong>del mundo real que almacena cada activo (por ejemplo El activo de datos del cliente tiene el ID del cliente, el nombre, el n\u00famero de tel\u00e9fono, la direcci\u00f3n de correo electr\u00f3nico y la direcci\u00f3n residencial),<\/li><li>El <strong>tipo de datos y el tama\u00f1o <\/strong>de cada propiedad (por ejemplo, el ID del cliente debe ser un entero con un n\u00famero m\u00e1ximo de 12 d\u00edgitos),<\/li><li>Las <strong>restricciones de relaci\u00f3n<\/strong> que dos o m\u00e1s activos de datos tienen entre s\u00ed (por ejemplo, el cliente tiene la ubicaci\u00f3n, el cliente compra el producto, etc.)<\/li><li>La <strong>cardinalidad de la relaci\u00f3n<\/strong> que muestra el n\u00famero m\u00e1ximo de relaciones que un activo puede tener con otro (por ejemplo, un Cliente s\u00f3lo puede tener una Ubicaci\u00f3n a la vez),<\/li><li>La <strong>integridad referencial<\/strong> que define a qu\u00e9 registros se puede hacer referencia a trav\u00e9s de los activos (por ejemplo, un registro de Ventas debe referirse siempre a un ID de Cliente que exista en la tabla de Clientes).<\/li><\/ul>\n\n<p>Una organizaci\u00f3n nunca podr\u00e1 gestionar sus datos de forma eficiente si no consigue relacionar con precisi\u00f3n 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 continuaci\u00f3n, iniciar el proceso de dise\u00f1o. Una vez que conozca las expectativas que su equipo tiene de los datos que utiliza, podr\u00e1 dise\u00f1ar modelos de datos que capturen la informaci\u00f3n necesaria.<\/p>\n\n<h3>2. Funciones y responsabilidades en materia de datos<\/h3>\n\n<p>Los responsables de las empresas suelen cometer el error de responsabilizar a los usuarios de los datos de una gesti\u00f3n 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 gesti\u00f3n de datos no s\u00f3lo se apliquen, sino que se mantengan bien durante a\u00f1os. Echemos un vistazo a las funciones de datos m\u00e1s importantes y a sus responsabilidades que debe tener en cuenta al <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/creacion-de-un-equipo-de-calidad-de-datos-funciones-y-responsabilidades-a-tener-en-cuenta\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">crear un equipo de datos<\/a>.<\/p>\n\n<ul><li><strong>Director de Datos (CDO):<\/strong> Un Chief Data Officer (CDO) es un cargo de nivel ejecutivo, \u00fanico responsable de dise\u00f1ar estrategias que permitan la utilizaci\u00f3n de los datos, la supervisi\u00f3n de la calidad de los mismos y la gobernanza de los datos en toda la empresa.<\/li><li><strong>Administrador de datos:<\/strong> Un administrador de datos es la persona a la que se recurre en una empresa para cualquier asunto relacionado con los datos. Est\u00e1n completamente al tanto de c\u00f3mo la organizaci\u00f3n captura los datos, d\u00f3nde los almacenan, qu\u00e9 significan para los diferentes departamentos y c\u00f3mo se mantiene su calidad a lo largo de su ciclo de vida.<\/li><li><strong>Custodio de datos:<\/strong> Un custodio de datos es responsable de la estructura de los campos de datos &#8211; incluyendo las estructuras y modelos de las bases de datos.<\/li><li><strong>Ingeniero de datos:<\/strong> Un ingeniero de datos es responsable del modelado de datos y de la creaci\u00f3n de sistemas que capturen, almacenen y analicen los datos con precisi\u00f3n.<\/li><li><strong>Analista de datos:<\/strong> Un analista de datos es alguien que es capaz de tomar los datos en bruto y convertirlos en ideas significativas &#8211; especialmente en dominios espec\u00edficos. Una parte principal del analista de datos es preparar, limpiar y filtrar los datos necesarios.<\/li><li><strong>Otros equipos: <\/strong>Estos roles se consideran consumidores de datos, lo que significa que utilizan los datos &#8211; 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.<\/li><\/ul>\n\n<h3>3. Dise\u00f1o del sistema de datos<\/h3>\n\n<p>Este es otro aspecto importante de la gesti\u00f3n de datos que le ayuda a averiguar:<\/p>\n\n<p><em>\u00bfD\u00f3nde y c\u00f3mo se recopilan, integran y alojan los datos para garantizar la m\u00e1xima utilizaci\u00f3n y disponibilidad de los mismos y la m\u00ednima p\u00e9rdida de datos y tiempo de inactividad?<\/em><\/p>\n\n<p>El dise\u00f1o del sistema de datos se refiere a m\u00faltiples disciplinas, como las fuentes de datos, la arquitectura, la sincronizaci\u00f3n y el alojamiento. Veamos qu\u00e9 cubre cada uno de ellos:<\/p>\n\n<p class=\"has-medium-font-size\"><strong>a. Entradas y salidas de datos<\/strong><\/p>\n\n<p>La primera parte del dise\u00f1o del sistema consiste en identificar las fuentes de entrada y salida de datos, es decir, desde d\u00f3nde se capturan los datos y a d\u00f3nde se transfieren. Las organizaciones utilizan m\u00faltiples aplicaciones para capturar datos, como rastreadores de sitios web, automatizaci\u00f3n de marketing, CRM, software de contabilidad, formularios web, etc. Es necesario identificar todas esas fuentes y ver c\u00f3mo se transfieren los datos entre las fuentes o a un nuevo destino.<\/p>\n\n<p class=\"has-medium-font-size\"><strong>b. Topolog\u00eda del sistema de datos<\/strong><\/p>\n\n<p>La topolog\u00eda de datos se refiere a la forma en que los sistemas de datos est\u00e1n interconectados entre s\u00ed. A alto nivel, puedes dise\u00f1ar tu topolog\u00eda utilizando uno de los siguientes enfoques:<\/p>\n\n<ul><li><strong>Enfoque centralizado<\/strong> en el que todos los sistemas de datos se conectan a un eje central e inteligente,<\/li><\/ul>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img width=\"899\" height=\"670\" src=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Centralized-datta-management2.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-65039\" srcset=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Centralized-datta-management2.png 899w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Centralized-datta-management2-300x224.png 300w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Centralized-datta-management2-768x572.png 768w\" sizes=\"(max-width: 899px) 100vw, 899px\" \/><\/figure>\n\n<ul><li><strong>Enfoque descentralizado <\/strong>en el que los sistemas de datos se comunican entre s\u00ed para obtener la informaci\u00f3n necesaria.<\/li><\/ul>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img width=\"865\" height=\"570\" src=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Centralized-data-management.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-65030\" srcset=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Centralized-data-management.png 865w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Centralized-data-management-300x198.png 300w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Centralized-data-management-768x506.png 768w\" sizes=\"(max-width: 865px) 100vw, 865px\" \/><\/figure>\n\n<p class=\"has-medium-font-size\"><strong>c. Sincronizaci\u00f3n de datos<\/strong><\/p>\n\n<p>Se refiere a la forma en que los datos se mantienen actualizados a trav\u00e9s de las fuentes. Los sistemas de gesti\u00f3n de datos, especialmente las soluciones MDM, se implementan en diferentes estilos arquitect\u00f3nicos, dependiendo de los requisitos de la organizaci\u00f3n. Los estilos arquitect\u00f3nicos m\u00e1s comunes para la sincronizaci\u00f3n incluyen:<\/p>\n\n<ul><li><strong>Estilo consolidado<\/strong><ul><li>Los datos procedentes de diversas fuentes se introducen en un n\u00facleo central que almacena una visi\u00f3n consolidada de los datos, pero no los transfiere a los sistemas de origen. Cualquier aplicaci\u00f3n de BI o posterior puede obtener los datos del centro de operaciones seg\u00fan sea necesario.<\/li><\/ul><\/li><li><strong>Convivencia o estilo h\u00edbrido<\/strong><ul><li>Los datos procedentes de diversas fuentes se introducen en un eje central que almacena una visi\u00f3n consolidada de los datos, y las actualizaciones se transfieren tambi\u00e9n a todas las aplicaciones fuente conectadas.<\/li><\/ul><\/li><li><strong>Estilo centralizado<\/strong><ul><li>Los datos procedentes de diversas fuentes se introducen en un n\u00facleo central que almacena una visi\u00f3n 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 n\u00facleo central.<\/li><\/ul><\/li><\/ul>\n\n<p class=\"has-medium-font-size\"><strong>d. Alojamiento de datos<\/strong><\/p>\n\n<p>Se refiere al lugar donde se alojan o almacenan los datos. Dependiendo de las necesidades de una organizaci\u00f3n, los datos pueden almacenarse localmente en las instalaciones o guardarse en una nube p\u00fablica o privada. Tambi\u00e9n puede optar por una configuraci\u00f3n h\u00edbrida en la que algunos datos se mantienen en las instalaciones y otros se alojan en la nube.<\/p>\n\n<h3>4. Calidad de los datos<\/h3>\n\n<p>Uno de los principales aspectos de la gesti\u00f3n de datos es la <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/data-quality-management\/\">gesti\u00f3n de la calidad de los mismos<\/a>. La presencia de defectos intolerables en su conjunto de datos demuestra que no se aplican las pr\u00e1cticas de gesti\u00f3n 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 <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/los-12-problemas-de-calidad-de-datos-mas-comunes-y-su-origen\/\">errores de calidad de los datos<\/a> 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 estandarizaci\u00f3n y el cotejo.<\/p>\n\n<p class=\"has-medium-font-size\"><strong>a. Medici\u00f3n de la calidad de los datos<\/strong><\/p>\n\n<p>La calidad de los datos suele indicarse en los conjuntos de datos a trav\u00e9s de una serie de caracter\u00edsticas de los mismos. Suelen llamarse <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/dimensiones-de-la-calidad-de-los-datos-10-metricas-que-debe-medir\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">dimensiones de calidad de los datos<\/a>. Los indicadores de calidad de datos m\u00e1s comunes son:<\/p>\n\n<ul><li><strong>Exactitud: <\/strong>Los datos representan la realidad y la verdad.<\/li><li><strong>Validaci\u00f3n:<\/strong> Los datos est\u00e1n presentes en el patr\u00f3n y el formato correctos, y pertenecen al dominio correcto.<\/li><li><strong>Exhaustividad<\/strong>: Los datos son tan completos como sea necesario.<\/li><li><strong>Moneda: <\/strong>Los datos est\u00e1n actualizados o son lo m\u00e1s actuales posible.<\/li><li><strong>Coherencia:<\/strong> Los datos son los mismos (tanto en t\u00e9rminos de significado como de representaci\u00f3n) en diferentes fuentes de datos.<\/li><li><strong>Identificabilidad:<\/strong> Los datos representan identidades \u00fanicas y no contienen duplicados.<\/li><li><strong>Usabilidad:<\/strong> Los datos est\u00e1n presentes en un formato comprensible para los que pretenden utilizarlos.<\/li><\/ul>\n\n<p class=\"has-medium-font-size\"><strong>b. Gesti\u00f3n de la calidad de los datos<\/strong><\/p>\n\n<p>Para adoptar sin problemas los principios de gesti\u00f3n de la calidad de los datos, hay que poner en marcha una serie de procesos de calidad de los datos, como por ejemplo<\/p>\n\n<ul><li><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-y-herramientas-de-creacion-de-perfiles-de-datos-obtenga-resultados-instantaneos-de-la-evaluacion-de-la-calidad-de-los-datos\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Perfiles de datos<\/a> para evaluar el estado actual de sus datos e identificar oportunidades de limpieza,<\/li><li>T\u00e9cnicas de <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-limpieza-de-datos-herramienta-de-limpieza-de-datos-crm-rapida-y-rentable\/\">limpieza<\/a> y <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-estandarizacion-de-datos-herramienta-de-estandarizacion-de-datos-rapida-y-rentable\/\">estandarizaci\u00f3n <\/a>de <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-limpieza-de-datos-herramienta-de-limpieza-de-datos-crm-rapida-y-rentable\/\">datos<\/a> para conseguir una visi\u00f3n estandarizada en todas las fuentes de datos,<\/li><li><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/8-beneficios-de-la-concordancia-de-datos-que-pueden-ayudarle-a-hacer-crecer-su-negocio\/\">Cotejo de datos <\/a>para identificar los registros duplicados que representan a la misma entidad,<\/li><li><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-deduplicacion-de-datos-utilice-reglas-integradas-y-personalizadas-para-la-deduplicacion-de-crm\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Deduplicaci\u00f3n de datos<\/a> para eliminar los registros duplicados,<\/li><li><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-purga-de-fusiones-utilizar-reglas-de-supervivencia-incorporadas-y-personalizadas\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Purga de fusi\u00f3n de datos<\/a> para consolidar los registros duplicados en uno solo y sobrescribir los datos siempre que sea necesario y conseguir el registro de oro.<\/li><\/ul>\n\n<h3>5. Gobernanza de los datos<\/h3>\n\n<p>El t\u00e9rmino gobierno de los datos se refiere a un conjunto de funciones, pol\u00edticas, flujos de trabajo, normas y m\u00e9tricas que garantizan un uso eficiente de la informaci\u00f3n y la seguridad, y permiten a una empresa alcanzar sus objetivos empresariales. La gobernanza de los datos est\u00e1 relacionada con los siguientes \u00e1mbitos:<\/p>\n\n<ul><li>Implantar un control de acceso basado en funciones para garantizar que s\u00f3lo los usuarios autorizados puedan acceder a los datos confidenciales,<\/li><li>Dise\u00f1ar flujos de trabajo para verificar las actualizaciones de la informaci\u00f3n,<\/li><li>Limitar el uso y el intercambio de datos,<\/li><li>Colaborar y coordinar la actualizaci\u00f3n de los datos con los compa\u00f1eros de trabajo o las partes interesadas externas,<\/li><li>Permitir la procedencia de los datos mediante la captura de metadatos, su origen, as\u00ed como la actualizaci\u00f3n del historial.<\/li><\/ul>\n\n<h3>6. Educaci\u00f3n en materia de datos<\/h3>\n\n<p>Puedes dise\u00f1ar perfectamente modelos de datos, sistemas de datos y <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/disenar-un-marco-para-la-gestion-de-la-calidad-de-los-datos\/\">marcos de calidad de datos<\/a>, y ocuparte de todos los principios b\u00e1sicos de la gesti\u00f3n de datos, pero aun as\u00ed fracasar en la consecuci\u00f3n de tus objetivos de datos, y el principal culpable de ello es la falta de educaci\u00f3n en materia de datos entre los miembros de tu equipo. Si su equipo no entiende c\u00f3mo funcionan los sistemas de datos en su organizaci\u00f3n, probablemente los manejar\u00e1 mal o los utilizar\u00e1 de manera ineficiente.<\/p>\n\n<p>Para que los miembros de su equipo puedan aprender a manejar los datos, debe empezar por documentarlo todo. Y difundir ese conocimiento a trav\u00e9s de planes de aprendizaje que destaquen diversos aspectos de los datos, como:<\/p>\n\n<ul><li>Lo que contiene,<\/li><li>Qu\u00e9 significa cada atributo de los datos,<\/li><li>Cu\u00e1les son los criterios de aceptabilidad de su calidad,<\/li><li>\u00bfCu\u00e1l es la forma correcta e incorrecta de introducir\/manipular datos?<\/li><li>\u00bfQu\u00e9 datos utilizar para conseguir un determinado resultado?<\/li><\/ul>\n\n<p>Adem\u00e1s, estos cursos pueden crearse en funci\u00f3n de la frecuencia con la que determinados roles utilizan los datos (diaria, semanal o anualmente).<\/p>\n\n<h3>7. Protecci\u00f3n de datos<\/h3>\n\n<p>Las estrategias de protecci\u00f3n de datos abarcan algunas de las medidas de seguridad m\u00e1s importantes. Los tres \u00e1mbitos principales que se incluyen en la protecci\u00f3n de datos son:<\/p>\n\n<ul><li><strong>Seguridad de los datos:<\/strong> Salvaguardar los datos de la manipulaci\u00f3n de ataques maliciosos,<\/li><li><strong>Control de acceso a los datos: <\/strong>Controlar qui\u00e9n puede acceder a los datos y cu\u00e1ndo,<\/li><li><strong>Disponibilidad de los datos: <\/strong>Garantizar la copia de seguridad de los datos y su restauraci\u00f3n en caso de p\u00e9rdida o indisponibilidad de los mismos.<\/li><\/ul>\n\n<p>Los t\u00e9rminos \u00abprotecci\u00f3n de datos\u00bb y \u00abseguridad de los datos\u00bb suelen utilizarse indistintamente, pero en realidad ambos se refieren a conceptos ligeramente diferentes. La protecci\u00f3n de datos se refiere a la protecci\u00f3n de los datos contra la p\u00e9rdida, el da\u00f1o o la corrupci\u00f3n, y a la garant\u00eda de la disponibilidad de los datos, mientras que la seguridad de los datos se refiere a la protecci\u00f3n de los datos contra los ataques maliciosos y la manipulaci\u00f3n.<\/p>\n\n<p>Sin embargo, ambos son cruciales para permitir una gesti\u00f3n de datos de calidad.<\/p>\n\n<h3>8. Cumplimiento de los datos<\/h3>\n\n<p>Las normas de cumplimiento de datos (como el GDPR, la HIPAA y la CCPA, etc.) est\u00e1n obligando a las empresas a revisar sus estrategias de gesti\u00f3n de datos. Seg\u00fan estas normas de cumplimiento de datos, las empresas est\u00e1n obligadas a <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/la-importancia-de-la-limpieza-y-el-cotejo-de-datos-para-el-cumplimiento-de-la-normativa\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">proteger los datos personales de sus clientes<\/a> y a garantizar que los propietarios de los datos (los propios clientes) tengan derecho a acceder a ellos, modificarlos o borrarlos.<\/p>\n\n<p>Adem\u00e1s de estos derechos concedidos a los propietarios de los datos, las normas tambi\u00e9n responsabilizan a las empresas de seguir los principios de transparencia, limitaci\u00f3n de la finalidad, minimizaci\u00f3n de los datos, exactitud, limitaci\u00f3n del almacenamiento, seguridad y responsabilidad. Es muy dif\u00edcil cumplir estas normas si los datos subyacentes no est\u00e1n bien gestionados. Y la falta de cumplimiento puede limitar las operaciones de su empresa, especialmente desde el punto de vista geogr\u00e1fico.<\/p>\n\n<h2>Envoltura<\/h2>\n\n<p>Y ah\u00ed lo tiene: los 8 principios principales de gesti\u00f3n de datos que debe adoptar para maximizar la eficacia de los datos en toda su organizaci\u00f3n. Dado que los datos son una parte integral de una empresa, la gesti\u00f3n de datos bien hecha le ayuda a alcanzar sus metas y objetivos de forma eficaz y sencilla.<\/p>\n\n<p>Si su empresa a\u00fan no ha adoptado ning\u00fan principio de gesti\u00f3n de datos, est\u00e1 bien empezar por un lugar y potencialmente crecer a trav\u00e9s de las disciplinas a medida que las cosas caen en su lugar. La gesti\u00f3n de la calidad de los datos es una de esas \u00e1reas que puede tener un gran impacto positivo en el menor tiempo posible.<\/p>\n\n<p>Despu\u00e9s de haber proporcionado <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-comparacion-de-datos-calificado-como-el-mejor-de-su-clase-con-una-precision-de-coincidencia-del-96\/\">soluciones de<\/a> limpieza y <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-comparacion-de-datos-calificado-como-el-mejor-de-su-clase-con-una-precision-de-coincidencia-del-96\/\">cotejo de<\/a> datos a empresas de la lista Fortune 500 en la \u00faltima d\u00e9cada, entendemos la importancia de mantener los datos libres de errores. Nuestro producto, <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/productos\/datamatch-enterprise-calificado-como-el-producto-numero-uno-para-la-gestion-de-la-calidad-de-los-datos\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">DataMatch Enterprise<\/a>, le ayuda a limpiar y estandarizar sus conjuntos de datos, y a eliminar los registros duplicados que representan la misma entidad.<\/p>\n\n<p>Puede <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/prueba-gratuita-software-de-cotejo-de-datos\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">descargar la versi\u00f3n de prueba gratuita<\/a> hoy mismo o <a href=\"https:\/\/link.dataladder.com\/Book-a-Demonstration\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">programar una sesi\u00f3n personalizada<\/a> con nuestros expertos para entender c\u00f3mo nuestro producto puede ayudar a implementar las mejores pr\u00e1cticas para alcanzar y mantener la calidad de los datos a nivel empresarial.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Una empresa media -con 200-500 empleados- utiliza unas 123 aplicaciones SaaS para digitalizar sus procesos empresariales. 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