En el mundo empresarial actual, donde la información es tan valiosa como el tiempo, la gestión de datos emerge como el cimiento esencial para el progreso y la toma de decisiones inteligentes.
En este sentido, las tecnologías de data management cada vez adquieren más relevancia en el mundo corporativo. En esta publicación exploramos qué es exactamente Data Management, adentrándonos en sus procesos clave, su impacto transformador en las operaciones empresariales y cómo se erige como el catalizador para desbloquear el potencial oculto de los datos.
El data management, o gestión de datos en español, se refiere al conjunto de prácticas, procesos, tecnologías y políticas que una organización implementa para gestionar eficientemente sus datos a lo largo de su ciclo de vida. El objetivo principal del data management es asegurar que los datos estén disponibles, precisos, seguros y utilizables cuando se necesiten. En este sentido, la gestión de datos o data management está muy vinculada a la data governance, ya que ambas disciplinas están interconectadas en el ámbito de la gestión de la información dentro de una organización y comparten objetivos.
Algunas de las actividades clave incluidas en el data management son:
Recopilación de datos: La adquisición de datos desde diversas fuentes, tanto internas como externas.
Almacenamiento: La creación de sistemas de almacenamiento adecuados para los datos, ya sea en bases de datos, sistemas de archivos o en la nube.
Data Quality: Garantizar la calidad y consistencia de los datos, mediante la limpieza, validación y estandarización.
Seguridad: Implementar medidas para proteger los datos contra accesos no autorizados, pérdida o daño.
Integración de datos: Asegurar que los datos se integren de manera coherente y eficiente en toda la organización, permitiendo su análisis y uso efectivo.
Data Governance: Establecer políticas y normas para la gestión y uso de los datos, incluyendo la definición de roles y responsabilidades.
Mantenimiento: Realizar tareas de mantenimiento regular, como copias de seguridad, actualizaciones y purgas de datos obsoletos.
Análisis de datos: Facilitar el acceso y análisis de los datos para extraer información valiosa que pueda respaldar la toma de decisiones.
Los procesos y políticas de data management son esenciales para cualquier organización que trabaje con datos. El data management no solo facilita el acceso a esos datos, sino que además garantiza su calidad (data quality), optimiza su uso por parte de los empleados, asegura su seguridad y maximiza su valor empresarial.
Los tres procesos principales del data management o la gestión de datos son:
Recopilación de Datos: Este proceso implica la recolección de datos de diversas fuentes, tanto internas como externas a la organización. Incluye la adquisición de datos en bruto, ya sea generados dentro de las operaciones de la empresa o obtenidos de entidades externas.
Almacenamiento de Datos: Una vez recopilados, los datos deben almacenarse de manera estructurada y organizada. Este proceso implica seleccionar sistemas de almacenamiento adecuados, como bases de datos, almacenes de datos o soluciones de almacenamiento en la nube, para gestionar y recuperar eficientemente los datos cuando sea necesario.
Procesamiento y Análisis de Datos: Este proceso implica transformar los datos en información significativa a través del procesamiento y análisis. Incluye la limpieza y validación de datos, la realización de cálculos y la generación de insights. El procesamiento y análisis de datos son cruciales para tomar decisiones informadas y extraer conocimientos valiosos de los datos.
Estos tres procesos están interconectados y forman la base de una gestión efectiva de datos dentro de una organización. Gestionar adecuadamente los datos a lo largo de su ciclo de vida garantiza que la información sea precisa, accesible y pueda utilizarse para respaldar las operaciones comerciales y la toma de decisiones.
El data management es crucial para una empresa por varias razones:
Toma de Decisiones: Facilita el acceso y análisis de datos, permitiendo una toma de decisiones más informada y basada en información relevante y precisa.
Eficiencia Operativa: Optimiza la gestión de datos, lo que conduce a una mayor eficiencia en las operaciones diarias de la empresa.
Cumplimiento Normativo: Ayuda a cumplir con regulaciones y normativas sobre la privacidad y seguridad de datos, evitando sanciones legales y protegiendo la reputación de la empresa.
Innovación: Facilita la innovación al proporcionar una base sólida para el desarrollo de nuevas soluciones y servicios basados en datos.
Competitividad: Las empresas que gestionan sus datos de manera eficaz pueden ganar ventajas competitivas al utilizar la información de manera estratégica.
Mejora de la Calidad de Datos: Contribuye a mantener datos precisos y actualizados, lo que mejora la calidad y confiabilidad de la información disponible.
Protección de la Seguridad de Datos: Implementa medidas para proteger la seguridad de los datos, evitando accesos no autorizados y posibles pérdidas o daños.
Gobierno y Cumplimiento: Establece políticas y normas para el uso ético y responsable de los datos, garantizando el cumplimiento de estándares internos y externos.
En resumen, el data management es esencial para maximizar el valor de los datos, mitigar riesgos, impulsar la eficiencia y mantener la competitividad en un entorno empresarial cada vez más impulsado por la información.
No existe una clasificación ampliamente reconocida de la gestión de datos en cuatro tipos distintos. Sin embargo, podemos hablar de cuatro categorías generales o aspectos de la gestión de datos:
Gestión Operativa de Datos: Involucra los procesos y prácticas diarias para recopilar, almacenar y utilizar datos dentro de una organización. Incluye actividades como la entrada de datos, la actualización de registros y el mantenimiento de bases de datos para respaldar las operaciones comerciales rutinarias.
Gestión Analítica de Datos: Se centra en la preparación y análisis de datos para obtener información y respaldar la toma de decisiones. Involucra el procesamiento de datos, análisis de datos y la creación de informes o paneles para fines de inteligencia empresarial.
Data Governance: Es un conjunto de políticas, procesos y controles que definen cómo se gestiona los datos dentro de una organización. Los procesos de data governance garantizan que los datos sean precisos, seguros y cumplan con las regulaciones pertinentes. Involucra la definición de roles y responsabilidades, establecimiento de estándares de calidad de datos e implementación de medidas de seguridad.
Arquitectura e Infraestructura de Datos: Este aspecto se ocupa de diseñar y gestionar la estructura general y la infraestructura tecnológica para manejar los datos. Incluye decisiones sobre sistemas de bases de datos, almacenes de datos, lagos de datos y otras soluciones de almacenamiento. Asegurar una adecuada arquitectura e infraestructura de datos es crucial para la escalabilidad, rendimiento y accesibilidad de los datos.
Si bien estas categorías proporcionan una visión general, es importante señalar que la gestión de datos a menudo es un enfoque integrado y holístico, que abarca diversos procesos y prácticas para garantizar el uso efectivo y eficiente de los datos dentro de una organización.
La gestión de datos (data management) y la gestión de datos maestros (master data management o MDM) están relacionadas pero se centran en aspectos diferentes de la gestión de datos dentro de una organización.
Gestión de Datos (Data Management): Este término abarca todas las prácticas, procesos y tecnologías utilizadas para gestionar de manera integral los datos a lo largo de su ciclo de vida. Incluye aspectos como la recopilación, almacenamiento, procesamiento, calidad, seguridad y análisis de datos. La gestión de datos es un enfoque más amplio que se ocupa de todos los datos de la organización, independientemente de su tipo o uso específico.
Gestión de Datos Maestros (Master Data Management - MDM): Es un subconjunto de la gestión de datos que se centra específicamente en la gestión de datos maestros. Los datos maestros son los conjuntos de datos fundamentales y comunes que se utilizan en toda la organización, como clientes, productos, proveedores, empleados, etc. El MDM se enfoca en garantizar la consistencia, integridad y precisión de estos datos maestros a lo largo de todos los sistemas y aplicaciones de la empresa.
En definitiva, la gestión de datos maestros (MDM) es una parte integral de la gestión de datos. La gestión de datos aborda todos los datos de la organización, mientras que MDM se centra específicamente en asegurar la calidad y coherencia de los datos maestros clave que son utilizados de manera transversal en toda la empresa. Ambos son esenciales para garantizar la confiabilidad y utilidad de la información dentro de una organización.
En Bismart somos expertos en la gestión de datos maestros o Master Data Management (MDM). Hemos trabajado con numerosas empresas en este ámbito y disponemos de nuestra propia solución de Master Data Management que proporciona una visión unificada de los datos maestros en toda la organización, mejorando la interoperabilidad entre los sistemas mediante una gestión eficaz de los datos maestros.