El valor de la gestión de datos

Data Management: la gestión de datos eficaz

Posted on Thu, May 9, 2013

 

El Data Management consta de 11 funciones distintas. Aprende cuáles son en  nuestra guía:

La gestión de los datos debe ser entendida como una mezcla de tecnología y cultura.

Los datos son un activo empresarial y como tal se debe tratar y proteger como cualquier otro, ya que se debe partir de la realidad actual, de la que se desprende que existe una necesidad imperante de introducir datos y guardarlos. De hecho, los objetivos estratégicos que tienen las empresas son cada vez más complicados y necesitan más datos para ser alcanzados.

powerdata data management

© Paloma Soler Boix (PowerData)
 

Esta realidad tiene su reflejo en el crecimiento exponencial del volumen de información con que se cuenta, lo que supone que cada vez sea más complicado gestionar estos datos. Hasta el momento actual era posible llevar a cabo esta gestión de una manera sencilla, pero ahora las organizaciones se ven obligadas a prestar especial atención a los datos por sí mismos para poder dar respuesta a las necesidades de su negocio.

Comunicación y conexión: los retos de las empresas en el tratamiento de datos

El problema que surge en la mayoría de empresas llegados a este punto es que los datos están inconexos. Lo que se desprende de este desorden es la dificultad de adquirir una visión desde todos los ángulos de cualquiera de las facetas del negocio. No se puede llegar al 360º, por ejemplo acerca de un cliente, por razones como las siguientes, que son las más habituales:

  • Las aplicaciones no se comunican bien.
  • Los datos no tienen la calidad que deberían.
  • La información no proporciona la fiabilidad esperada.

Por eso, cada vez, para dar respuesta a las necesidades del negocio hay que tratar mejor los datos y a lo largo de los siguientes posts presentaremos el marco teórico en el que basarse para estructurar la gestión de los mismos, tal y como se desprende de Data Management International (www.dama.org), la asociación independiente de proveedores que analiza y estudia los conceptos de la gestión de datos y que lidera esta iniciativa.

Las once funciones de la Gestión de Datos son las siguientes:

  1. Data Governance: se ocupa de la planificación, supervisión y control en la gestión y uso de datos.
  2. Data Architecture: encargada de establecer los modelos, políticas y reglas para gestionar los datos.
  3. Data Modeling & Design: que diseña la base de datos, implementación y soporte.
  4. Data Storage: función que determina cómo, cuánto y qué se almacena.
  5. Data Security: se encarga de todo lo relativo a la privacidad, confidencialidad y a garantizar un acceso apropiado.
  6. Data Integration & Interoperability: responsable de definir la integración y transferencia de los datos.
  7. Documents & Contents: establece las reglas aplicables a los datos fuera de las bases de datos.
  8. Reference & Master Data: buscan aportar una visión 360º de la información.
  9. Data Warehousing & BI: se ocupan de lo referente a datos históricos y analíticos.
  10. Meta-Data: trata de integrar, controlar y proporcionar meta datos.
  11. Data Quality: a través de la que se define, controla y mejora la calidad de los datos

 

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Los principales beneficios de un buen sistema de data management

Cuando un sistema de data management se ha diseñado de acuerdo a los principios expuestos en líneas precedentes la gestión de datos eficaz está garantizada. Si, además, se lleva a cabo su mantenimiento y actualización de forma correcta los resultados son aún más satisfactorios.

En estos casos, los usuarios, en particular, y la organización en conjunto pueden disfrutar de los siguientes beneficios, fuente de ventaja competitiva y factor diferencial que contribuye al impulso de la trayectoria de negocio:

1. Mejora del intercambio de datos: proporcionando a los usuarios finales un acceso mejor y más rápido a los datos que necesitan. Éstos se encuentran bien gestionados por lo que permiten responder rápidamente y de forma efectiva a los cambios en su entorno.

2. Mejora de los niveles de seguridad de datos: creando un marco de trabajo que garantiza el intercambio de información en condiciones óptimas de seguridad que pueden configurarse y personalizarse en base a roles o perfiles de usuario, para determinar los niveles de acceso y autorización. Además supone un buen respaldo para el cumplimiento de las políticas de privacidad de datos y otras reglas aplicables.

3. Una mejor integración de datos: un mayor acceso a los datos bien gestionados promueve una visión integrada de las operaciones de la organización y una perspectiva más clara del entorno.

4. Minimización de la inconsistencia de datos: evitando la aparición de diferentes versiones de los mismos datos en lugares distintos. Luchando contra los errores u omisiones en los campos y las tablas, dotando de completitud al dato; y atacando las duplicidades para una mayor exactitud de la información.

5. Mejora del acceso a los datos: optimizando la capacidad de respuesta ante las consultas lanzadas, haciéndolo en condiciones de calidad e integridad del dato y, siempre, en un entorno de seguridad garantizada.

6. Optimización de la toma de decisiones: la generación de información de mejor calidad es una realidad que impacta directamente en este área. La precisión de las decisiones y su idoneidad, dependen del conocimiento y la interpretación de la información que, a su vez, se basan en el análisis de los datos subyacentes. La calidad de los datos es un enfoque integral para la promoción de la exactitud, vigencia y oportunidad de los datos que asegura la minimización del riesgo empresarial.

7.Aumento de la productividad del usuario final: la disponibilidad de datos, junto con las herramientas que transforman los datos en información útil, permiten a los usuarios finales el poder tomar decisiones fundamentadas y rápidas. Adquirir la capacidad de trabajar de esta forma es experimentar la sostenibilidad del negocio y avanzar hacia el éxito.

 
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Topics: Data Management