La gestión de datos o data management es hoy en día un imperativo estratégico para organizar el volumen de información que manejan las empresas y utilizarlo de una forma óptima. Esto garantiza una ejecución más eficaz de los procesos cotidianos y el alcance de las metas y objetivos de mediano y largo plazo.
¿Qué es el data management? ¿Cuáles son las reglas fundamentales a implementar para extraer el máximo valor de los datos disponibles?
Qué es data management
Data management consiste en un conjunto de prácticas, tecnologías y políticas que se implementan para administrar la información de una organización. Abarca la recolección, almacenamiento, limpieza, análisis y protección de los datos.
Esto permite contar con una visión completa de diferentes aspectos como las relaciones con los clientes y proveedores, los flujos de trabajo y las operaciones que se ejecutan a diario para optimizar su funcionamiento, agilizarlos y cumplir con las normativas y estándares de seguridad. El objetivo último es garantizar la calidad, integridad y disponibilidad de los datos para la toma de decisiones data-driven de una forma efectiva.
|
Entre las funciones de datos y análisis que están recibiendo una mayor inversión en 2023, se destacan la gestión de datos (65%), la gobernanza de datos (63%) y el análisis avanzado (60%).
Fuente: Gartner
|
Funcionamiento de data management
Las pautas de ámbito de data management controlan el uso de los recursos de gestión de datos. Los recursos son objetos temporales que permiten a un programa trabajar con la gestión de datos y las pautas de ámbito establecen cuándo un recurso puede ser compartido por varios programas o procedimientos.
Según el recurso de gestión de datos utilizado, se pueden especificar diferentes niveles de ámbito:
- Nivel de llamada: se produce cuando el recurso de gestión de datos está conectado a la entrada de pila de llamadas creados.
- Nivel de grupo: se produce cuando el recurso de gestión de datos está conectado al grupo de activación asociado con el programa o invocación de procedimiento que ha creado el recurso.
- Nivel de trabajo: se produce cuando el recurso de gestión de datos está conectado al trabajo. Permite compartir recursos de gestión de datos entre programas que se ejecutan en distintos grupos de activación.
|
Según una encuesta a usuarios de datos sobre los principales beneficios de la gestión de datos, el 40% destaca el aumento del valor de los datos y el 39% el mejor apoyo a las decisiones.
Fuente: BARC
|
10 reglas para data management
Para aprovechar al máximo la potencialidad de los datos, hay un conjunto de reglas o prácticas recomendables a ejecutar:
- Definir objetivos claros: determinar las metas ayuda a ilustrar una hoja de ruta de estrategia y guiar las decisiones a lo largo del proceso de gestión.
- Crear un marco de gobernanza de datos: describir roles, responsabilidades y procesos para la gestión de datos y definir la propiedad de los datos, la administración, los estándares de calidad y los controles de acceso.
- Asegurar la calidad de los datos: es un compromiso continuo de monitoreo e identificación de errores, inconsistencias y duplicaciones de datos para garantizar la precisión, fiabilidad y coherencia de la información.
- Garantizar la seguridad y privacidad de los datos: mediante la implementación de medidas de seguridad de datos para salvaguardar la información contra infracciones y accesos no autorizados y validar el cumplimiento de las normas de privacidad.
- Optimizar las integraciones de datos: los silos de datos dificultan su acceso y análisis, pero las herramientas de automatización e integración permiten que fluyan sin problemas entre sistemas y se obtenga una vista unificada mejorando la precisión y coherencia.
- Cumplir con la documentación de datos y la gestión de metadatos: para comprender el contexto y el significado de los datos es necesario documentar todas las fuentes, definiciones y transformaciones de la información.
- Cumplir la gestión del ciclo de vida de los datos: se debe desarrollar una estrategia que defina cuándo se deben conservar, archivar o eliminar los datos. Esto ayuda a reducir los costos de almacenamiento, garantizar el cumplimiento de las regulaciones y disminuir la cantidad de datos obsoletos.
- Implementar la gestión de datos maestros: es fundamental para mantener datos centrales consistentes y precisos en toda la organización. Esto se logra con un repositorio centralizado con información de clientes, detalles de productos y registros de empleados.
- Aprovechar el análisis de datos: para extraer información útil e identificar tendencias, anomalías y oportunidades. Así, las organizaciones pueden tomar decisiones más informadas y basadas en datos y obtener una ventaja competitiva.
- Realizar auditorías periódicas: incluir monitoreos periódicos de los procesos y prácticas de gestión de datos con las certificaciones adecuadas de terceros para identificar áreas que necesitan mejoras.
En suma, el enorme volumen de datos que las empresas recopilan y almacenan requiere de procedimientos y prácticas de data management que son esenciales para el buen funcionamiento y el éxito de los negocios.
¿Cuán confiable es la información de su empresa?