El Valor de la Gestión de Datos

10 reglas para cumplir con las regulaciones con data management

Escrito por Redacción PowerData | 29/12/23 13:24

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: 

  1. 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.

  2. 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.

  3. 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.

  4. 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.

  5. 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.



  6. 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.

  7. 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.

  8. 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.
     
  9. 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.

  10. 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. 

 

 

 

 

 

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