Encuentra aquí la inspiración para diseñar el data management model perfecto y experimenta sus ventajas.
La estructura de la gestión de datos se compone de once funciones diferentes, tal como explica Data Management International. Desde su perspectiva analítica, esta asociación independiente de proveedores lidera iniciativas en la materia, encargándose de estudiar todos los aspectos relacionados con la gestión de datos y su innovación, también aplicables a la búsqueda del data management model perfecto.
Teniendo en cuenta estas funciones, se puede diseñar un modelo de gestión de datos que dé respuesta a las necesidades de la organización, satisfaciendo sus requerimientos de escalabilidad, eficiencia y madurez a través de la:
Integración de datos.
Calidad de datos.
Análisis de datos.
Seguridad de datos.
Probablemente son estas cuatro, junto con el gobierno de los datos, las funciones más críticas de un data management model. Pero no son las únicas. Al modelar la gestión de datos empresarial también hay que tratar de proveer la solución adecuada para la investigación, diseño, codificación y entrada de datos, así como para todas las necesidades de negocio en cuanto a:
Almacenamiento de datos.
Arquitectura de datos.
El Data Warehouse y las necesidades en materia de business intelligence.
La gestión de metadatos, datos maestros y datos de referencia.
Créditos fotográficos: "Computer With Electronic Circuit Board Processor" by KROMKRATHOG
Cuando se piensa en un data management model rápidamente viene a la cabeza el DMBOK (Data Management Book of Knowledge) de DAMA (Asociación de Gestión de Datos fundada hace más de dos décadas, en 1989), mencionada en líneas precedentes. No es el único, pero sí supone un ejemplo representativo de una gestión eficiente y buenos resultados en términos de rendimiento.
Los beneficios de su implementación para la organización son:
Aumentan la eficiencia de los procesos.
Habilitan la escalabilidad.
Fomentan la optimización del rendimiento.
Reducen riesgos.
Minimizan costes.
Siguiendo las recomendaciones y extrayendo las directrices más aplicables a la práctica de todo el contenido que se recoge en esta guía de Data management; podría resumirse que las características de un data management model, han de ser suficientes responder a las necesidades de la organización en las siguientes nueve áreas y en el modo en que se definen a continuación:
Especificaciones
Análisis.
Mediciones.
Mejora continua.
2. Gestión de la arquitectura de datos
Modelado de datos de negocio.
Gestión de la cadena de valor.
Gestión de la arquitectura de datos relacional.
3. Desarrollo
Análisis.
Modelado de datos.
Diseño de bases de datos.
Implementación.
4. Gestión de operaciones de la base de datos e integración
Adquisición.
Recuperación.
Ajuste.
Retención.
Purga.
5. Gestión de seguridad de los datos
Estándares.
Clasificación.
Administración.
Autenticación.
Auditoría.
6. Gestión de datos maestros y de referencia
Códigos internos y externos.
Datos de cliente.
Datos de producto.
Dimensionado.
Taxonomía
7. Gestión de Data Warehouse y BI
Arquitectura.
Implementación.
Formación y soporte.
Monitorización y ajuste.
Adquisición y almacenamiento.
Backup.
Reuperación.
Retención.
9. Gestión de metadatos
Arquitectura.
Integración.
Control.
Entrega.
El data management model que resulte ha de permitir ejercer una propiedad adecuada sobre los datos (data governance), preservándolos y teniendo en cuenta su uso a largo plazo para garantizar que los datos que se creen hoy en día seguirán estando disponibles en el futuro en condiciones de integridad, consistencia, completitud y exactitud (data storage).
Los beneficios de un buen sistema de gestión de datos son muchos y muy significativos para la empresa, pero, antes de exponer sus ventajas, es necesario resumir las tres características que todo data management model ha de reunir, para considerarse idóneo:
Tiene que ser sostenible en el tiempo y capaz de adaptarse a las nuevas circunstancias y necesidades de la organización.
Ha de permitir la reutilización.
Debe poder aportar visibilidad sobre el ciclo de vida del dato al completo.
¿Está implementada de forma idónea la gestión de la información?
¿Cuáles son los puntos débiles del modelo?
¿En qué áreas se puede mejorar el data management corporativo?
¿Las estructuras disponibles cubren las necesidades? ¿Se cubre el ciclo de vida de gestión de la información?
¿Es flexible?
¿Está garantizada la escalabilidad?
¿Está asegurada la integración?
Cuando de todas las respuestas se desprende una valoración positiva, la organización está en disposición de disfrutar de:
Toma de decisiones más consistente y fiable.
Análisis más preciso.
Minimización del riesgo.
Descubrimiento de oportunidades.
Detección prematura de amenazas.
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