Descubre los 8 data management principles más importantes. Comprende los principios por los que se rige la gestión de datos.
La función de data management parece la gran desconocida del trabajo con datos. Muchas veces, se prioriza la función de data governance, incurriendo en un grave error, ya que el gobierno de datos tan sólo es una de las 9 dimensiones de todo lo que implica su gestión. La dificultad que entraña hace que sea habitual en el mundo de la empresa, el buscar una herramienta que se base en los data management principles y que, además, garantice su escalabilidad, compatibilidad y disponibilidad.
Sin embargo, acotar la función de data management y la aplicación de sus principios a una solución informática no es suficiente, ya que el componente humano es primordial. La actualización continua es una exigencia de mercado y por ello gestionar los datos en una organización implica desarrollar, construir y diseñar nuevas políticas y procedimientos que den respuesta a las nuevas necesidades en materia de datos, haciéndolo desde el conocimiento de la organización, el entorno y las cuestiones técnicas relativas al data management.
Créditos fotográficos: "Close Up Of Electronic Circuit Board With Processor" by koko-tewan
Los principios de data management se pueden resumir en ocho. Su aplicación conlleva indudables beneficios para el presente y futuro de cualquier organización:
1. Garantizar la integración de datos: y también de metadatos (de negocio, técnicos y de operaciones). En la práctica, se pueden poner en marcha proyectos de migración de datos, sincronización de bases de datos, acciones de aprovisionamiento con fines de inteligencia de negocio, integración de datos cloud, integración de datos desestructurados o consolidación de sistemas. Lo importante en cualquiera de estos procesos es ganar en capacidad de actualización y no perder integridad.
2. Cubrir el ciclo de vida del dato al completo: tener visibilidad sobre su origen, los caminos que ha seguido y su destino es la misión de la aplicación de este principio de data management. En la práctica es importante que esta responsabilidad no recaiga exclusivamente en los profesionales el departamento de IT, sino que se reparta entre todas las áreas de la empresa, teniendo especial importancia la aportación de los propietarios el dato.
3. Velar por la seguridad del dato: así como de todo lo que tiene que ver con su privacidad y confidencialidad. En este punto, hay que prestar una especial atención a la definición de niveles y perfiles en función de los cuales se asignarán las autorizaciones de acceso que prevendrán las filtraciones y entradas no permitidas.
4. Asegurar la calidad de los datos: definiendo, controlando y mejorando los procesos. En la práctica se deben poner en práctica todos los mecanismos para preservar intactos los atributos de la calidad del dato: completitud, exactitud, consistencia, conformidad, fiabilidad y unicidad.
5. Conocer el linaje del dato: a través del aseguramiento de la trazabilidad de las aplicaciones. En la práctica es fundamental para aumentar la fiabilidad de la inteligencia de negocio y detectar nuevas oportunidades, además de para minimizar el riesgo.
6. Apoyar la misión de gobierno de datos: aportando eficacia a los procesos de gestión de datos y uso de los mismos. En la práctica, la aplicación de este principio está relacionada con las acciones orientadas a planificar, monitorizar y controlar estas tareas. Es importante tener en cuenta la necesidad de garantizar la accesibilidad, disponibilidad, calidad, coherencia, verificabilidad y seguridad del dato, ya qu sólo así se puede ejercer el control óptimo sobre los datos.
7. Establecer reglas aplicables a los datos fuera de las bases de datos: para convertir en útil toda la información que se contiene en documentos externos a los sistemas, pero que también se considera de valor. En la práctica, estas reglas pueden determinar su forma de almacenamiento, su actualización, reglas de archivo, identificación de los propietarios del dato, responsables de su gestión y planes a corto, medio y largo plazo para no perder el potencial contenido en los datos que encierran.
8. Determinar todo lo relativo a la función de data storage: concretando qué datos son susceptibles de ser almacenados, en qué volumen y cuál será su ubicación. De esta manera, en la práctica se gana agilidad y precisión en las búsquedas, lo que supone un ahorro en costes y la optimización de procesos; dos de los objetivos de los principios del data management.
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