El valor de la gestión de datos

Una unidad de negocio o unidad estratégica de negocio es una parte de la empresa que desarrolla un conjunto de actividades para las que es posible establecer una estrategia diferente a las del resto de actividades de la empresa.

Durante el Q4 de 2016 apareció el “Forrester Wave™: Product Information Management Solutions” en el que Informatica se posicionaba como líder en gestión de productos con Product 360, incluyendo una puntuación de 5 sobre 5 en cuanto a estrategia.

Son ya muchas las empresas que están utilizando Informatica MDM Product 360 para mejorar la gestión de productos en todos los canales.

Una correcta arquitectura de datos puede desempeñar un papel importante para determinar el éxito o fracaso de los esfuerzos en data governance. Si la arquitectura de datos es compleja o está mal integrada, ésta se convierte en un importante obstáculo para poder aplicar estándares comunes para la entrega de datos fiables y seguros por toda la empresa.

Muchas empresas cuentan con un panorama de sistemas de información en el que conviven diversos tipos de tecnología con otros sistemas heredados. Además, muchas empresas gestionan una arquitectura en la que no existe una visión clara de las decenas o cientos de servidores, paquetes de software, dispositivos de red, elementos de datos y procesos de negocio, que forman su complejo entorno de sistemas de información.

¿Cómo se puede construir un cuadro de mando eficiente y sin el riesgo de utilizar datos inexactos u obsoletos? En este artículo vamos a examinar el papel de la gestión de datos y el data governance para garantizar informes precisos y confiables en una solución de Business Intelligence.

El Modelo de Datos Orientado a Objetos (OODM) es el soporte sobre el que descansa el Modelo de Base de Datos Orientada a Objetos (OODBM). Y como consecuencia tenemos el Sistema de Gestión de Bases de Datos Orientado a Objetos (OODBMS). el cual es quien maneja todo esto.

El intercambio de datos entre diferentes tipos de bases de datos puede ser un problema, pero la buena noticia es que puede ser abordado y resuelto.

Big data es ya bastante conocido por muchas empresas mientras que data exhaust lo es bastante menos. Big data son datos primarios relacionados con el core de tu negocio mientras que data exhaust son datos secundarios que se van creando día a día. Datos primarios y secundarios nos van a servir hoy para explicar un poco de big data y data exhaust.

La industria del software se caracteriza por sufrir constantemente rápidos cambios, donde nuevas tecnologías se introducen cada poco tiempo. También se caracteriza por las tecnologías que cambian y se presentan como una nueva forma de hacer las cosas. Este es el caso de una base de datos orientada a objetos.

Normalizar datos  para poder analizarlos de forma óptima y con datos lo más limpios posible, es fundamental para el rendimiento y crecimiento de un negocio. En este artículo vamos a hablar sobre algunos de los pasos que se deben dar para conseguirlo.