¿Qué es Gestión de Datos?

La gestión de datos permite una accesibilidad, entrega, gobernanza y seguridad consistentes de los datos para cumplir con los requisitos de una organización utilizando herramientas que incluyen la gestión de datos maestros, la virtualización de datos, catálogo de datos y la preparación y wrangling de datos de autoservicio.

Con una solución de gestión de datos eficaz, las organizaciones pueden unificar todos sus datos de forma inteligente para mejorar el acceso, la confianza y el control. Esto es fundamental para el éxito de una empresa porque todos los esfuerzos para mejorar la experiencia del cliente, optimizar las operaciones o transformar una organización se basan en el aprovechamiento de los datos. Para hacerlo con éxito, las organizaciones deben tener una comprensión clara de todos sus datos, incluidos los metadatos, los datos de referencia, los datos transaccionales, los datos maestros, la transmisión de datos y más. Una vez que la organización haya unificado sus fuentes de datos dispares de manera consistente y adecuadamente gobernada, podrá permitir que los equipos de toda la empresa tomen decisiones más rápidas e inteligentes.

Esencialmente, las soluciones de administración de datos ayudan a las organizaciones al romper los silos de datos y establecer un lugar único para acceder, explorar y consumir todos sus datos. Esta fuente única de cada activo de datos compartidos admite muchos usuarios diferentes y diferentes casos de uso en toda la empresa para enfrentar los desafíos más complejos de la actualidad con inteligencia basada en datos.

¿Por qué la gestión de datos es crítica para su negocio?

Si bien la mayoría de las empresas hoy en día han elaborado una estrategia de datos documentada, la mayoría de esas empresas aún no se han vuelto verdaderamente impulsadas por datos. La mayoría todavía no trata los datos como un activo empresarial que les ayude a competir con éxito en el mercado. Como resultado, existe una gran oportunidad para las organizaciones que reconocen la importancia de crear una infraestructura de datos holística. Al implementar una combinación de virtualización de datos, gestión de datos maestros (MDM), gestión de metadatos y otras tecnologías esenciales de gestión de datos, las empresas pueden cumplir mejor los objetivos comerciales y colocar los datos en el centro de su negocio.

¿Cuáles son las características de un programa exitoso de gestión de datos?

Cuando se trata de administrar los datos de su organización de manera eficiente, un enfoque unificado y holístico es crucial para establecer una infraestructura de datos sólida. Pero ¿qué significa eso, exactamente? Para empezar, la implementación de su programa de gestión de datos debe tener las siguientes características:

• Controles establecidos de gobierno de datos que brindan seguridad al limitar el acceso a los datos solo a usuarios autorizados, lo que facilita la identificación de los datos que está buscando con metadatos claros.
• Datos fácilmente accesibles, incluidos datos de transmisión, transaccionales, estructurados y no estructurados.
• Una infraestructura que puede evolucionar a medida que cambian las necesidades del negocio.
• La capacidad de trabajar con tecnologías existentes y heredadas sin tener que pasar por la costosa tarea de "quitar y reemplazar".
• Intercambio de datos consistente y controlado entre dominios comerciales, lo que permite el uso de datos en operaciones, análisis y gobierno.

Finalmente, debe tener una calidad de datos que esté a la altura de estas seis áreas clave:

• Validez: Los datos se ajustan a la sintaxis (rango, formato, tipo) de su definición.
• Coherencia: Al comparar dos o más representaciones de un objeto o evento, no existen diferencias.
• Singularidad: No existen registros de datos copiados.
• Precisión: los datos pueden describir correctamente el objeto o evento del "mundo real" en cuestión.
• Integridad: Se incluyen todos los datos relevantes.
• Oportunidad: Los datos están actualizados y representan la realidad de un momento muy reciente.

¿Cuáles son algunas capacidades clave de gestión de datos?

• Calidad de los datos: los datos se consideran de alta calidad cuando representan con precisión construcciones del mundo real y se ajustan al propósito para el que fueron destinados.
• Virtualización de datos: la virtualización de datos le permite romper los silos de datos y crear un lugar unificado para acceder, comprender y consumir todos los datos de su empresa, ya sea en las instalaciones o en la nube.
• Gobierno de datos: el soporte integral para su programa de gobierno de datos le permite equilibrar las demandas de datos sin dejar de cumplir con las regulaciones y los controles internos.
• Gestión de datos maestros: MDM crea un lugar único para todos los aspectos de su empresa, incluidos clientes, activos, ubicaciones, proveedores, productos, cuentas, datos de referencia y más. La gestión de datos maestros es esencial para mantener sus datos precisos y coherentes para los procesos operativos, analíticos y de gobierno.
• Gestión de metadatos: con la gestión de metadatos, puede recopilar y gestionar todos sus diccionarios de datos. También puede documentar reglas, políticas y glosarios comerciales, así como otorgar acceso a activos de datos críticos para facilitar la búsqueda y la colaboración.
• Catálogo de datos: los científicos de datos, los analistas y otros consumidores quieren acceder a todos sus activos de datos para descubrir información. Una solución de catálogo de datos facilita que sus equipos de análisis encuentren los activos que necesitan mientras se adhieren al gobierno requerido por su empresa.

¿Cuáles son los casos de uso clave para la gestión de datos?

Datos como servicio (DaaS)

Los datos como servicio (DaaS) brindan a su empresa la flexibilidad necesaria para abordar las necesidades de servicios de datos de sus clientes internos y externos.

Capa de datos virtual

Una capa de datos virtual le permite acceder, combinar y aprovisionar todos los datos que necesita su empresa. La implementación de una capa de datos virtuales resuelve los problemas de entrega y protección de datos en repositorios aislados.

Data warehouse lógico

Esta arquitectura puede evolucionar para respaldar las necesidades cambiantes de datos y análisis de su empresa. A diferencia de los enfoques de administración de datos adecuados para el propósito, un almacén de datos lógico puede cumplir con los requisitos cambiantes sin crear silos de datos.

MDM multidominio

Con la administración de datos maestros de múltiples dominios, usted podrá administrar, modelar y gobernar sus dominios de datos maestros en toda su organización. Tener datos maestros consistentes y precisos puede optimizar sus procesos y aumentar la calidad de sus análisis e informes.

Visualización integral de 360°

Ya sea que esté tratando de brindar una excelente experiencia al cliente, optimizar su cadena de suministro o acelerar la innovación de un nuevo producto, necesita la comprensión que brinda una vista unificada de 360° de toda la información de su cliente. Obtener una visualización de 360° de cualquier entidad en su negocio que se alinee con sus datos maestros, de referencia, de transmisión y transaccionales es fundamental para el éxito del negocio digital.

Gestión de datos de referencia

Los datos de referencia son un subconjunto de datos maestros que se utilizan para clasificar códigos postales, centros de costos o jerarquías financieras. La gestión de datos de referencia le permitirá gestionar clasificaciones y jerarquías en sus sistemas y líneas de negocio.

¿Cómo se relaciona un Data Fabric con la gestión de datos?

Un Data Fabric es una arquitectura moderna de datos distribuidos que incluye activos de datos compartidos y canalizaciones de estructuras de datos optimizadas que puede usar para abordar los desafíos de datos actuales de manera unificada.

Un Data Fabric admite:

• Datos para todos los usuarios y casos de uso: proporciona datos oportunos, coherentes y confiables para su amplia gama de casos de uso analíticos, operativos, transaccionales y de gobierno, así como para usuarios de autoservicio comercial.
• Datos de todas y cada una de las fuentes: accede, combina y transforma datos en movimiento y en reposo de todo su panorama de datos distribuidos y diversos utilizando metadatos, modelos y canalizaciones.
• Datos que abarcan cualquier entorno: abarca de forma flexible sus entornos distribuidos en las instalaciones, híbridos y de múltiples nubes.

A pesar de lo que muchos proveedores puedan afirmar, un Data Fabric no es un producto único o una plataforma específica que simplemente pueda comprar e implementar dentro de su arquitectura de datos existente. Incluye una arquitectura distribuida común, activos de datos compartidos y canalizaciones de estructuras de datos optimizadas que incorporan un conjunto convergente de gestión de datos y metadatos, integración de datos y capacidades de entrega de datos.

Los Data Fabric adoptan los panoramas de datos más distribuidos de la actualidad y aprovechan las capacidades de integración y administración de datos más modernizadas para que pueda:

• Admita más casos de uso: un lugar virtual para obtener datos analíticos, operativos, transaccionales, de gobierno y de autoservicio.
• Amplíe más tipos y métodos de datos: datos en movimiento y datos en reposo de dispositivos locales, en la nube, Internet de las cosas (IoT) y fuentes de terceros.
• Optimice mejor las canalizaciones de Data Fabric: sus canalizaciones de Data Fabric incluyen una combinación optimizada de capacidades inteligentes de gestión, integración y entrega de metadatos y datos convergentes.
• Proporcione una mayor flexibilidad de implementación: su Data Fabric puede implementarse de manera flexible en fases en sus entornos distribuidos en las instalaciones, híbridos y de múltiples nubes.