En todos los sectores, los profesionales de TI orientados a los datos tienen una gran demanda, y los puestos de gestión de datos se encuentran entre las ocupaciones de más rápido crecimiento. Ya sea en el sector de la fabricación, las finanzas, la sanidad, los seguros u otro sector, el big data requiere profesionales orientados a los datos y a las oportunidades, con capacidades analíticas muy desarrolladas.
En este artículo, definiremos la gestión de datos, exploraremos lo que implican los sistemas de gestión de datos y veremos algunas de las mejores prácticas que abordan los retos actuales con los sistemas de gestión de datos.
¿Qué es la gestión de datos?
Proteger, controlar y aumentar el valor de la información y los activos de datos a lo largo de su ciclo de vida -desde la creación hasta el almacenamiento, pasando por la obsolescencia y finalmente la eliminación- es responsabilidad de la gestión de datos.
Mediante procedimientos y políticas, la gestión de datos proporciona a las organizaciones el control de los datos de su negocio. Con una gestión adecuada de los datos, se reducen al mínimo los riesgos de violaciones de la seguridad y los costes de cumplimiento legal y normativo. La gestión de datos permite a las empresas acceder a datos precisos donde o cuando se necesiten, y disminuye la probabilidad de que se produzcan errores de comunicación.
Los sistemas de gestión de big data manejan una gran cantidad de datos que se presentan en una gran variedad de estructuras—más que los datos tradicionales. Se recogen rápidamente. Basta con imaginar el ritmo al que llegan los datos cada minuto desde plataformas como las fuentes de las redes sociales. Los big data son enormemente beneficiosos para las organizaciones debido a la variedad, la cantidad y la velocidad de los datos.
La gestión de big data permite la integración de diferentes tipos de datos para que los administradores puedan transformar la información para el consumo humano. Los datos se almacenan, se procesan y se analizan para descubrir nuevas perspectivas con la analítica, a menudo con la ayuda de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático.
El big data puede acelerar el desarrollo de productos, por lo que muchas empresas lo utilizan. También puede mejorar la experiencia del cliente, la eficiencia operativa y la seguridad. El big data está creciendo, al igual que las oportunidades de gestión de datos.
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Cuál es el objetivo de la gestión de datos?
Un sistema de gestión de datos ofrece una forma eficaz de controlar los datos en un nivel de datos unificado—a pesar de que sean diversos. Las plataformas de gestión de datos sobre las que se construyen los sistemas de gestión de datos, incluyen:
- Análisis de datos : La ciencia de tomar datos en bruto y utilizar técnicas para llegar a conclusiones o descubrir tendencias y métricas que ayuden a optimizar y aumentar la eficiencia general de un negocio.
- En las bases de datos: Colecciones organizadas de datos accesibles electrónicamente desde un sistema informático.
- Sistemas de gestión de grandes datos: Contiene grandes volúmenes de datos no estructurados y estructurados para garantizar la calidad de la información de alto nivel para el análisis de big data y la inteligencia empresarial.
- Almacenes de datos : Repositorios de datos filtrados y estructurados que han sido procesados para un propósito definido.
- Lagos de datos: Un gran conjunto de datos en bruto a los que aún no se les ha dado un propósito concreto.
Estos componentes de gestión son la utilidad de los datos necesarios para las aplicaciones de una empresa y los algoritmos y análisis que utilizan los datos creados por sus aplicaciones. La intervención manual sigue siendo necesaria, aunque los administradores de bases de datos disponen de herramientas que automatizan gran parte de las tareas de gestión tradicionales.
Existe la posibilidad de que se produzcan errores cuando se realiza una gestión manual—lo que sitúa a las bases de datos autónomas en la vanguardia de la nueva tecnología de gestión de datos, que busca reducir la necesidad de la gestión manual de datos.
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¿Qué hacen los sistemas de gestión de datos?
La gestión de datos implica un amplio abanico de prácticas, tareas, procedimientos y políticas. Abarca factores como
- Garantizar la seguridad y la privacidad de los datos
- Crear, actualizar y acceder a los datos en un nivel de datos diverso
- El uso de datos en un número cada vez mayor de análisis, aplicaciones y algoritmos
- Almacenar datos en un número variado de locales y nubes
- Recuperación de desastres y alta disponibilidad
- Archivar y borrar los datos siguiendo los requisitos de cumplimiento y los calendarios de retención
La estrategia utilizada con la gestión formal de datos tiene que ver con la actividad de los administradores y usuarios, las exigencias de los requisitos normativos, las capacidades de las tecnologías de gestión de datos y las necesidades de una empresa para obtener valor de sus datos.
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Mejores prácticas para los sistemas de gestión de datos
En los últimos años, la cantidad de datos acumulados ha crecido mucho. Además del volumen de datos, hay otros retos a los que se enfrentan las organizaciones en lo que respecta a la gestión de datos, como la descentralización y la distribución de los datos y la seguridad, entre otras preocupaciones. Es necesario abordar los retos de la gestión de datos con mejores prácticas exhaustivas y bien pensadas.
En general, el sector al que pertenece una empresa y el tipo de datos de que se trate determinarán las mejores prácticas específicas. Sin embargo, las mejores prácticas que se exponen a continuación abordan algunos de los principales retos a los que se enfrentan las empresas en la gestión de datos:
- Adoptar un componente de consulta común para manejar diversas y múltiples formas de almacenamiento de datos: Con la nueva tecnología, una capa de consulta estándar que cubra los distintos tipos de almacenamiento de datos permitirá a los analistas, científicos de datos y aplicaciones tener acceso a los datos eliminando la necesidad de conocer su paradero y la necesidad de transformarlos manualmente en un formato utilizable.
- Desarrolle una capa de descubrimiento para identificar los datos: Los datos pueden ser más utilizables por los científicos de datos y los analistas con una capa de descubrimiento creada sobre el nivel de datos de una empresa.
- El descubrimiento puede mantener a las organizaciones en cumplimiento: Con los requisitos de cumplimiento, hay nuevas herramientas que utilizan el descubrimiento de datos para identificar las cadenas de conexiones que necesitan ser supervisadas, rastreadas y detectadas. El descubrimiento permite una revisión de los datos que, a medida que aumentan las exigencias globales de cumplimiento de la normativa, será aún más importante para los responsables de riesgos y seguridad.
- Mantenga los niveles de rendimiento en todo el nivel de datos con tecnología autónoma: A medida que las consultas cambian, los índices necesitarán optimización y las capacidades de datos autónomos pueden utilizar la IA y el aprendizaje automático para supervisar las consultas de la base de datos continuamente. Como resultado, las bases de datos mantendrán tiempos de respuesta rápidos, por lo que los administradores de bases de datos y los científicos de datos no tendrán tantas tareas que requieran tiempo.
- Reutilizar los datos desarrollando un entorno de ciencia de datos: En la medida de lo posible, el trabajo de transformación de datos puede automatizarse en un entorno de ciencia de datos. Además, el proceso de creación y evaluación de modelos de datos puede agilizarse. Mediante el uso de herramientas específicas, las organizaciones pueden eliminar la necesidad de transformar manualmente los datos, lo que puede acelerar las tareas de formulación de hipótesis y de prueba de nuevos modelos de datos.