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¿Qué es Data Management, y por qué es importante?

Todas las organizaciones del mundo tienen que lidiar con datos. Desde una PYME de un par de personas hasta las grandes multinacionales, los datos están en todas partes y deben gestionarse adecuadamente para ser una herramienta comercial eficaz.

Las disciplinas que permiten organizar y sacar provecho de los datos, forman parte del Data Management o Gestión de Datos, y se puede pensar en ellas como una serie de prácticas que permiten el desarrollo y ejecución de arquitecturas, políticas y procedimientos que cubren las necesidades del ciclo de vida completo de los datos de una empresa.

Se necesita mucho trabajo para convertir los datos en algo utilizable. Sin una administración adecuada se puede terminar con problemas como registros duplicados, información incorrecta, pérdida de tiempo y de espacio de almacenamiento; además, de otros conflictos que vienen con una organización deficiente.

El concepto de gestión de datos surgió en la década de los ochenta, cuando la tecnología pasó del procesamiento secuencial (tarjetas perforadas y cintas magnéticas) al almacenamiento. Dado que ya era posible almacenar un hecho y recuperarlo más tarde, los procesos dentro de las organizaciones que se relacionaban con estos datos debían considerar todos los estados de la información y las acciones de los usuarios sobre la misma.

Si los datos no estaban bien definidos, eran mal utilizados en las aplicaciones. Si el proceso no se ejecutaba perfectamente, no podía satisfacer las necesidades del usuario.

Así, el objetivo del Data Management es mantener los datos organizados de manera práctica y utilizable para garantizar que todo el cuerpo de datos de una organización sea preciso y coherente, de fácil acceso y protegido adecuadamente. En otras palabras, además de ser una forma de eliminar duplicados y estandarizar formatos, Data Management también sienta las bases para el análisis de datos. Por ello, sin una buena gestión de datos, el análisis es prácticamente imposible en el peor de los casos, y poco confiable en el mejor.

 

Valor de la gestión de datos

Se pueden encontrar numerosas ventajas al gestionar los datos con las soluciones de Data Management adecuadas; un caso práctico es evitar la redundancia de datos. Los sistemas basados ​​en archivos contienen múltiples documentos almacenados en muchas ubicaciones diferentes, incluso en varios sistemas. Debido a esto, a veces existen copias del mismo archivo que conducen a la redundancia de datos.

Esto se evita en un sistema de gestión de datos, ya que hay una base única y cualquier cambio en ella se refleja de inmediato; así no hay posibilidad de encontrar datos duplicados.

También, es posible compartir los datos de forma más eficiente con un sistema de gestión, donde los usuarios pueden distribuir la información entre ellos. Existen varios niveles de autorización para acceder a los datos; además, muchos usuarios remotos pueden ingresar a la base de datos simultáneamente y compartirlos entre ellos.

En cuanto a integridad, esta gestión asegurará que los datos son precisos y consistentes. La integridad de datos es muy importante pues estas bases contienen información que es visible para múltiples usuarios. Por lo tanto, es necesario garantizar que los datos sean correctos y consistentes en todas partes.

Referente a copias de seguridad y recuperación, el sistema de gestión se encarga automáticamente de estos dos puntos. Los usuarios no necesitan hacer una copia de seguridad periódicamente porque el sistema se encarga de esto. Además, también restaura los datos después de un bloqueo o falla.

 

Qué es Data Management

 

Disciplinas y herramientas

Dado que la gestión de datos es un área multidisciplinaria, existen varias prácticas y estrategias involucradas, entre ellas destacan:

  1. Gobierno de datos: es la planificación de los aspectos de la gestión de datos. Esto comúnmente incluye garantizar la disponibilidad, usabilidad, consistencia, integridad y seguridad de la información.
  2. Arquitectura de datos: define la estructura general de los datos de una organización.
  3. Diseño y modelado de datos: cubre el análisis de datos, el diseño, construcción, prueba y mantenimiento.
  4. Almacenamiento y operaciones de datos: es el hardware y software utilizado para almacenar y administrar datos.
  5. Seguridad de datos: abarca las soluciones para proteger los datos y garantizar que sólo los usuarios autorizados tengan acceso.
  6. Integración de datos e interoperabilidad: incluye todo lo que tiene que ver con la transformación de datos en una forma estructurada (es decir, en una base de datos organizada), y el trabajo necesario para mantenerlos.

Además, existe una amplia oferta de soluciones para cubrir estas prácticas:

  • Software ETL (Extract, Transform and Load) que permite la integración de datos y su interoperabilidad.
  • Software de gestión de documentos y contenidos.
  • Soluciones de DBMS (DataBase Management System).
  • Herramientas de Business Intelligence.
  • Análisis y minería de datos.
  • Plataformas de data warehousing.

Un área importante del Data Management que merece mención especial es el Big Data. Cuando se habla de este concepto nos referimos a conjuntos de datos o combinaciones cuyo tamaño, complejidad y velocidad de crecimiento dificultan su captura, gestión y procesamiento con tecnologías y herramientas convencionales; tales como bases de datos relacionales y herramientas que no fueron concebidas para los volúmenes de datos actuales.

En la mayoría de los casos, con el fin de utilizar eficazmente el Big Data y tener la capacidad de explotar la información mediante técnicas de analytics, la información no estructurada debe combinarse con datos estructurados (una base de datos relacional) de una aplicación comercial más convencional, como un ERP (Enterprise Resource Planning) o un CRM (Customer Relationship Management).

 

Errores que evitar

En el pasado, las empresas generalmente intentaban centralizar los datos y guardarlos de forma segura en una bóveda impenetrable, pero este almacenamiento no permitía extraer valor de ellos. Los datos ganan valor comercial cuando se transportan de un lugar a otro según sea necesario y estén disponibles para ser aprovechados, no encerrados.

Como elemento vital del negocio, los datos deben estar fácilmente disponibles en una plataforma de Cloud Computing para aumentar la agilidad y capacidad de innovar, pero la accesibilidad fácil debe balancearse con protección para garantizar el máximo valor comercial.

La mayoría de las veces los datos están en un estado de reposo, simplemente almacenados detrás de firewalls y otras capas de seguridad, como debería ser, pero es vital garantizar que los datos estén encriptados. Al proteger adecuadamente los datos en reposo cifrándolos, cualquiera que los robe terminará con líneas de basura ilegible que no pueda descifrar.

Parece poco probable que un ciberdelincuente viole las defensas, pero ¿qué pasa con una fuente interna o un empleado descuidado? El punto de penetración más común de los delincuentes informáticos es en realidad los dispositivos de los empleados.

En cuanto al acceso a los datos, es crucial crear un túnel seguro, autenticado y encriptado entre el usuario, el dispositivo y los datos que se solicitan. Además, elegir los cortafuegos y los servicios de red privada virtual (VPN) correctos es vital.

Cuando los datos llegan a su destino, se debe asegurar que sean auténticos y no hayan sido alterados. Esta es la clave para administrar los datos de manera efectiva y reducir el riesgo de cualquier violación o infección. Recuerde que los ataques de phishing a menudo aparecen en la bandeja de entrada como datos genuinos para engañar a las personas.

 

 

Fuentes:

https://www.sas.com/content/dam/SAS/en_us/doc/whitepaper1/data-management-what-you-need-to-know-107331.pdf

https://www.researchgate.net/publication/335062781_Introduction_to_Data_Management

 

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