¿Qué es la gestión de datos?

¿Por qué la gestión de datos se ha convertido en el verdadero superpoder de la transformación digital?

Los datos son esenciales para las operaciones y el funcionamiento de una empresa. Las empresas deben dar sentido a los datos y encontrar los datos relevantes entre el ruido creado por los diversos sistemas y tecnologías que dan soporte a las economías globales altamente conectadas de hoy. En este sentido, los datos ocupan un lugar central para una toma de decisiones más informada.

Por sí solos, los datos son inútiles: las empresas necesitan una estrategia, gobernanza y un modelo de gestión de datos eficaces para aprovechar todas las formas de datos con un uso práctico y eficiente en las cadenas de suministro, las redes de empleados, los ecosistemas de clientes y socios, y mucho más, habilitando una gestión más inteligente de personas, procesos y capacidades organizacionales.

Convertir Big Data en un activo de negocio de alto valor

Demasiados datos pueden resultar abrumadores —e inútiles— si no se gestionan correctamente. Sin embargo, con las herramientas adecuadas, Big Data puede aprovecharse para empoderar a las empresas con información estratégica más profunda y proyecciones más precisas. Puede ayudar a las organizaciones a comprender mejor lo que desean los clientes y a brindar experiencias excepcionales basadas en datos.

Asimismo, permite impulsar nuevos modelos de negocio basados en datos —como servicios basados en internet de las cosas (IoT) y datos de sensores en tiempo real— que no serían evidentes sin la capacidad de analizar e interpretar Big Data.

Big Data hace referencia a data sets extremadamente grandes, que suelen caracterizarse por las cinco V: volumen, variedad, velocidad, veracidad y valor.

No es ningún secreto que las organizaciones impulsadas por datos tienen una ventaja competitiva significativa. Con herramientas avanzadas, las empresas pueden gestionar más datos provenientes de más fuentes que nunca y aprovechar, en tiempo real, distintos tipos de datos —estructurados y no estructurados—, incluidos datos de dispositivos IoT, archivos de video y audio, secuencias de clics en internet y comentarios en redes sociales, generando nuevas oportunidades para monetizarlos y utilizarlos como un activo estratégico.

Sentar el cimiento de los datos para la transformación digital

A menudo se dice que los datos son el alma de la transformación digital, y es cierto. La inteligencia artificial (IA), el machine learning, la Industria 4.0, las analíticas avanzadas, el internet de las cosas y la automatización inteligente requieren datos oportunos, precisos y seguros para funcionar de manera efectiva.

La importancia de los datos y de las tecnologías basadas en datos no ha hecho sino aumentar desde el brote de COVID-19. Muchas empresas sienten una presión creciente por utilizar mejor sus datos ahora, con el fin de proyectar eventos futuros, pivotar con rapidez y generar resiliencia en sus planes y modelos de negocio.

El machine learning, por ejemplo, necesita data sets muy grandes y diversos para aprender, identificar patrones complejos, resolver problemas y mantener sus modelos y algoritmos actualizados. Las analíticas avanzadas, que a menudo aprovechan machine learning, también dependen de grandes volúmenes de datos de alta calidad para producir información relevante y accionable, sobre la cual las personas y los equipos puedan actuar con confianza.

IoT e IoT industrial operan sobre un flujo constante de datos provenientes de máquinas y sensores, a gran velocidad y escala.

El denominador común en cualquier proyecto de transformación digital son los datos. Antes de que las empresas puedan transformar procesos, adoptar nuevas tecnologías y convertirse en empresas inteligentes, necesitan un cimiento de datos sólido. En resumen, necesitan un sistema de gestión de datos moderno.

La supervivencia continua de cualquier negocio dependerá de una arquitectura ágil y centrada en los datos, capaz de responder al ritmo constante del cambio.

Donald Feinberg, Vice President de Gartner

Garantizar el cumplimiento de las leyes de privacidad de datos

Una gestión de datos eficaz también es esencial para garantizar el cumplimiento de las leyes de privacidad de datos nacionales e internacionales —como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) europeo y la California Consumer Privacy Act en EE. UU.—, así como de los requisitos de privacidad y seguridad específicos de cada industria.

Cuando estas protecciones deben ponerse a prueba o auditarse, resulta fundamental contar con procedimientos y políticas sólidas de gestión de datos, que respalden la confianza y la transparencia.

Sistemas y componentes de la gestión de datos

Los sistemas de gestión de datos se construyen sobre plataformas dedicadas e incluyen componentes y procesos que trabajan de forma conjunta para ayudar a extraer valor de los datos. Estos pueden incluir sistemas de gestión de bases de datos, almacenes y lagos de datos, integración de datos, analíticas y más.

Sistemas para gestión de bases de datos (DBMS)

Existen muchos tipos diferentes de sistemas de gestión de bases de datos. Los más comunes incluyen los sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS), los orientados a objetos (OODBMS), los in-memory y los basados en columnas.

Diferentes sistemas para gestión de datos

Sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS):

Un RDBMS contiene definiciones de datos para que los programas y sistemas de recuperación puedan hacer referencia a ellos por nombre, en lugar de describir su estructura y ubicación cada vez. Según el modelo relacional, estos sistemas mantienen las relaciones entre datos, lo que mejora el acceso y evita la duplicación. La definición básica y las características de un artículo, por ejemplo, se almacenan una sola vez y se vinculan al detalle y a las listas de precios del pedido del cliente.

Sistema de gestión de bases de datos orientado a objetos (OODBMS):

Un OODBMS representa un enfoque diferente para la definición y el almacenamiento de datos, desarrollado y utilizado por programadores de sistemas orientados a objetos (OOPS). Los datos se almacenan como objetos, es decir, entidades autónomas y autodescritas, en lugar de utilizar tablas como en un RDBMS.

Base de datos in-memory:

Una IMDB almacena los datos en la memoria principal de una computadora (RAM), en lugar de utilizar una unidad de disco. La recuperación in-memory es considerablemente más rápida, por lo que estas bases de datos se utilizan ampliamente en aplicaciones que requieren respuestas rápidas. Por ejemplo, informes que antes tardaban días en compilarse ahora pueden obtenerse y analizarse en minutos, incluso segundos, facilitando una toma de decisiones más ágil.

Base de datos columnar:

Este tipo de base de datos almacena juntos los grupos de datos relacionados (una “columna” de información) para permitir un acceso rápido. Se utiliza en aplicaciones in-memory modernas y en muchas soluciones de almacenamiento de datos donde la velocidad de recuperación de un conjunto específico de información es crítica.

Almacenes y lagos de datos

Almacén de datos:

Es un repositorio central que consolida información proveniente de múltiples fuentes con fines de informe y análisis.

Lago de datos:

Es una vasta reserva de datos almacenados en su formato crudo o natural. Los lagos de datos se utilizan habitualmente para Big Data, incluyendo datos estructurados, no estructurados y semiestructurados.

Gestión de datos maestros (MDM)

La gestión de datos maestros (MDM) es la disciplina orientada a crear una referencia confiable, o una única versión de la verdad, para datos de negocio críticos como productos, clientes, activos y datos financieros. La MDM ayuda a evitar el uso de múltiples versiones inconsistentes de datos en distintas áreas del negocio, incluyendo procesos, operaciones, analíticas e informes.

Los tres pilares clave de una MDM eficaz incluyen la consolidación, el control y la gestión de la calidad de los datos. Se trata de una disciplina habilitada por la tecnología, en la que el negocio y los equipos de TI trabajan conjuntamente para garantizar uniformidad, precisión, consistencia semántica, gobernanza y responsabilidad sobre los activos de datos maestros compartidos en la empresa.

Gestión de Big Data

Para gestionar Big Data —los enormes volúmenes de datos estructurados, no estructurados y semiestructurados que hoy generan las organizaciones— se han desarrollado nuevos tipos de bases de datos y herramientas especializadas. Junto con técnicas de procesamiento altamente eficientes y entornos basados en la nube, estos enfoques permiten manejar tanto el volumen como la velocidad de los datos.

Además, se han creado nuevos métodos para interpretar y gestionar la variedad de los datos. Por ejemplo, para trabajar con datos no estructurados se utilizan procesos de preprocesamiento que permiten identificar, clasificar y preparar la información, facilitando su almacenamiento, recuperación y análisis.

Integración de datos

La integración de datos es la práctica de ingerir, transformar, combinar y poner los datos a disposición donde y cuando se necesiten. Esta integración ocurre tanto dentro de la empresa como más allá de sus límites, incluyendo socios, fuentes externas y casos de uso de terceros.

Las técnicas de integración incluyen, entre otras, procesamiento por lotes, ETL (extracción, transformación y carga), captura de cambios, replicación, virtualización, orquestación e integración continua de datos, garantizando coherencia y disponibilidad para personas, procesos y aplicaciones.

Gobernanza, seguridad y cumplimiento de datos

La gobernanza de datos es un conjunto de reglas, roles y responsabilidades orientadas a garantizar la disponibilidad, calidad, seguridad y cumplimiento de los datos en toda la organización. Define la infraestructura y asigna la responsabilidad a personas o roles específicos para gestionar y proteger distintos tipos de datos.

Si bien los sistemas se encargan de la mecánica de almacenamiento y seguridad, la gobernanza aborda el factor humano, asegurando que los datos sean precisos desde su origen y se gestionen correctamente durante todo su ciclo de vida. En un entorno marcado por ciberataques, brechas de seguridad y amenazas digitales, la gobernanza resulta clave para garantizar que las políticas y controles se apliquen de forma consistente.

Business intelligence y analíticas

La mayoría de los sistemas de gestión de datos incluyen herramientas básicas de recuperación e informes, y muchos incorporan aplicaciones avanzadas de business intelligence y analíticas. Estas soluciones permiten que usuarios con capacitación mínima creen consultas y reportes flexibles, mientras que los profesionales pueden aplicar análisis más sofisticados, cálculos avanzados y modelos predictivos.

Las nuevas aplicaciones analíticas pueden conectar bases de datos tradicionales, almacenes de datos y lagos de datos, incorporando Big Data para mejorar la proyección, el análisis y la planificación, habilitando decisiones más informadas y orientadas al negocio.

¿Qué es una estrategia empresarial de datos y por qué debería tener una?

Muchas empresas han sido pasivas en el enfoque de su estrategia de datos, aceptando lo que su proveedor haya incorporado a sus sistemas. Sin embargo, hoy eso ya no es suficiente. Con la actual explosión de datos y su creciente importancia para el funcionamiento de las organizaciones, resulta cada vez más necesario adoptar un enfoque proactivo e integral para la gestión de datos.

Desde un punto de vista práctico, esto implica establecer una estrategia empresarial de datos que:

• Identifique los tipos de datos específicos que la empresa necesitará y utilizará.

• Asigne responsabilidades claras para cada tipo de datos.

• Establezca procedimientos para controlar la adquisición, recopilación y tratamiento de los datos.

Uno de los beneficios clave de una estrategia e infraestructura de gestión de datos es que unifica a la organización, coordinando actividades y decisiones para apoyar el propósito del negocio: ofrecer productos y servicios de calidad de manera efectiva y eficiente.

Una estrategia de datos integral, junto con una integración de datos fluida, elimina los silos de información. Esto permite que cada departamento, gerente y colaborador comprenda su contribución individual al éxito de la empresa y mantenga sus decisiones y acciones alineadas con los objetivos organizacionales.

La evolución de la gestión de datos

Una gestión de datos eficaz ha sido crítica para el éxito empresarial durante más de 50 años: desde mejorar la precisión de los informes, hasta detectar tendencias y tomar mejores decisiones que impulsen la transformación digital, habilitando nuevas tecnologías y modelos de negocio.

Los datos se han convertido en un nuevo tipo de capital, y las organizaciones con visión de futuro continúan buscando formas más inteligentes de utilizarlos. A continuación, se presentan algunas de las principales tendencias en gestión de datos moderna que vale la pena observar y explorar:

Tejido de datos:

La mayoría de las organizaciones gestionan hoy datos tanto on-premise como en la nube, utilizando múltiples sistemas de bases de datos, tecnologías de procesamiento y herramientas. Un tejido de datos, que combina arquitectura y tecnología de forma personalizada, emplea integración y orquestación dinámicas para permitir el acceso y el intercambio de datos sin fricciones en entornos distribuidos.

Gestión de datos en la nube:

Cada vez más empresas están trasladando parte o la totalidad de sus plataformas de gestión de datos a la nube. Este enfoque aprovecha beneficios como escalabilidad, seguridad avanzada, acceso mejorado, copias de seguridad automatizadas, recuperación ante desastres y optimización de costos. Las bases de datos en la nube, los modelos DBaaS, los almacenes de datos y los lagos de datos en la nube continúan ganando popularidad.

Gestión de datos aumentada:
Considerada por Gartner como una de las tendencias más disruptivas, la gestión de datos aumentada utiliza IA y machine learning para configurar y ajustar automáticamente los procesos de gestión de datos. Este enfoque automatiza tareas relacionadas con la calidad de los datos, la gestión de datos maestros y la integración de datos, liberando a los equipos técnicos para que se enfoquen en generar mayor valor estratégico.

Según Gartner, las tareas manuales de gestión de datos se reducirán significativamente mediante la incorporación de machine learning y la gestión automatizada del nivel de servicio.

Analíticas aumentadas:
Las analíticas aumentadas, otra tendencia clave identificada por Gartner, utilizan inteligencia artificial, machine learning y procesamiento de lenguaje natural (NLP) no solo para identificar automáticamente información estratégica, sino también para democratizar el acceso a analíticas avanzadas. Esto permite que más personas dentro de la organización, y no solo los científicos de datos, puedan interactuar con los datos de forma natural y conversacional.

Resumen

Sabemos que la información se deriva de los datos. Y si la información es poder, gestionar y capitalizar los datos de manera eficaz puede convertirse en el verdadero superpoder de una empresa.

En este contexto, los roles asociados a la gestión de datos y al análisis de bases de datos (DBA) están evolucionando para convertirse en agentes de cambio, impulsando la adopción de la nube, aprovechando nuevas tendencias y tecnologías, y generando valor estratégico sostenible para la organización.