¿Qué es la gestión de datos?

¿Qué es la gestión de datos?

Empecemos con una definición de gestión de datos.

La gestión de datos es la práctica de organizar, procesar, almacenar, proteger y analizar los datos de una organización a lo largo de su ciclo de vida. A través de un manejo eficiente, puedes asegurarte de que toda tu información sea segura y confiable.

Una buena gestión de datos mejora la eficiencia, te proporciona información precisa sobre el rendimiento del negocio para que puedas tomar decisiones estratégicas y asegura que cumples con los requisitos legales. Puedes pensar en la gestión de datos como la implementación técnica de tu ciclo de vida de datos, de acuerdo con tu estrategia de gobernanza de datos.

La gobernanza de datos es el proceso de crear políticas y marcos para un manejo eficiente de los datos, lo que garantiza que tu organización aproveche al máximo sus datos mientras cumple con la normativa. 

¿Cuáles son los principales tipos de gestión de datos?

La gestión de datos es una disciplina amplia que abarca múltiples elementos. Estos son algunos ejemplos comunes de gestión de datos:

• Arquitectura de datos: este es un marco que muestra cómo se estructuran y gestionan los activos de datos dentro de una organización, lo que incluye modelos, políticas, estándares y reglas.
• Modelado de datos: los modelos de datos son diagramas visuales que muestran cómo fluyen los datos a través de una aplicación u organización, y cada modelo representa un conjunto de datos o una relación. Esto ayuda a los usuarios a comprender la estructura de datos.
• Ingestión de datos: La ingestión de datos en las canalizaciones implica procesar los datos para corregir errores, eliminar duplicados y combinar conjuntos de datos. ETL (extraer, transformar, cargar) y ELT (extraer, cargar, transformar) son ejemplos de canalizaciones de datos que se utilizan para filtrar, fusionar y formatear datos para su uso en análisis de inteligencia artificial (IA) e inteligencia empresarial (BI).
• Catalogación de datos: al crear un inventario de tus recursos de datos, puedes hacerlos más buscables y permitir la colaboración entre los usuarios.
• Almacenamiento de datos: las organizaciones tienden a almacenar sus datos en un almacén de datos (un sistema empleado para albergar grandes cantidades de datos estructurados), un lago de datos (un repositorio central para datos estructurados y no estructurados) o un data lakehouse (que es un híbrido entre un almacén de datos y un lago de datos).
• Optimización y mantenimiento de datos: a medida que tus datos y patrones de uso cambian con el tiempo, el rendimiento de tu analítica puede comenzar a degradarse. Para mantener un rendimiento óptimo, necesitas un plan para hacer seguimiento y gestionar los cambios.

Los beneficios empresariales de la gestión de datos

Las organizaciones ahora tienen acceso a grandes cantidades de datos y, sin una gestión robusta, es fácil sentirse abrumado y perderse valiosas perspectivas y oportunidades. A medida que aumenta el volumen de tus datos, necesitarás una estrategia que abarque la gestión y el mantenimiento a lo largo de su ciclo de vida.

Eficiencia e integridad

Una gestión de datos exitosa da lugar a procesos optimizados y a la integridad de los datos, ambos contribuyen a mejorar el rendimiento empresarial. Con las estructuras y los sistemas adecuados, puedes organizar y utilizar tus datos de manera mucho más eficiente.

La administración de datos incluye optimizar los flujos de trabajo y automatizar tareas repetitivas, así como garantizar que los datos se mantengan en una ubicación bien organizada y centralizada. Esto significa que el proceso de recopilación y análisis de datos es más rápido, y no tendrás que perder tiempo buscando información relevante.

Si garantizas la calidad y la integridad de tus datos, reducirás radicalmente el riesgo de duplicaciones o lagunas que provoquen errores costosos y retrasos en los proyectos. No te confundirás por varias copias de un archivo en diferentes ubicaciones y sistemas distintos, por ejemplo.

Además del aumento de la productividad, un mejor acceso a los datos mejora la colaboración y la comunicación entre departamentos y ayuda a reducir los silos.

Confiabilidad y precisión

Con una buena gestión y mantenimiento de datos, puedes asegurarte de que tu información sea siempre precisa y fiable. Gracias a métodos como la validación de datos y la implementación de procesos de limpieza, puedes encontrar y corregir cualquier error, inconsistencia o valor faltante.

Una parte clave de la gestión de datos para el lakehouse es elegir un formato que sea versátil, pueda adaptarse a los cambios de datos y sea interoperable entre sistemas. Esto te ofrece la mayor flexibilidad para usar herramientas de análisis e IA en toda tu organización, sin tener que capacitar o migrar usuarios a nuevos sistemas. Un formato de datos interoperable le permite mantener una única copia de los datos para su uso en toda la organización, minimizando la duplicación de datos, reduciendo los costos de almacenamiento y promoviendo una buena higiene de datos.

Todo esto significa que puedes confiar en los datos para tomar decisiones acertadas. Contar con información actualizada y precisa te brinda mayores insights y te permite responder eficazmente a los cambios del mercado y a las necesidades de los clientes.

Privacidad y seguridad

Una gestión adecuada de los datos es inherentemente más segura y funciona de la mano con las políticas de gobernanza de datos. Mientras que la gobernanza de datos proporciona políticas y marcos a nivel de toda la compañía que apoyan la calidad y la auditoría de datos, la gestión de datos abarca la organización técnica y práctica de los datos.

Con una gestión y gobernanza de datos efectivas, siempre sabrás dónde están tus datos y tendrás registros de quién está autorizado a acceder a ellos. Esto facilita detectar posibles vulnerabilidades, descubrir si falta información y prevenir accesos no autorizados, lo que podría llevar a brechas.

La gestión de datos también implica agregar protocolos de seguridad como el cifrado y la anonimización de datos para proteger contra ciberataques. Abarca todo el ciclo de vida de los datos en tu sistema, incluida la eliminación de registros que hayan superado la fecha en la que legalmente puedes almacenarlos. Al mantener únicamente la información necesaria del cliente y conservar registros de su consentimiento, puedes garantizar el cumplimiento de las leyes de privacidad de datos y las regulaciones específicas de la industria.

La privacidad y seguridad de los datos te ayudan a proteger tu negocio no solo de sanciones económicas, sino también de la publicidad negativa que conlleva una brecha. Si demuestras que puedes proteger tus datos, generarás confianza con clientes y socios comerciales.

Escalabilidad y recuperación

Otra ventaja de la gestión de datos es que puede ayudar a tu empresa a escalar. Con mejor visibilidad y datos confiables, puedes tomar decisiones con rapidez, responder a cambios y aprovechar nuevas oportunidades. También tendrás más información sobre las preferencias de los clientes y podrás demostrar tu crecimiento y potencial a nuevos inversores.

El aumento de la eficiencia, incluidos los procesos automatizados y repetibles, te permite reducir los costos operativos y manejar mayores cantidades de datos a medida que creces. Con una plataforma en la nube para servicios de gestión de datos, no tienes que preocuparte por expandir el almacenamiento de datos.

Una buena gestión de datos también incluye estrategias robustas de copia de seguridad y recuperación, lo que garantiza que puedas recuperar tus datos críticos rápidamente y minimizar el tiempo de inactividad en caso de un ciberataque o una falla del sistema.

¿Cuáles son los desafíos para una gestión de datos exitosa?

A medida que tu volumen de datos crece, se vuelve cada vez más complejo dar seguimiento a dónde está almacenado y quién tiene acceso a él. Estos son algunos de los problemas clave que enfrentan las empresas:

Cumplimiento

La gestión de datos es la implementación técnica de tu estrategia de gobernanza de datos; por lo tanto, si no aciertas con la estrategia de gobernanza, será más difícil gestionar los datos.

Hay muchas normativas a considerar, como la Ley de Protección de Datos de 2018, la Ley de Privacidad del Consumidor de California y el RGPD (Reglamento General de Protección de Datos). Además, el panorama normativo cambia constantemente, por lo que hay que esforzarse mucho para mantenerse al día, en especial, si se trata de una empresa internacional.

Seguridad y privacidad de los datos

Nuevamente, cuantos más datos tengas, más difícil será mantenerlos seguros. Si tus políticas de gestión de datos no están a la altura, la información desorganizada provocará errores y una seguridad laxa. Pero con todas las demás tareas diarias que tienes que completar, la seguridad y el cifrado a veces pueden pasar desapercibidos.

Una gestión de datos deficiente puede, en última instancia, provocar la pérdida total de datos o una falla completa del sistema, lo que expone a su empresa a riesgos de brechas de seguridad, interrupciones operativas (y la consecuente reducción de ingresos). El incumplimiento de los requisitos de seguridad y privacidad puede conllevar acciones legales y multas, sin mencionar el daño a la reputación y la pérdida de confianza del consumidor.

Integración de datos

La mayoría de las organizaciones usan múltiples sistemas para recopilar y almacenar sus datos, pero puede resultar difícil reunirlos todos para su procesamiento o análisis si los sistemas no se integran bien (en especial, con los sistemas heredados). Si decides consolidar todos tus datos en una sola plataforma o repositorio, ¡eso es aún más complicado!

Cada una de tus aplicaciones o herramientas de gestión de datos tendrá un estilo diferente de base de datos, y hay muchos tipos y formatos de datos diferentes. Antes de intentar la integración, deberás asegurarte de que los datos se formateen y transformen cuando sea necesario, para evitar errores en la comparación y el análisis.

Silos de datos y dependencia de proveedores

Es difícil tener un plan sólido de gestión de datos cuando los datos están desorganizados. Además, mantener los datos en sistemas separados crea silos de datos, lo que dificulta la coherencia en toda la organización, obtener una visión general de los datos y confiar en la precisión de los conjuntos de datos.

Si los datos se superponen en los silos, podrías descubrir que los recursos se están desperdiciando, ya que dos equipos terminan analizando los mismos datos. Los silos también son perjudiciales para el intercambio de información y la colaboración entre departamentos.

Surgen problemas adicionales debido a la falta de portabilidad de los datos, lo que implica que no es sencillo moverlos entre diferentes entornos. Esto podría deberse a que el formato en el que se almacenan tus datos es propiedad de un proveedor específico, en lugar de ser utilizable en todas las plataformas.

Eso nos lleva al desafío de la dependencia de proveedores, que ocurre cuando no es viable para ti cambiar de un producto porque interrumpiría tus operaciones o costaría demasiado. En este caso, estás obligado a seguir con tu proveedor actual, aunque no te esté dando un buen servicio.

¿Cómo puede ayudar una plataforma de gestión de datos?

Una plataforma de gestión de datos, como Databricks, es un sistema digital integrado que te ayuda a recopilar, organizar y analizar grandes cantidades de datos para cargas de trabajo de analítica, BI e IA en toda tu organización. Algunos casos de uso comunes incluyen segmentar audiencias para obtener insights sobre el comportamiento de los clientes, monitorear el fraude financiero o abordar preventivamente las fluctuaciones en la cadena de suministro.

Estos sistemas de gestión de datos centralizan los datos para que sean accesibles a todos en la organización, lo que reduce los silos y las inconsistencias. Por lo general, incluyen configuraciones de seguridad de datos esenciales como cifrado y funciones automáticas de respaldo y recuperación.­ Además, ofrecen herramientas y capacidades de ETL y ELT, gobernanza de datos y gestión de metadatos. También pueden ofrecer funcionalidades autónomas de mantenimiento y optimización de datos para mantener bajos los costos de almacenamiento y alto el rendimiento de las consultas.

Como plataforma de gestión de datos, Databricks combina las capacidades únicas de la arquitectura de data lakehouse con una plataforma de inteligencia de datos impulsada por modelos de IA que analizan tus datos junto con la forma en que se utilizan. Con Databricks Data + AI Platform, las empresas cuentan con acceso al lenguaje natural, catalogación y descubrimiento semántico, gestión y optimización automatizadas, y mejor gobernanza y privacidad.

La IA también potencia la optimización predictiva de Databricks, una herramienta que optimiza automáticamente sus datos aprendiendo de sus patrones de uso. Predice la mejor manera de optimizar y luego realiza las acciones correctas. Esto garantiza que solo ejecutes optimizaciones que generen un alto retorno de la inversión — además, reduce los costos de almacenamiento y mantiene un buen rendimiento en consultas.

Estas características contribuyen a la calidad general de los datos y a la confiabilidad de los flujos de datos a lo largo de todo el ciclo de vida de la gestión de datos, al igual que las demás características impulsadas por DatabricksIQ, que crea modelos de IA generativos altamente especializados y precisos que comprenden tus datos y tu terminología empresarial.

Garantizar el éxito con las mejores prácticas de gestión de datos

La gestión de datos es una gran tarea y nunca termina. A continuación, te ofrecemos algunas formas de garantizar que tus esfuerzos de gestión de datos se desarrollen sin problemas.

Identificar objetivos comerciales

Es importante comprender los objetivos de toda la compañía para asegurarte de que tu estrategia de gestión de datos esté alineada con ellos. Esto te ayudará a saber qué conjuntos de datos son relevantes y, por tanto, vale la pena recopilar, conservar y analizar, lo que significa que tu software de gestión de datos no se saturará.

Luego, puedes desarrollar un plan que se centre en los datos adecuados y en los KPI más relevantes. ¿Qué insights serán más valiosos para el negocio en su conjunto? También puedes establecer objetivos relacionados con los datos que contribuirán al éxito general de la empresa, como reducir la duplicación de datos en un 50 % en un año.

Priorizar la calidad de los datos

El uso de datos de alta calidad es la única manera de obtener insights confiables y tomar decisiones precisas. Por lo tanto, tendrás que preparar tus datos antes de usarlos y confirmar su integridad. La preparación de datos incluye la limpieza, edición, organización, integración y fusión de datos, así como su prueba. Todo esto te ayuda a garantizar que los datos sean consistentes y precisos.

Otros procesos para mejorar la calidad de los datos incluyen capacitar a los miembros del equipo sobre la manera adecuada de ingresar datos y realizar comprobaciones periódicas de precisión. Debes ser capaz de identificar cualquier dato incorrecto u obsoleto y estar atento a los errores de formato y ortografía que puedan afectar a los resultados.

Habilitar la interoperabilidad

La interoperabilidad de datos significa que puedes intercambiar y procesar datos entre diferentes sistemas y procesos empresariales, incluso si se encuentran en múltiples formatos y ubicaciones,­ lo que te proporciona una visión unificada de tus datos. Esto facilita lograr eficacia en la gestión y gobernanza de datos.

Como mencionamos antes, tendrás que evitar la dependencia de proveedores y optar por soluciones de gestión de datos que sean interoperables entre formatos.

Por ejemplo, Delta Lake UniForm (abreviatura de Delta Lake Universal Format) se basa en un marco de almacenamiento de código abierto que proporciona una vista en tiempo real de los datos para todos los usuarios, independientemente del formato. La perfecta unificación de los formatos de tabla significa que no es necesario crear copias de datos adicionales ni silos de datos.

Asegurar la seguridad de los datos

Empieza creando políticas de seguridad y gobernanza, y capacita a los empleados sobre cómo manejar los datos de forma segura. Puedes limitar el acceso con diferentes niveles de permisos (aunque asegúrate de comprobar que todos tengan acceso a los datos que necesitan para realizar su trabajo y explicar por qué existen límites).

Elige un sistema de gestión de datos con configuraciones de seguridad robustas, usa técnicas de cifrado y anonimización de datos, y elimina la información cuando ya no la necesites. Haz varias copias de seguridad de tus datos y establece una estrategia para afrontar una posible brecha.

Continuar con las auditorías y los informes

Es importante realizar auditorías periódicas de tus datos para mantener la fiabilidad y el cumplimiento, así como para generar informes significativos. Los informes de datos muestran cómo va tu negocio a lo largo del tiempo, a menudo empleando visualizaciones como gráficos y tablas en un panel de control en línea. También puedes utilizar informes regulares para verificar anomalías y asegurarte de que tus datos sean sólidos.

Los informes de cumplimiento revelan cómo recopilas, almacenas, usas y proteges los datos de tu propia empresa y los de los clientes. Es útil para demostrar que cumples con todos los requisitos relevantes. Los informes analíticos te permiten analizar una estrategia o proceso empresarial y tomar decisiones basadas en datos, al combinar información cualitativa y cuantitativa.

Crear una estrategia de gestión de datos

Sobre todo, necesitas elaborar un plan para guiar tus actividades de gestión de datos. Esta hoja de ruta debe regular exactamente cómo tu organización recopilará, organizará, empleará y analizará los datos, según los procesos documentados.

La estrategia debe describir las mejores prácticas para evitar los diversos desafíos que plantea la gestión de datos e incluir políticas y flujos de trabajo oficiales que garanticen la coherencia. Estas políticas deben abarcar la distribución, la seguridad y el cumplimiento normativo de los datos, y especificar qué herramientas deben utilizarse.

Cómo desarrollar una estrategia de gestión de datos

Por supuesto, cada negocio y sus datos son únicos, por lo que no existe un plan de gestión de datos único que se adapte a todos los casos. Sin embargo, los pasos básicos son los mismos para la mayoría de las organizaciones.

Comienza por realizar una auditoría o evaluación para evaluar tu infraestructura de datos actual, lo que incluye fuentes de datos, plataformas, procesos y capacidades. Además de buscar lagunas y vulnerabilidades de seguridad, puedes realizar un análisis DAFO para destacar fortalezas y debilidades.

Delinea tus objetivos relacionados con los datos y alinealos con metas más amplias. Configura procesos para recopilar y preparar datos, incluidas la transformación y limpieza de datos. Establece directrices para verificar su precisión, integridad y que estén actualizados. Por ejemplo, ¿cómo identificarás datos incompletos o inexactos?

Incluye políticas de gobernanza de datos para garantizar que los datos se usen de manera correcta y consistente en todo el negocio, y define las funciones y responsabilidades de los usuarios. No olvides el cumplimiento normativo: ¿quién verificará que los clientes hayan dado su permiso para recopilar y utilizar sus datos?

También deberás considerar la tecnología para el almacenamiento, procesamiento y análisis de datos, así que tómate el tiempo necesario para investigar y encontrar un sistema que permita la interoperabilidad. ¿Cómo y dónde almacenarás los datos y cómo los mantendrás seguros? Asegúrate de que sea fácil para los equipos colaborar y comunicar los insights derivados de los datos.

Comunica estas políticas a todos los empleados y ofrece una capacitación integral sobre cómo recopilar, usar y proteger los datos. Puede que necesites contratar nuevo personal con habilidades específicas en gestión de datos o traer consultores externos para supervisar el cambio. Asegúrate de que todos entiendan la estrategia de gestión de datos y cómo desempeñar su papel en ella.

Por último, es importante monitorear y evaluar de manera regular tu estrategia de gestión de datos para garantizar su eficacia; puede que necesites hacer ajustes basados en el rendimiento y la precisión de los datos.

¿Cómo puede un data lakehouse mejorar la gestión de datos?

Además de seguir las mejores prácticas mencionadas anteriormente, puedes mejorar tus esfuerzos de gestión de datos empleando un data lakehouse. ¿Qué es un lakehouse? Es un tipo de arquitectura abierta que combina los mejores elementos de los lagos de datos y los almacenes de datos.

Si bien los almacenes son ideales para datos estructurados, no son adecuados (ni rentables) para otros tipos de datos, como los no estructurados o semiestructurados. Los lagos de datos son adecuados para almacenar datos sin procesar en diversos formatos, pero no admiten transacciones ni garantizan la calidad de los datos. Los lakehouses ofrecen lo mejor de ambos mundos.

Los lakehouses emplean funciones de gestión de datos similares a las de un almacén de datos, pero se construyen directamente sobre almacenamiento en la nube de bajo costo en formatos abiertos. Esto los hace escalables, y permite almacenar, pulir, analizar y acceder a una amplia variedad de tipos de datos. Tus equipos pueden usar los datos sin necesidad de acceder a múltiples sistemas, lo que ayuda a eliminar los silos.

Databricks Data + AI Platform es un sistema unificado construido sobre la arquitectura lakehouse, lo que significa que existe una arquitectura única para la integración, el almacenamiento, el procesamiento, la gobernanza, el uso compartido, la analítica y la IA.

Incluye la función UniForm de Delta Lake que permite la portabilidad e interoperabilidad de datos, incluida la posibilidad de cambiar entre formatos de tablas abiertas. No tienes que preocuparte por la dependencia de proveedores ni por ecosistemas cerrados, y tus datos siempre están bajo tu control, lo que hace que la gestión de datos sea lo más sencilla posible.