Con demasiada frecuencia, las organizaciones toman decisiones críticas basadas en datos que no pueden ver o comprender. Esto puede poner en peligro la inteligencia comercial, que es fundamental para mantener una ventaja competitiva en cualquier industria basada en datos. Para abordar este problema, las empresas deben administrar y preservar activamente sus datos a lo largo de su existencia. ¿Tiene su empresa el sistema de gestión de datos o las herramientas que necesita para prosperar en el mercado global?
¿Qué es la gestión de datos?
La gestión de datos es la recopilación, el almacenamiento, la protección, la entrega y el procesamiento eficientes de los datos. En los negocios, los datos suelen estar relacionados con clientes, prospectos, trabajadores, tratos, competidores y finanzas. Cuando una organización administra los datos con éxito, obtiene conocimientos que impulsan las elecciones comerciales.
La protección de sus datos debe ser una prioridad principal durante todo el proceso, especialmente a medida que aumentan las preocupaciones sobre la privacidad de los datos y los ataques de ransomware se vuelven más comunes.
Dado que las aplicaciones comerciales y las bases de datos dentro de ellas varían en tamaño, cada organización debe adoptar su propia estrategia para estas etapas. Debe hacerlo teniendo en cuenta su entorno tecnológico específico y, si es necesario, definir y agregar nuevos pasos al proceso.
Para una startup con datos limitados, la limpieza de datos, por ejemplo, podría ser un paso modesto y rápido. Sin embargo, una organización de nivel empresarial puede necesitar priorizarlo al principio del proceso.
¿Qué tipos de sistemas de gestión de datos existen?
Los sistemas de gestión de datos hacen que la tarea de gestión de datos sea más manejable al automatizar algunos de los aspectos de integración y revisión de datos críticos que consumen más tiempo. Estos sistemas incluyen bases de datos y herramientas de análisis que permiten a las empresas no solo almacenar y organizar datos críticos, sino también consultar el sistema según sea necesario. Los mejores sistemas condensan los datos en informes significativos que contienen gráficos que permiten a los usuarios contextualizar los datos de un vistazo.
Algunos incluso contienen recomendaciones automatizadas para la toma de decisiones habilitadas por el aprendizaje automático, lo que ayuda a las partes interesadas clave a tomar decisiones más informadas y efectivas sobre cómo controlar las operaciones comerciales.
Los sistemas de gestión de datos incluyen los siguientes ejemplos:
#1. Dato de governancia
Informatica, Azure Data Catalog y Talend son herramientas que permiten a las empresas rastrear datos y correlacionarlos con metadatos para su posterior recuperación. Los metadatos ayudan a mejorar la estructura de datos al organizar la información de una manera más significativa. Las soluciones de monitoreo de datos ayudan a las empresas a comprender cada activo de datos a su disposición. Estos elementos deben estar presentes para que las grandes bases de datos sean realmente útiles. Según Risher, el gobierno de datos se trata de cómo se organizan, conservan y protegen los datos. Las empresas pueden garantizar la calidad de los datos a través del gobierno de datos.
#2. Inteligencia de negocios (BI)
Las soluciones de BI como Microsoft Power BI, Azure Synapse Analytics, Tableau y Snowflake mejoran el almacenamiento y la seguridad de los datos al tiempo que proporcionan datos organizados y contextualizados a los responsables de la toma de decisiones. Las tecnologías de BI son necesarias para hacer uso de bases de datos masivas, que ningún ser humano esperaría revisar manualmente para obtener información relevante.
#3. Integración de datos
Herramientas como Azure Data Factory, Logic Apps y Functions proporcionan interfaces fáciles de usar para integrar diferentes fuentes de datos, lo que puede conducir a nuevos conocimientos. Por ejemplo, los datos del software de contabilidad y un CRM pueden parecer independientes y sin relación hasta que se organicen juntos. Cuando se combinan los datos de estos diversos sistemas, puede ayudar a obtener una imagen más completa del flujo de caja y los ingresos de la empresa. Esto es cierto para todas las fuentes de datos aparentemente no relacionadas pero de hecho conectadas.
#4. Gestión de datos maestros (MDM)
Este es el proceso de asegurar que una organización siempre trabaje con una única versión de información actual y confiable y base sus decisiones comerciales en ella. Consumir datos de todas sus fuentes de datos y presentarlos como una única fuente consistente y confiable, así como replicar datos en otros sistemas, requiere el uso de las tecnologías adecuadas.
#5. Administración de datos
En lugar de desarrollar políticas de gestión de la información, un administrador de datos las aplica y las hace cumplir en toda la empresa. Un administrador de datos, como su nombre lo indica, vigila las políticas de recopilación y movimiento de datos de la empresa, asegurando que se sigan las mejores prácticas y las reglas.
#6. Gestión de calidad de datos
Si un administrador de datos es un sheriff digital, un administrador de calidad de datos es su secretario judicial. La gestión de calidad está a cargo de buscar a través de los datos adquiridos para buscar problemas subyacentes, como registros duplicados, versiones inconsistentes, etc. El sistema de gestión de datos definido está respaldado por administradores de calidad de datos.
#7. Seguridad de datos
La seguridad de los datos es uno de los aspectos más críticos de la gestión de datos en la actualidad. A pesar del hecho de que las prácticas emergentes como DevSecOps incorporan consideraciones de seguridad en todos los niveles de desarrollo de aplicaciones e intercambio de datos, los especialistas en seguridad aún tienen la tarea de administrar el cifrado, evitar el acceso no autorizado, protegerse contra movimientos o eliminaciones accidentales y otras preocupaciones de primera línea.
#8. Gestión de grandes datos
El término "big data" se refiere a la recopilación, el análisis y la utilización de enormes volúmenes de información digital para mejorar las operaciones. En términos generales, este campo de la gestión de datos se especializa en la entrada, integridad y almacenamiento de datos sin procesar que otros equipos de gestión de datos utilizan para mejorar las operaciones y la seguridad o generar inteligencia comercial.
#9. Almacenamiento de datos
El almacenamiento de datos es el proceso de almacenamiento y análisis de datos. La información es la base de los negocios modernos. El gran volumen de datos ofrece un desafío obvio: ¿qué hacemos con todos estos bloques? La gestión del almacén de datos suministra y gestiona la infraestructura física y/o basada en la nube utilizada para agregar datos sin procesar y analizarlos a fondo para proporcionar información comercial.
¿Por qué es importante la gestión de datos?
La gestión de datos es un primer paso fundamental para implementar un análisis de datos eficiente a escala, lo que conduce a conocimientos críticos que brindan valor a sus consumidores y mejoran sus resultados. Con una buena gestión de datos, las personas de una organización pueden identificar y acceder a datos confiables para sus consultas. Una solución de gestión de datos eficiente puede proporcionar las siguientes ventajas:
#1. Visibilidad
La gestión de datos puede aumentar la visibilidad de los activos de datos de su organización, lo que facilita que las personas encuentren con rapidez y confianza los datos correctos para su investigación. La visibilidad de los datos permite que su empresa sea más organizada y eficiente al ayudar a los empleados a descubrir los datos que necesitan para ejecutar sus tareas de manera más efectiva.
#2. Fiabilidad
La gestión de datos reduce los posibles errores al establecer procesos y normas de uso y fomentar la confianza en los datos utilizados para tomar decisiones dentro de su organización. Las empresas pueden responder más rápidamente a los desarrollos del mercado y las necesidades de los clientes cuando cuentan con datos confiables y actualizados.
#3. Seguridad
La gestión de datos utiliza técnicas de autenticación y cifrado para proteger a su empresa y a sus empleados de pérdidas, robos e infracciones de datos. La sólida seguridad de los datos garantiza que la información crítica de la empresa se respalde y se pueda recuperar en caso de que la fuente principal no esté disponible. Además, la seguridad se vuelve cada vez más crítica si sus datos contienen información de identificación personal que debe administrarse adecuadamente para cumplir con la legislación de protección al consumidor.
#4. Escalabilidad
La gestión de datos permite a las empresas escalar con éxito situaciones de uso y datos a través de procesos repetibles que mantienen los datos y la información. Cuando los procesos son fáciles de replicar, su empresa puede minimizar los gastos adicionales de la duplicación, como el personal que completa la misma investigación una y otra vez o la repetición de consultas costosas.
¿Cuáles son los problemas con la gestión de datos?
Debido a que la gestión de datos es tan importante en el mercado digital actual, es fundamental que el sistema crezca para satisfacer las necesidades de datos de su organización. Las técnicas de gestión de datos convencionales hacen que las capacidades de escalado sean un desafío sin poner en peligro la gobernanza o la seguridad. Para garantizar que se puedan encontrar datos fiables, el software moderno de gestión de datos debe superar muchas dificultades.
#1. Aumento de las cantidades de datos
Cada departamento de su organización tiene acceso a varios tipos de datos y distintos requisitos para optimizar su valor. Los enfoques convencionales requieren que TI prepare los datos para cada caso de uso y luego administre las bases de datos o los archivos. A medida que se acumulan más datos, es fácil que una organización pierda de vista qué datos tiene, dónde están y cómo usarlos.
#2. Nuevos roles analíticos
A medida que su organización dependa más de la toma de decisiones basada en datos, más empleados deberán acceder a los datos y evaluarlos. Comprender las convenciones de nomenclatura, las estructuras de datos complicadas y las bases de datos puede ser difícil cuando el análisis está fuera del conjunto de habilidades de una persona. Si convertir los datos requiere demasiado tiempo o esfuerzo, el análisis no se llevará a cabo y el valor potencial de esos datos se reduce o se pierde.
#3. Requisitos de conformidad
Los estándares de cumplimiento en constante cambio dificultan garantizar que las personas utilicen los datos correctos. Los empleados de una empresa deben aprender de inmediato qué datos pueden y no deben usar, incluido cómo y qué información de identificación personal (PII) se ingiere, rastrea y monitorea para cumplir con los estándares de privacidad.
Mejores prácticas para la gestión de datos
La adopción de las mejores prácticas puede ayudar a su empresa a abordar algunas dificultades de gestión de datos y cosechar las recompensas. Aproveche al máximo sus datos implementando un plan eficaz de gestión de datos.
#1. Defina minuciosamente sus objetivos de negocio.
La primera etapa, como con cualquier actividad empresarial, es determinar los objetivos de su organización. Establecer objetivos ayudará a determinar el procedimiento para recopilar, almacenar, administrar, limpiar y evaluar datos. Los objetivos comerciales bien definidos garantizan que solo conserve y organice los datos que son relevantes para la toma de decisiones y evita que su software de administración de datos se sobrecargue y se vuelva inmanejable.
#2. Preste atención a la calidad de los datos.
Configura un sistema de administración de datos para ofrecer a su organización datos precisos, por lo tanto, implemente prácticas para aumentar la calidad de esos datos. Cree objetivos para agilizar la recopilación y el almacenamiento de datos, pero asegúrese de verificar la corrección de manera regular para que los datos no se vuelvan obsoletos o obsoletos de ninguna manera que pueda influir negativamente en el análisis. Estos algoritmos también deben detectar formatos inexactos o inconsistentes, errores ortográficos y otros problemas que influirán en los resultados. Otra estrategia para garantizar que los datos sean correctos desde el principio es capacitar a los miembros del equipo sobre el proceso adecuado para la entrada de datos y configurar la automatización de la preparación de datos.
#3. Proporcionar a la persona adecuada el acceso a los datos.
Los datos de calidad son solo la mitad de la batalla. También debe asegurarse de que las personas adecuadas tengan acceso a los datos cuando y donde los necesiten. En lugar de brindar pautas generales a todos en la empresa, generalmente es preferible establecer distintos niveles de permisos para que cada individuo tenga acceso a los datos esenciales para realizar su trabajo. Puede ser difícil lograr el equilibrio adecuado entre la comodidad y la seguridad, pero si su equipo no puede acceder a los datos que necesita con prontitud, se perderá tiempo y dinero.
#4. Dar a la protección de datos una prioridad máxima
Los datos deben estar adecuadamente accesibles dentro de su organización, pero debe implementar medidas de seguridad para mantener sus datos a salvo de personas ajenas. Instruya a los miembros de su equipo sobre cómo manejar los datos de manera responsable y asegúrese de que sus procesos cumplan con los requisitos de cumplimiento. Prepárese para el peor de los casos desarrollando un plan para hacer frente a una posible infracción. Elegir el software de administración de datos correcto puede ayudarlo a mantener sus datos seguros y protegidos.
Principales herramientas de gestión de datos en la nube
Las tecnologías de gestión de datos en la nube ayudan a las empresas a integrar y gestionar datos en muchas nubes. Esta estrategia permite que las empresas con grandes volúmenes de datos almacenen, clasifiquen, analicen y administren sus datos completamente en la nube.
#1. Panoplia
Panoply es una aplicación de almacenamiento de datos y ELT nativa de la nube que simplifica la integración y la gestión de datos. Es extremadamente fácil de usar y puede manejar equipos de varios niveles de habilidad, incluidos los usuarios comerciales.
Las características importantes incluyen:
- Una gran cantidad de conexiones de datos nativas que permiten la ingesta de datos simple con un solo clic
- Un panel fácil de usar que elimina las conjeturas de la gestión de datos y la elaboración de presupuestos
- Escalado automático de bases de datos de múltiples nodos para almacenamiento de datos de bajo mantenimiento
- Editor SQL para análisis de datos y consultas en el navegador
- Enlaces a herramientas populares de visualización y análisis de datos como Tableau, Looker, Power BI y otras
- TL;DR: Es una fantástica solución de inteligencia comercial llave en mano para las PYMES que buscan aprovechar al máximo sus datos a un costo menor.
Precio de Panoplia: se ofrece una prueba gratuita.
#2. Servicios web de Amazon
Amazon Web Services (AWS) proporciona una gama cada vez mayor de herramientas que se pueden combinar para formar una pila de gestión de datos en la nube eficiente. Si ya usa Amazon y genera una gran cantidad de datos, esta podría ser la herramienta de administración de datos en la nube adecuada para usted.
Los servicios importantes incluyen:
- Amazon Athena para análisis de datos basados en SQL
- Amazon S3 para almacenamiento provisional y temporal
- Amazon Glacier es un servicio de copia de seguridad y almacenamiento a largo plazo proporcionado por Amazon.
- AWS Glue para crear catálogos de datos para organizar, buscar y consultar sus datos
- Visualización de datos de Amazon y creación de paneles con QuickSight
- Almacenamiento de datos con Amazon Redshift
- Facturación independiente para cada servicio arrancado, de forma que los costes sean proporcionales al uso.
- TL;DR: es una herramienta valiosa para las principales organizaciones que crean cantidades masivas de datos y tienen la capacidad técnica para administrarlos. Sin embargo, los costos pueden aumentar rápidamente, lo que requiere una planificación cautelosa.
El costo de AWS varía según su implementación.
#3. microsoft azure
Cuando se trata de configurar un sistema de gestión de datos basado en la nube, Microsoft Azure ofrece una serie de posibilidades. También incluye una serie de herramientas de análisis que se pueden aplicar a los datos que se almacenan en Azure. Azure, como AWS, admite muchas bases de datos o formatos de almacenamiento de datos y ofrece un excelente conjunto de herramientas de administración.
Los servicios importantes incluyen:
- Almacenes de datos SQL típicos y servidores SQL que se ejecutan en máquinas virtuales
- Almacenamiento de blobs
- Opciones de almacenamiento de tablas al estilo NoSQL
- Instalaciones de nube privada
- Azure Data Explorer para el examen en tiempo real de conjuntos de datos sin procesar de transmisión muy grandes
- La integración de Panoply es simple para los servicios ELT/ETL.
- TL;DR: debido a que estas herramientas están basadas en la nube, no tendrá que preocuparse por la implementación. Sin embargo, existe una curva de aprendizaje si no está familiarizado con el entorno de Azure.
- El costo de Azure varía según su implementación.
#4. Nube de Google
Google Cloud Platform, como Amazon y Azure, ofrece una amplia gama de soluciones de gestión de datos basadas en la nube. También tiene un práctico administrador de flujo de trabajo que se puede usar para conectar varios componentes.
Las características clave de Google Cloud incluyen:
- BigQuery para almacenamiento de datos tabulares y análisis de BigQuery para consultas de estilo SQL
- Cloud BigTable para almacenamiento estilo base de datos NoSQL
- Admisión de datos en la nube a través de Pub/Sub y Cloud (Google Cloud también puede conectarse con una variedad de otras fuentes de datos)
- ML Engine para estudios más complejos que usan ML y AI Data Studio para la creación de tableros y análisis basados en GUI
- Cloud Datalab para ciencia de datos basada en código
- Vínculos a herramientas de BI populares como Charito, Domo, Looker, Tableau y otras
- TL;DR: si actualmente usa Google Cloud y opera con grandes volúmenes de datos, esta sería una adición simple, pero incluso los usuarios altamente técnicos enfrentarán una curva de aprendizaje difícil.
El costo de Google Cloud varía según su implementación.
Principales herramientas de integración de datos y ETL
Las soluciones de integración de datos y ETL transportan datos de un origen a un destino. Si Varias herramientas brindan diversos grados de flexibilidad para controlar el proceso de extracción, transformación y carga (p. ej., ETL frente a ELT), tenga en cuenta las necesidades de su empresa al evaluarlas.
Los sistemas ETL actuales también difieren mucho en términos de cómo puede interactuar con sus datos. Algunas herramientas tienen interfaces visuales, otras tienen integración de apuntar y hacer clic y otras exigen una comprensión más profunda de la codificación.
#5. Informática PowerCenter
Informatica PowerCenter es una herramienta ETL local. Sus características esenciales incluyen:
- Uso de conexiones listas para usar, conectividad perfecta e integración con todo tipo de fuentes de datos
- Validación automática de datos mediante auditoría automatizada sin scripts
- Transformaciones de datos avanzadas, como datos no relacionales, XML, JSON, PDF, Microsoft Office y datos de IoT
- Gestión basada en metadatos que proporciona representaciones gráficas de flujos de datos, impacto y linaje
- TL;DR: En un mundo de plataformas en la nube, Informatica PowerCenter es un obstáculo local que puede ser justo lo que necesitan las empresas limitadas por problemas normativos complejos.
El costo de Informatica PowerCenter está disponible previa solicitud.
#6. Punto de datos
Plataforma ETL basada en la nube llamada Stitch Data. Stitch incluye las siguientes características:
- Preintegrado con docenas de fuentes de datos dentro y fuera de la nube, transporta datos a Amazon Redshift, S3, BigQuery, Panoply, PostgreSQL y otros
- Programación simple de replicación de datos
- Manejo de errores y alertas con resolución automatizada cuando sea posible API y marco JSON, lo que le permite enviar datos mediante programación a un almacén de datos
- Servicio de nube administrado con escalado automático y SLA de nivel empresarial
- TL; DR: la plataforma Segment de código abierto de Stitch ofrece una amplia gama de integraciones, así como una serie de conectores de origen comunitario, lo que la convierte en una alternativa popular.
El precio de Stitch comienza en $ 100 por mes, según el tamaño de los datos.
#7. cincotran
Fivetran es una canalización de datos basada en la web que combina datos de aplicaciones SaaS y bases de datos en un solo almacén de datos. Las siguientes son algunas de las características principales de Fivetran:
- Ofrece integración directa y transmite datos a través de una conexión segura directa utilizando una capa de almacenamiento en caché inteligente.
- La capa de almacenamiento en caché ayuda en el movimiento de datos de una ubicación a otra sin tener que almacenar una copia en el servidor de aplicaciones.
- Fivetran no impone ningún límite de datos.
- Se puede utilizar para centralizar los datos de una empresa e integrar todas las fuentes para determinar los indicadores clave de rendimiento (KPI) en toda la empresa.
- TL; DR: Dada su valoración reciente, Fivetran es grande y solo va a crecer. Es reconocido por ser un poco más complicado que Stitch, pero el principal factor decisivo es si incluye o no los conectores que necesita.
El precio de Fivetran comienza en $1 por crédito y se basa en filas activas mensuales.
#8. licuado
Este es otro servicio de integración de datos y ETL basado en la nube que ofrece los siguientes beneficios:
- Se conecta a múltiples fuentes de datos con unos pocos clics y transporta datos a Amazon Redshift, Panoply, PostgreSQL, MS SQL Server y otros servicios.
- Los datos históricos de los servicios en la nube se cargan y sincronizan.
- Importe datos de varias fuentes de datos de forma regular o en intervalos predeterminados.
- Recopilación, detección y preparación automática de datos utilizando un esquema relacional apropiado
- TL; DR: Blendo es una opción sólida que con frecuencia es elogiada por su servicio, pero puede carecer de integraciones críticas clave.
El precio de Blendo comienza en $ 150 por mes y varía según la cantidad y el tipo de integraciones, así como el volumen de datos.
#9. SSIS de Microsoft SQL Server
Microsoft proporciona SSIS, una interfaz gráfica para administrar ETL utilizando MS SQL Server. Las características importantes incluyen:
- La interfaz fácil de usar permite a los usuarios implementar sistemas de almacenamiento de datos integrados sin tener que escribir mucho o nada de código.
- La interfaz gráfica permite ETL simple de arrastrar y soltar para una variedad de tipos de datos y destinos de almacenamiento, incluidas bases de datos que no son de MS.
- Es una excelente solución para un equipo con una combinación de niveles de habilidad técnica, ya que funciona igualmente bien para expertos en ETL y tipos de apuntar y hacer clic.
- SSIS es una opción obvia si se trata de SQL Server. No obstante, algunas tareas requieren conocimientos de codificación, lo que puede ser un desafío para los equipos con menos conocimientos.
SSIS cuesta $0.450 por hora.
#10. Factoría de datos de Azure
Microsoft proporciona Azure Data Factory (ADF), una herramienta ETL para su plataforma Azure basada en la nube, además de SQL Server SSIS, la solución ETL local de la empresa. Las principales características de ADF son las siguientes:
- Las canalizaciones de ETL en ADF están diseñadas con una interfaz gráfica, lo que permite el uso de código bajo.
- Para la ingesta de datos simple, hay disponible una amplia gama de interfaces de datos.
- Compatibilidad completa para importar datos en almacenes de datos de Azure
- Azure Data Factory es una opción más fácil de usar que SQL Server SSIS, que puede ser adecuada para las empresas que buscan una opción de ETL local.
$1 por 1,000 ejecuciones de Azure Data Factory.
Conclusión
No es necesario que una empresa esté basada en datos. En realidad, los datos pueden ser justo lo que su negocio necesita para tomar las decisiones correctas, orientarse hacia las necesidades del cliente y expandirse de manera más efectiva.
No existe una estrategia de gestión de datos única para todos, pero hay docenas de posibilidades para cualquier negocio. Los datos son una colección de hechos, no una opinión sobre cómo le está yendo a su negocio. ¿Cómo puedes usar esos hechos a tu favor?
Cree su programa de gestión de datos utilizando la información proporcionada anteriormente. Configure la estructura adecuada para su empresa y realice un seguimiento de su éxito. Mantenga un ojo en su negocio a medida que se expande.
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Referencias
