Prácticas Esenciales en la Gestión de Datos: MDM, Seguridad y Mejores Estrategias

Introducción

En la era digital actual, los datos se han convertido en un activo crítico para las organizaciones de todos los sectores. Una gestión efectiva de datos es esencial para asegurar que los datos sean precisos, consistentes y estén disponibles cuando se necesiten. Sin una adecuada gestión de datos, las organizaciones corren el riesgo de tomar decisiones erróneas basadas en información incompleta o inexacta, lo que puede llevar a la pérdida de oportunidades y posibles pérdidas financieras.

Este artículo explicará los fundamentos de la gestión de datos, incluyendo MDM, metadatos y la gestión del ciclo de vida de los datos. También se discutirán las mejores prácticas y estrategias para el éxito.

¿Qué es la Gestión de Datos?

La gestión de datos implica la recolección, almacenamiento, organización, mantenimiento y uso eficiente de los datos en una organización. Implica asegurar la calidad, accesibilidad, seguridad y gobernanza de los datos a lo largo de su ciclo de vida.

Una tienda puede utilizar la gestión para reunir información de los clientes de pedidos en línea, ventas en tienda y programas de fidelidad. Esto les ayuda a entender mejor a sus clientes y tomar decisiones basadas en datos.

Gestión de Datos Maestros (MDM)

MDM es importante para mantener una fuente principal de datos precisa y consistente en toda una organización. Los datos maestros incluyen información importante para las operaciones comerciales, como detalles de clientes, información de productos y registros de proveedores. MDM asegura que estos datos sean consistentes, precisos y estén actualizados en todos los sistemas y departamentos.

¿Cuándo Necesitas MDM?

Las organizaciones generalmente necesitan MDM cuando tienen múltiples sistemas y bases de datos que contienen datos superpuestos o inconsistentes. Esto puede resultar en problemas como entradas repetidas, datos inexactos y desafíos para obtener una perspectiva integral de entidades cruciales, como clientes o productos. MDM ayuda a resolver estos desafíos mediante:

1. Consolidación de datos de varias fuentes
2. Identificación y resolución de inconsistencias en los datos
3. Establecimiento de políticas de gobernanza de datos
4. Provisión de una vista centralizada de los datos maestros

Gestión de Metadatos

El metadato es un dato que describe a otros datos, proporcionando contexto y significado. Implica capturar, almacenar y gestionar esta información descriptiva para permitir una mejor descubrimiento de datos, comprensión y gobernanza. Ejemplos de metadatos incluyen linaje de datos, diccionario de datos y métricas de calidad de datos.

Gestión del Ciclo de Vida de los Datos

La Gestión del Ciclo de Vida de los Datos (DLM, por sus siglas en inglés) es el proceso de gestión de datos desde su creación hasta su eventual archivo o eliminación. DLM asegura el manejo adecuado de los datos a lo largo de su ciclo de vida, desde la captura inicial y almacenamiento hasta su disposición final. Los principales objetivos de DLM son:

1. Seguridad: Proteger los datos de acceso no autorizado, modificación o eliminación.
2. Disponibilidad: Asegurar que los datos estén accesibles cuando los usuarios autorizados lo necesiten.
3. Integridad Estructural a Largo Plazo: Mantener la integridad y usabilidad de los datos a lo largo del tiempo, incluso cuando los sistemas y tecnologías evolucionan.

Mejores Prácticas y Estrategias para la Gestión del Ciclo de Vida de los Datos

1. Desarrollar un marco de gobernanza de datos que defina políticas, procedimientos y responsabilidades para la gestión de datos a lo largo de su ciclo de vida.
2. Utilizar encriptación, controles de acceso y monitoreo para mantener los datos sensibles a salvo del acceso no autorizado.
3. Respaldar regularmente los datos y probar los procesos de restauración para asegurar la disponibilidad de los datos en caso de fallos del sistema o desastres.
4. Establecer directrices para el almacenamiento de datos. Asegurarse de mantener los datos solo el tiempo necesario. Asegurarse de que los datos cumplan con todas las leyes y regulaciones.
5. Utilizar herramientas de automatización para agilizar los procesos de gestión de datos y reducir los errores manuales.

Aspectos de Seguridad en la Gestión de Datos

La seguridad de los datos es un aspecto crítico de la gestión, ya que las organizaciones son responsables de proteger la información sensible contra el acceso, modificación o divulgación no autorizados. Algunas consideraciones clave de seguridad en la gestión incluyen:

1. Control de Acceso: Establecer normas estrictas de acceso para los usuarios para asegurar que solo las personas autorizadas puedan acceder a los datos importantes.
2. Encriptación: Encriptar los datos tanto en reposo como en tránsito para protegerlos de accesos no autorizados o intercepciones.
3. Monitoreo y Auditoría: Monitorear regularmente el acceso y uso de los datos para detectar y responder a posibles incidentes o brechas de seguridad.
4. Cumplimiento: Asegurarse de que la gestión cumpla con las regulaciones del sector como GDPR, HIPAA o PCI-DSS.

Ejemplo de Gestión de Datos en Acción

Una organización de salud necesita gestionar datos de pacientes en varios sistemas. Estos sistemas incluyen registros médicos electrónicos (EHRs), sistemas de facturación y bases de datos de investigación. Para asegurar una gestión efectiva, la organización puede:

1. Usar una solución MDM para una fuente única de datos del paciente, asegurando consistencia y precisión en todos los sistemas.
2. Establecer directrices para documentar información clave de los pacientes, incluyendo su fuente, fecha de creación y nivel de precisión.
3. Establecer políticas y procedimientos de gobernanza de datos para gestionar los datos de los pacientes a lo largo de su ciclo de vida, desde la captura inicial hasta el archivo o eliminación final.
4. Utilizar medidas de seguridad como controles de acceso, encriptación y monitoreo para mantener la información del paciente protegida contra accesos no autorizados o brechas.
5. Utilizar herramientas para integrar los datos y automatizar el flujo de datos de los pacientes entre sistemas, reduciendo errores y mejorando el acceso a los datos.

La organización de salud puede asegurar que los datos de los pacientes sean precisos, fiables, seguros y fácilmente accesibles siguiendo estas prácticas de gestión. Esto ayudará en la toma de decisiones clínicas, la realización de investigaciones y la realización de otras tareas comerciales importantes.

Conclusión

Una gestión efectiva de datos es esencial para que las organizaciones tomen decisiones informadas, mejoren la eficiencia operativa y cumplan con los requisitos regulatorios. Las organizaciones pueden mantener la precisión, consistencia y seguridad de sus activos de datos aprendiendo sobre los fundamentos de la gestión. Esto incluye MDM y la gestión del ciclo de vida de los datos. Al crear y seguir las mejores prácticas en estas áreas, las organizaciones pueden asegurar la calidad de sus datos.

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