Gestión de Datos

Introducción

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

Este artículo explicará los conceptos básicos 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 recopilar, almacenar, organizar, mantener y utilizar los datos de manera eficiente en una organización. Implica garantizar la calidad, accesibilidad, seguridad y gobernanza de los datos durante todo su ciclo de vida.

Una tienda puede utilizar la gestión de datos para recopilar información de los clientes de pedidos en línea, ventas en la tienda y programas de fidelidad. Esto les ayuda a comprender mejor a sus clientes y a 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 la organización. Los datos maestros incluyen información importante para las operaciones comerciales, como detalles de los 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 normalmente necesitan MDM cuando tienen múltiples sistemas y bases de datos que contienen datos superpuestos o inconsistentes. Esto puede resultar en problemas como entradas duplicadas, datos inexactos y desafíos para obtener una perspectiva completa de entidades cruciales como clientes o productos. MDM ayuda a resolver estos desafíos mediante:

1. Consolidar datos de varias fuentes
2. Identificar y resolver inconsistencias de datos
3. Establecer políticas de gobernanza de datos
4. Proveer una vista centralizada de los datos maestros

Gestión de Metadatos

Los metadatos son datos que describen otros datos, proporcionando contexto y significado. Implica capturar, almacenar y gestionar esta información descriptiva para habilitar una mejor descubrimiento de datos, comprensión y gobernanza. Ejemplos de metadatos incluyen la genealogía de datos, el diccionario de datos y las métricas de calidad de datos.

Gestión del Ciclo de Vida de los Datos

La Gestión del Ciclo de Vida de los Datos (DLM) es el proceso de gestionar los datos desde su creación hasta su eventual archivo o eliminación. DLM asegura que los datos se manejen adecuadamente a lo largo de su ciclo de vida, desde la captura inicial y el almacenamiento hasta su disposición final. Los principales objetivos de DLM son:

1. Seguridad: Proteger los datos de accesos no autorizados, modificaciones o eliminaciones.
2. Disponibilidad: Asegurar que los datos estén disponibles cuando los usuarios autorizados los 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 evolucionen.

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 gestionar los datos a lo largo de su ciclo de vida.
2. Utilizar encriptación, controles de acceso y monitoreo para mantener los datos sensibles a salvo de accesos no autorizados.
3. Hacer copias de seguridad de los datos regularmente y probar los procesos de restauración para asegurar la disponibilidad de los datos en caso de fallos del sistema o desastres.
4. Establecer pautas para el almacenamiento de datos. Asegurarse de que los datos se mantengan 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 errores manuales.

Aspectos de Seguridad de la Gestión de Datos

La seguridad de los datos es un aspecto crítico de la gestión de datos, ya que las organizaciones son responsables de proteger la información sensible de accesos no autorizados, modificaciones o divulgaciones. Algunas consideraciones clave de seguridad en la gestión de datos incluyen:

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

Ejemplo de Gestión de Datos en Acción

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

1. Usar una solución MDM para mantener una fuente única de datos de pacientes, asegurando consistencia y precisión en todos los sistemas.
2. Establecer pautas 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 su eventual archivo o eliminación.
4. Usar medidas de seguridad como controles de acceso, encriptación y monitoreo para mantener la información de los pacientes a salvo de accesos no autorizados o violaciones.
5. Utilizar herramientas para integrar los datos y automatizar el flujo de datos entre sistemas, reduciendo errores y mejorando el acceso a los datos.

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

Conclusión

La 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 conceptos básicos de la gestión de datos. 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.

Las organizaciones deben considerar asociarse con proveedores experimentados como DataSunrise para implementar soluciones de gestión de datos. DataSunrise ofrece herramientas excepcionales y flexibles para la gestión de datos, incluyendo seguridad, reglas de auditoría, enmascaramiento y cumplimiento. Nuestros expertos pueden proporcionar orientación y apoyo valioso a lo largo del viaje de gestión de datos. Contáctanos para una demostración para conocer las soluciones de gestión de datos de DataSunrise y cómo podemos ayudar a tu organización.