Soluciones de Gestión de Datos

Las soluciones de gestión de datos proporcionan un enfoque integral para la recopilación, organización, aseguramiento y aprovechamiento de los activos de datos de una empresa. Estas soluciones ayudan a deshacer los silos de datos. También mejoran la calidad de los datos. Además, facilitan el acceso a los datos en toda la empresa.

Al unificar los datos de fuentes dispares en una plataforma centralizada, las soluciones de gestión de datos capacitan a las empresas para tomar decisiones informadas. Los sistemas modernos de gestión de datos suelen incorporar capacidades de inteligencia artificial (IA) para ayudar a enfrentar desafíos complejos de datos.

La Importancia de la Gestión de Datos

En el mundo empresarial moderno, los datos se han convertido en un activo corporativo vital. Cuando las empresas gestionan bien los datos, pueden proporcionar información útil que ayuda a mejorar el marketing, reducir costos y aumentar los ingresos. Sin embargo, sin prácticas efectivas de gestión de datos, estos pueden convertirse rápidamente en una responsabilidad en lugar de un activo.

Los datos inconsistentes y aislados dificultan la capacidad de una empresa para derivar información significativa a través de iniciativas de inteligencia empresarial y análisis. La mala calidad de los datos puede llevar a conclusiones inexactas.

Los datos están aumentando constantemente. Las organizaciones pueden terminar con “pantanos de datos” – enormes cantidades de datos desorganizados que son difíciles de gestionar y proteger. Estos pantanos de datos suponen riesgos para las organizaciones ya que son difíciles de utilizar, controlar y asegurar.

La gestión de datos es importante para cumplir con leyes estrictas de privacidad de datos como el GDPR. Ayuda a las empresas a cumplir con las regulaciones y proteger información sensible.

Componentes Clave de las Soluciones de Gestión de Datos

Sistemas de Gestión de Bases de Datos (DBMS)

En el núcleo de cualquier solución de gestión de datos se encuentra un sistema de gestión de bases de datos (DBMS). Un DBMS proporciona las herramientas e interfaces necesarias para crear, asegurar, actualizar y recuperar datos almacenados dentro de las bases de datos. Actúa como un intermediario entre la base de datos en sí y las aplicaciones o usuarios finales que interactúan con ella.

Un DBMS bien diseñado asegura la consistencia, integridad y accesibilidad de los datos. Típicamente consta de tres componentes principales:

• El propio software DBMS, que permite a los usuarios gestionar la base de datos
• El motor de la base de datos, que es responsable de procesar las solicitudes de acceso a datos, bloqueo y edición
• El esquema de la base de datos, que define la estructura lógica y organización de los datos

Los sistemas de gestión de bases de datos tienen herramientas para ayudar con tareas como la gestión de cambios, respaldo de datos, mejora del rendimiento y auditoría. Los diseñadores crearon estas herramientas para facilitar a los usuarios el manejo de varios aspectos de la gestión de bases de datos.

Gestionar cambios, respaldar datos, mejorar el rendimiento y auditar son todas tareas importantes en el mantenimiento de una base de datos. Los DBMS brindan herramientas para agilizar estos procesos y hacerlos más eficientes.

Ejemplo: Una empresa minorista implementa un DBMS para almacenar y gestionar la información de los clientes, catálogos de productos y transacciones de ventas. El DBMS asegura la consistencia de los datos entre varias aplicaciones, como el sitio web de comercio electrónico de la empresa, el sistema de gestión de inventarios y el software de gestión de relaciones con clientes (CRM).

Gestión de Datos Maestros (MDM)

La gestión de datos maestros (MDM, por sus siglas en inglés) tiene como objetivo crear una vista unificada y confiable de las principales entidades comerciales de una empresa. Estas entidades incluyen clientes, productos y proveedores. La disciplina se centra en asegurar que los datos sean precisos y consistentes en toda la organización. Al unificar y armonizar datos de múltiples fuentes, MDM asegura precisión, consistencia y fiabilidad de los datos en toda la empresa.

Los procesos de MDM establecen y aplican políticas de gobernanza de datos para mantener la calidad de los datos y facilitar la compartición fluida de datos entre sistemas. Esto es especialmente importante en entornos de TI complejos con numerosas aplicaciones y plataformas.

Ejemplo: Una empresa manufacturera global adopta una solución de MDM para crear una vista unificada de sus datos de proveedores. La compañía puede mejorar sus procesos de adquisición recopilando información de proveedores de varios sistemas ERP y bases de datos. Esto puede ayudar a reducir costos y disminuir los riesgos de la cadena de suministro.

Modelado de Datos

El modelado de datos es el proceso de crear representaciones visuales de las estructuras de datos y relaciones de una empresa. Usando símbolos y texto, los modelos de datos proporcionan un plano para diseñar bases de datos y alinear los activos de datos con los requisitos comerciales.

Un buen modelado de datos ayuda a los equipos a comprender las necesidades de datos, identificar problemas temprano y utilizar los datos de manera eficiente. Los modelos de datos ayudan a los desarrolladores a escribir mejor código al proporcionar una visión clara de los datos que están utilizando.

Ejemplo: Un proveedor de atención médica se dedica al modelado de datos para diseñar un nuevo sistema de registros médicos electrónicos (EHR). El modelo de datos representa visualmente datos de pacientes, historial médico e información de tratamientos, ayudando a los desarrolladores a crear una estructura de base de datos robusta y eficiente.

Data Warehouses y Data Lakes

Los data warehouses y los data lakes son dos tipos comunes de repositorios de datos utilizados en las soluciones de gestión de datos. Un data warehouse es un repositorio centralizado que agrupa datos de varios sistemas con fines de informes y análisis. Los data warehouses generalmente almacenan datos estructurados en un formato jerárquico, optimizado para consultas rápidas y aplicaciones de inteligencia empresarial.

Los data lakes, por otro lado, almacenan grandes volúmenes de datos sin procesar, no estructurados, en su formato nativo hasta que se necesiten para análisis. Son ideales para almacenar y procesar grandes cantidades de datos, especialmente para tareas de aprendizaje automático.

Por ejemplo, un banco crea un data warehouse. El propósito es fusionar datos de varios sistemas. Estos incluyen procesamiento de tarjetas de crédito y originación de préstamos. El data warehouse permite a la institución generar informes completos y realizar análisis complejos para identificar oportunidades de venta cruzada y gestionar riesgos.

Gestión de Información de Productos

Las soluciones de gestión de información de productos (PIM, por sus siglas en inglés) ayudan a las organizaciones a almacenar todos los datos de sus productos en una ubicación central. Puede compartir fácilmente estos datos a través de varios canales, como sitios web, aplicaciones y catálogos. Las herramientas PIM aseguran la precisión, consistencia y exhaustividad de la información del producto, mejorando la experiencia general del cliente.

Los gerentes de producto y los equipos de marketing utilizan soluciones PIM para recopilar y mejorar datos de productos de diferentes fuentes. También utilizan estas soluciones para corregir cualquier inconsistencia en los datos. Además, usan soluciones PIM para compartir información actualizada de productos con canales de ventas y distribución.

Ejemplo: Un minorista de moda implementa una solución PIM para gestionar su extenso catálogo de productos. El sistema PIM ayuda a los minoristas a recopilar datos de productos de los proveedores. También les permite agregar contenido de marketing. Los minoristas luego pueden compartir información precisa de productos en su sitio web, aplicación y exhibiciones en tiendas.

Elegir la Solución de Gestión de Datos Correcta

Al seleccionar una solución de gestión de datos, las organizaciones deben considerar varios factores clave:

Capacidades de limpieza de datos: Busque soluciones que ofrezcan características robustas de perfilado, limpieza y gestión de calidad de los datos para asegurar la precisión y consistencia de los datos.

Integración de datos: Seleccione una solución que pueda combinar fácilmente datos de diferentes fuentes y formatos, como bases de datos, archivos y sistemas heredados.

Interfaz fácil de usar: Elija una solución con una interfaz fácil de usar. Esta interfaz debe ser accesible tanto para usuarios técnicos como no técnicos. También debe permitir un acceso y manejo eficiente de los datos.

Escalabilidad: Asegúrese de que la solución pueda escalar para satisfacer las crecientes necesidades de datos de su empresa y adaptarse a los cambios en los requisitos comerciales.

Costo: Considere el costo total de propiedad, incluidos los gastos de licencias, implementación y mantenimiento continuo.

Ejemplo Real de Solución de Gestión de Datos

Echemos un vistazo a la implementación de Gestión de Datos Maestros en programación.

Primero, tomamos datos de diferentes fuentes, por ejemplo, datos de CRM, datos de Comercio Electrónico y datos de sistemas de soporte y los dividimos en DataFrames.

import pandas as pd
crm_data = {
'customer_id': [1, 2, 3],
'name': ['John Doe', 'Jane Smith', 'Alice Johnson'],
'email': ['[email protected]', '[email protected]', '[email protected]'],
'phone': ['123-456-7890', '234-567-8901', '345-678-9012']
}
df_crm = pd.DataFrame(crm_data)
ecommerce_data = {
'customer_id': [1, 2, 4],
'name': ['John Doe', 'Jane Smith', 'Bob Brown'],
'email': ['[email protected]', '[email protected]', '[email protected]'],
'address': ['123 Elm St', '456 Oak St', '789 Pine St']
}
df_ecommerce = pd.DataFrame(ecommerce_data)
support_data = {
'customer_id': [2, 3, 5],
'name': ['Jane Smith', 'Alice Johnson', 'Charlie Davis'],
'email': ['[email protected]', '[email protected]', '[email protected]'],
'issue_count': [5, 2, 1]
}
df_support = pd.DataFrame(support_data)

A continuación, lo fusionamos en un solo DataFrame para crear una vista unificada de los datos.

merged_df = pd.merge(df_crm, df_ecommerce, on='customer_id', how='outer', suffixes=('_crm', '_ecom'))
merged_df = pd.merge(merged_df, df_support, on='customer_id', how='outer')

A continuación, para hacer los datos consistentes, necesitamos modificar el DataFrame fusionado:

merged_df.fillna('N/A', inplace=True)
merged_df['email'] = merged_df['email_crm'].combine_first(merged_df['email_ecom']).combine_first(merged_df['email'])
merged_df.drop(columns=['email_crm', 'email_ecom'], inplace=True)

Finalmente, aplicamos una política al DataFrame resultante. Por ejemplo, una política sobre correos electrónicos que deben ser válidos al contener el símbolo ‘@’ y estar en minúsculas:

merged_df['email'] = merged_df['email'].str.lower()
valid_email_mask = merged_df['email'].str.contains('@')
merged_df = merged_df[valid_email_mask]

Este es un ejemplo simple de implementación de Gestión de Datos Maestros en un proyecto.

Conclusión

Las soluciones de gestión de datos son esenciales para las organizaciones que buscan aprovechar el poder de sus activos de datos. Las empresas pueden mejorar la calidad y la eficiencia de los datos utilizando las herramientas y prácticas correctas de gestión de datos.