Soluciones de Gestión de Datos: Principales Tendencias y Soluciones

Las soluciones de gestión de datos proporcionan un enfoque integral para la recopilación, organización, seguridad y aprovechamiento de los activos de datos de una empresa. Estas soluciones ayudan a romper 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 empoderan a las empresas para tomar decisiones informadas. Los sistemas modernos de gestión de datos a menudo incorporan capacidades de inteligencia artificial (IA) para ayudar a abordar 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, los datos pueden convertirse rápidamente en una responsabilidad en lugar de un activo.

Los datos inconsistentes y aislados dificultan la capacidad de una empresa para obtener conclusiones significativas a través de iniciativas de inteligencia empresarial y analíticas. La mala calidad de los datos puede llevar a resultados inexactos.

La cantidad de datos está en constante aumento. Las organizaciones pueden terminar con “pantanos de datos” – grandes volúmenes de datos desorganizados que son difíciles de gestionar y proteger. Estos pantanos de datos representan riesgos para las organizaciones ya que son difíciles de utilizar, controlar y asegurar.

La gestión de datos es importante para cumplir con estrictas leyes 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 está 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 en bases de datos. Actúa como un intermediario entre la base de datos y las aplicaciones o usuarios finales que interactúan con ella.

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

• El software del DBMS en sí, que permite a los usuarios gestionar la base de datos
• El motor de base de datos, que es responsable de procesar el acceso a los datos, bloquear y editar solicitudes
• El esquema de la base de datos, que define la estructura lógica y la organización de los datos

Los sistemas de gestión de bases de datos tienen herramientas para ayudar con tareas como gestionar cambios, respaldar datos, mejorar el rendimiento y auditar. 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 tareas importantes en el mantenimiento de una base de datos. Los DBMS proporcionan herramientas para agilizar estos procesos y hacerlos más eficientes.

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

Gestión de Datos Maestros (MDM)

La gestión de datos maestros (MDM) 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 garantizar que los datos sean precisos y consistentes en toda la organización. Al unificar y armonizar datos de múltiples fuentes, la MDM asegura la precisión, consistencia y confiabilidad de los datos en toda la empresa.

Los procesos de MDM establecen y hacen cumplir políticas de gobernanza de datos para mantener la calidad de los datos y facilitar el intercambio de datos sin problemas entre sistemas. Esto es particularmente importante en entornos de TI complejos con numerosas aplicaciones y plataformas.

Ejemplo: Una compañía global de manufactura adopta una solución de MDM para crear una vista unificada de sus datos de proveedores. La empresa 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. Utilizando 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.

El buen modelado de datos ayuda a los equipos a comprender las necesidades de datos, encontrar problemas temprano y usar 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 involucra en el modelado de datos para diseñar un nuevo sistema de registros electrónicos de salud (EHR). El modelo de datos representa visualmente datos del paciente, historial médico e información de tratamiento, ayudando a los desarrolladores a crear una estructura de base de datos robusta y eficiente.

Almacenes de Datos y Lagos de Datos

Los almacenes de datos y los lagos de datos son dos tipos comunes de repositorios de datos utilizados en soluciones de gestión de datos. Un almacén de datos es un repositorio centralizado que agrega datos de varios sistemas para fines de informes y análisis. Los almacenes de datos generalmente almacenan datos estructurados en un formato jerárquico, optimizado para consultas rápidas y aplicaciones de inteligencia de negocios.

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

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

Gestión de Información de Producto

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

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

Ejemplo: Un minorista de moda implementa una solución PIM para gestionar su extenso catálogo de productos. El sistema PIM asiste a los minoristas en la recopilación de datos de productos de los proveedores. También les permite incluir contenido de marketing. Los minoristas pueden compartir entonces información precisa del producto en su sitio web, aplicación y pantallas en la tienda.

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

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

Interfaz fácil de usar: Elige 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 de datos eficientes.

Escalabilidad: Asegúrate de que la solución pueda escalar para satisfacer las crecientes necesidades de datos de tu empresa y adaptarse a los requisitos comerciales cambiantes.

Costo: Considera el costo total de propiedad, incluidas las tarifas de licencia, los costos de implementación y los gastos de mantenimiento continuo.

Ejemplo Real de Solución de Gestión de Datos

Demos un vistazo a la implementación de programación de la Gestión de Datos Maestros.

Primero, tomamos datos de diferentes fuentes, por ejemplo, datos de CRM, datos de comercio electrónico y datos del sistema 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': ['john.doe@crm.com', 'jane.smith@crm.com', 'alice.johnson@crm.com'],
'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': ['john.doe@ecom.com', 'jane.smith@ecom.com', 'bob.brown@ecom.com'],
'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': ['jane.smith@support.com', 'alice.johnson@support.com', 'charlie.davis@support.com'],
'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 que los datos sean 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 los correos electrónicos que deban 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]

Ese es un ejemplo simple de la implementación de la 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 adecuadas de gestión de datos.