¿Qué es la gestión de datos? | Indeed.com

Por el equipo editorial de Indeed

2 de abril de 2021

Los profesionales de TI basados ​​en datos tienen una gran demanda en todas las industrias y los puestos en administración de datos se encuentran entre las ocupaciones de más rápido crecimiento. Ya sea que tenga intereses en la fabricación, las finanzas, la atención médica o los seguros, entre otros, Big Data necesita profesionales centrados en las oportunidades y basados ​​en datos que tengan conjuntos de habilidades analíticas muy desarrollados.

En este artículo, definiremos la gestión de datos, exploraremos qué implican los sistemas de gestión de datos y veremos algunas de las mejores prácticas que abordan los desafíos actuales con los sistemas de gestión de datos.

¿Qué es la gestión de datos?

La gestión de datos se ocupa de prácticas, planes, programas y políticas que protegen, controlan y mejoran el valor de la información y los activos de datos a lo largo de sus ciclos de vida, que es el flujo de datos del sistema de información desde la creación hasta el almacenamiento inicial hasta que se vuelve obsoleto y finalmente se elimina.

A través de procedimientos y políticas, la gestión de datos otorga a las organizaciones control sobre los datos de su negocio. Con una gestión adecuada de los datos, existen riesgos mínimos de infracciones de seguridad y costos reducidos para el cumplimiento legal y normativo. La gestión de datos permite a las empresas acceder a datos precisos donde y cuando sea necesario, y disminuye la probabilidad de errores de comunicación.

Los sistemas de gestión de big data manejan una gran cantidad de datos que vienen en una gran variedad de estructuras, más que los datos tradicionales. Se recoge rápidamente. Solo imagine la velocidad a la que los datos provienen cada minuto de las plataformas, como las fuentes de las redes sociales. Big data es enormemente beneficioso para las organizaciones debido a la variedad, cantidad y velocidad de los datos.

La gestión de big data permite la integración de diferentes tipos de datos para que los administradores puedan transformar la información para el consumo humano. Los datos se almacenan, procesan y analizan para descubrir nuevos conocimientos con análisis, a menudo con la ayuda de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático.

Big data puede acelerar el desarrollo de productos, razón por la cual muchas empresas lo utilizan. También puede mejorar la experiencia del cliente, la eficiencia operativa y la seguridad. El big data está creciendo, al igual que las oportunidades para la gestión de datos.

Relacionado: ¿Qué hace un administrador de datos?

¿Cuál es el propósito de la gestión de datos?

Un sistema de gestión de datos ofrece una manera eficiente de controlar los datos en un nivel de datos unificado, a pesar de que es diverso. Las plataformas de gestión de datos sobre las que se construyen los sistemas de gestión de datos incluyen:

  • Análisis de datos: la ciencia de tomar datos sin procesar y usar técnicas para llegar a conclusiones o descubrir tendencias y métricas para ayudar a optimizar y aumentar la eficiencia general de una empresa.

  • Bases de datos: colecciones organizadas de datos a los que se puede acceder electrónicamente desde un sistema informático.

  • Sistemas de gestión de big data: contienen grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados para garantizar la calidad de alto nivel de la información para el análisis de big data y la inteligencia empresarial.

  • Almacenes de datos: Repositorios de datos filtrados y estructurados que han sido procesados ​​para un propósito definido.

  • Lagos de datos: una gran cantidad de datos sin procesar a los que aún no se les ha dado un propósito particular.

Estos componentes de gestión sirven como la utilidad de datos necesaria para las aplicaciones de una empresa y los algoritmos y análisis que utilizan los datos creados por sus aplicaciones. Todavía se requiere la intervención manual, aunque los administradores de bases de datos tienen herramientas que automatizan gran parte de las tareas de administración tradicionales.

Existe la posibilidad de que haya errores cuando se trata de la gestión manual, colocando las bases de datos autónomas a la vanguardia de la nueva tecnología de gestión de datos, que busca reducir la necesidad de la gestión manual de datos.

¿Qué hacen los sistemas de gestión de datos?

La gestión de datos implica una amplia gama de prácticas, tareas, procedimientos y políticas. Abarca factores como

  • Garantizar la seguridad y la privacidad de los datos

  • Crear, actualizar y acceder a datos en un nivel de datos diverso

  • Uso de datos en un número cada vez mayor de análisis, aplicaciones y algoritmos

  • Almacenamiento de datos en varios locales y nubes

  • Proporcionar recuperación ante desastres y alta disponibilidad

  • Archivar y borrar datos siguiendo los requisitos de cumplimiento y los programas de retención

La estrategia utilizada con la gestión formal de datos se ocupa de la actividad de los administradores y usuarios, las exigencias de los requisitos reglamentarios, las capacidades de las tecnologías de gestión de datos y las necesidades de una empresa para obtener valor de sus datos.

Las mejores prácticas para los sistemas de gestión de datos

En los últimos años, la cantidad de datos acumulados ha crecido mucho. Además del volumen de datos, existen otros desafíos que enfrentan las organizaciones cuando se trata de la gestión de datos, como la descentralización y distribución de datos y la seguridad, entre otras preocupaciones. Es necesario abordar los desafíos de la gestión de datos con mejores prácticas integrales y bien pensadas.

En general, la industria en la que se encuentra una empresa y el tipo de datos involucrados determinarán las mejores prácticas específicas. Sin embargo, las mejores prácticas a continuación abordan algunos de los principales desafíos que enfrentan las empresas con la gestión de datos:

  • Adopte un componente de consulta común para manejar diversas y múltiples formas de almacenamiento de datos: con la nueva tecnología, una capa de consulta estándar que cubra los diversos tipos de almacenamiento de datos permitirá a los analistas, científicos de datos y aplicaciones tener acceso a los datos eliminando la necesidad de saber su paradero y la necesidad de transformarlo manualmente en un formato utilizable.

  • Desarrolle una capa de descubrimiento para identificar los datos: los científicos y analistas de datos pueden utilizar mejor los datos con una capa de descubrimiento creada sobre el nivel de datos de una empresa.

  • El descubrimiento puede mantener a las organizaciones en cumplimiento: con los requisitos de cumplimiento, existen nuevas herramientas que utilizan el descubrimiento de datos para identificar las cadenas de conexiones que necesitan monitoreo, seguimiento y detección. Discovery permite una revisión de los datos que, a medida que aumentan las demandas globales de cumplimiento, se volverán aún más importantes para los oficiales de seguridad y riesgo.

  • Mantenga los niveles de rendimiento en todo el nivel de datos con tecnología autónoma: a medida que cambian las consultas, los índices necesitarán optimización y las capacidades de datos autónomos pueden usar inteligencia artificial y aprendizaje automático para monitorear las consultas de la base de datos continuamente. Como resultado, las bases de datos mantendrán tiempos de respuesta rápidos, por lo que los administradores de bases de datos y los científicos de datos no tendrán tantas tareas que consumen mucho tiempo.

  • Reutilice los datos mediante el desarrollo de un entorno de ciencia de datos: en la medida de lo posible, el trabajo de transformación de datos se puede automatizar en un entorno de ciencia de datos. Además, se puede simplificar el proceso de creación y evaluación de modelos de datos. Mediante el uso de herramientas específicas, las organizaciones pueden eliminar la necesidad de una transformación manual de los datos, lo que puede acelerar las tareas de elaboración de hipótesis y pruebas de nuevos modelos de datos.

Similar Posts

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *