Gestión de Datos

Las decisiones basadas en datos dependen de datos de calidad. Construimos y mantenemos los canales de datos más seguros, manejables y recuperables para su negocio, para garantizar que su estrategia provenga de una fuente confiable.

Es un conjunto de prácticas, estrategias y tecnologías que se utilizan para integrar, recopilar, almacenar, organizar y mantener datos. La gestión de datos garantiza que los datos que se gestionan sean fiables, accesibles y utilizables. Con una gestión de datos eficaz, las empresas pueden extraer información valiosa, aumentar la eficiencia operativa y lograr ventajas competitivas.

La gestión de datos no se trata sólo de almacenar grandes volúmenes de datos. También se trata de aprovechar los datos correctos, en el momento correcto, en la forma correcta y para el propósito correcto. Una vez recopilados, estos datos deben almacenarse de manera estructurada utilizando bases de datos, almacenes de datos o soluciones basadas en la nube. La organización adecuada mediante categorización, indexación y etiquetado de metadatos es esencial para garantizar que los datos sean fácilmente recuperables y utilizables . Mantener la calidad de los datos es otro aspecto crítico, ya que implica procedimientos para validar, limpiar y enriquecer los datos para garantizar su precisión y confiabilidad.

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Funciones de la gestión de datos.

• Gestión del Ciclo de Vida de los Datos: Supervisa todas las etapas del ciclo de vida de los datos, desde su creación hasta su eliminación, garantizando su uso óptimo y cumplimiento de regulaciones.
• Canalizaciones de Datos: Automatizan el flujo de datos, permitiendo la extracción, transformación y carga (ETL) eficiente para garantizar la disponibilidad y coherencia de los datos.
• Procesamiento de Datos: Manipula, limpia y transforma datos brutos en formatos utilizables para análisis e informes, mejorando la calidad de los datos.
• Arquitectura de Datos: Define la estructura y organización de los datos, asegurando una eficiente organización mediante bases de datos y almacenes de datos.
• Modelado de Datos: Crea representaciones visuales de la estructura de datos, facilitando un diseño eficaz de bases de datos y recuperación de datos.
• Catálogos de Datos: Actúan como depósitos centralizados de metadatos, facilitando la búsqueda y comprensión de los datos disponibles.
• Integración de Datos: Combina datos de diversas fuentes para obtener una visión completa y coherente, permitiendo una toma de decisiones informada.
• Migración de Datos: Mueve datos de un sistema a otro, esencial para actualizaciones tecnológicas y transiciones a la nube.
• Gobernanza de Datos: Establece políticas y procedimientos para el manejo consistente y seguro de datos, cumpliendo con regulaciones y mitigando riesgos.
• Seguridad de Datos: Protege los datos contra accesos no autorizados y amenazas cibernéticas, garantizando la confidencialidad de la información.
• Almacenamiento de Datos: La base de la gestión de datos, seleccionando soluciones de almacenamiento como bases de datos, almacenes de datos o sistemas basados en la nube.
• Para maximizar el valor de los datos y mitigar riesgos es necesario seguir prácticas como estas: 
• Identificar y Evaluar Datos: Comprender el propósito de cada tipo de datos y evaluar su relevancia para los objetivos comerciales.
• Alinear Datos con Objetivos Empresariales: Asegurarse de que cada conjunto de datos contribuya directamente a los objetivos de la empresa.
• Priorizar Gobernanza y Seguridad de Datos: Auditar y supervisar el uso de datos para garantizar el cumplimiento de estándares de la industria.
• Invertir en Tecnología: Adquirir herramientas sólidas de gestión de datos que manejen eficientemente la integración, procesamiento y análisis de datos.

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Herramientas y técnicas que se utilizan para la gestión de datos.

Sistemas de gestión de bases de datos (DBMS).

DBMS, abarca varios tipos, siendo el más frecuente el sistema de gestión de bases de datos relacionales. Las bases de datos relacionales organizan los datos en tablas con filas y columnas, creando registros estructurados. Utilizan claves primarias y externas para conectar registros relacionados, eliminando la necesidad de entradas de datos redundantes. Las bases de datos relacionales son reconocidas por su adherencia al lenguaje de programación SQL y su idoneidad para datos de transacciones estructuradas. Su soporte para las propiedades de transacciones ACID (atomicidad, consistencia, aislamiento y durabilidad) los ha establecido como la mejor opción para aplicaciones de procesamiento de transacciones.

Además de las bases de datos relacionales, las bases de datos NoSQL han surgido como alternativas versátiles, capaces de manejar datos no estructurados y semiestructurados, como datos de sensores y registros de flujo de clics de Internet. Las bases de datos NoSQL se clasifican en cuatro tipos principales: bases de datos de documentos, bases de datos de valores clave, almacenes de columnas anchas y bases de datos de gráficos. Aunque no dependen de SQL, muchas bases de datos NoSQL ahora incorporan elementos SQL y ofrecen distintos grados de cumplimiento de ACID.

Gestión de big data.

Los entornos de big data a menudo dependen de bases de datos NoSQL por su capacidad para gestionar diversos tipos de datos. Estos entornos suelen construirse en torno a tecnologías de código abierto como Hadoop, un marco de procesamiento distribuido que opera en clústeres de servidores básicos. La base de datos HBase asociada a Hadoop, el motor de procesamiento Spark y las plataformas de procesamiento de flujo como Kafka, Flink y Storm son componentes integrales de sistemas de datos extensos. Los sistemas de big data se implementan cada vez más en la nube, utilizando servicios de almacenamiento de objetos como Amazon Simple Storage Service (S3).

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Almacenes de datos y lagos de datos.

El almacenamiento de datos, un enfoque más tradicional, normalmente utiliza bases de datos relacionales o en columnas para almacenar datos estructurados recopilados de varios sistemas operativos, haciéndolos accesibles para el análisis. Los almacenes de datos se destacan en consultas de inteligencia empresarial y generación de informes empresariales, lo que facilita el análisis de los indicadores clave de rendimiento (KPI) por parte de analistas y ejecutivos de negocios. Las empresas suelen implementar almacenes de datos que abarcan múltiples sistemas empresariales, y también se emplean data marts, versiones más pequeñas de almacenes de datos que atienden a departamentos o grupos de usuarios específicos.

Por otro lado, los lagos de datos almacenan grandes cantidades de datos sin procesar, ideales para modelado predictivo, aprendizaje automático y análisis avanzado. Los lagos de datos se asociaron inicialmente con clústeres de Hadoop, pero se implementan cada vez más en servicios de almacenamiento de objetos basados ​​en la nube como S3. Estos lagos también pueden utilizar bases de datos NoSQL y una combinación de diferentes plataformas puede crear entornos de lagos de datos distribuidos. 

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Integración de datos.

Las técnicas de integración de datos abarcan Extraer, Transformar, Cargar (ETL), que extrae datos de los sistemas de origen, los transforma en un formato consistente y luego los carga en un almacén de datos u otro sistema de destino. Las opciones de integración de datos en tiempo real incluyen la captura de datos modificados, que aplica cambios en los datos de la base de datos a un almacén de datos, y la integración de datos en tiempo real, que integra continuamente flujos de datos en tiempo real. La virtualización de datos, otro método de integración, utiliza una capa de abstracción para crear una vista virtual para los usuarios finales sin cargar los datos en un almacén de datos.

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