Glosario de Data Management: 5 conceptos base

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Glosario de Data Management: 5 Conceptos base
¿Qué encontrarás en este post?

En la actualidad, se genera, en promedio, un aumento del 12% de la información por año. En efecto, a partir de todos los ámbitos se ha demostrado una necesidad por saber cómo manipular los macrodatos y acercarse a ellos como una ventaja, puesto que cada uno de los datos recopilados trae consigo un valor agregado que potencia el desarrollo.

Es por ello que, en este post, te exponemos un glosario con cinco de los conceptos base sobre el Data Management para que comprendas cada una de sus partes.

¿Qué es Data Management?

En primera instancia, debes recordar que Data Management hace referencia a la organización práctica de los datos, lo que engloba el conjunto de todas las disciplinas relacionadas con gestionar los datos como un activo valioso.

El principal objetivo del Data Management es mantener una visión unificada de todos los datos de la empresa, así como de su entorno de negocio para garantizar precisión y coherencia en las estrategias de mejora que se consolidan con respecto a la fiabilidad de los datos.

Data Architecture

La disciplina de Data Architecture describe los procesos, los sistemas y la organización humana necesaria para almacenar, acceder, mover y organizar los datos, puesto que hay que almacenarlos, pero no de cualquier manera, sino siguiendo unas reglas específicas.

Básicamente, Data Architecture estipula la estructura en la cual se encuentra la información, de forma que comprenda todos los procesos del flujo de los macrodatos.

Data Governance

El gobierno de datos o Data Governance es una de las disciplinas principales del Data Management. Su funcionamiento se basa en la organización y la alineación de datos de una empresa con el objetivo de generar una gestión compacta.

Data Governance es fundamental para el establecimiento de los estándares y las políticas de la base de datos que condicionan las exigencias de almacenamiento, acceso y gestión.

Data Security

Actualmente, olvidar o descuidar el factor de la seguridad resulta peligroso. Data Security es una de las más importantes de las disciplinas del Data Management, ya que se encarga de la protección de datos contra el acceso, visualización, modificación o eliminación sin autorización, ya sea accidental, intencionada o maliciosa.

Data Security lleva a cabo todos los mecanismos, acciones y políticas necesarias para garantizar la seguridad de los datos en el entorno de la empresa.

Data Quality

Data Quality se encarga de definir, controlar y mejorar la calidad de los datos. Por medio de la base de datos que desarrolles podrás montar cuadros de mando y hacer predicciones a partir de esos datos.

La calidad de la información es muy importante, ya que puedes disminuir el margen de error del análisis. Es necesario que los datos sean de calidad, es decir, fiables, precisos y consistentes.

Data Modeling y Design

Data Modeling y Design es la herramienta para el manejo del Big Data que se fundamenta en la demostración del flujo empresarial por medio de representaciones visuales como esquemas. De esta manera, se puede remitir la información a los demás sectores de las empresas. Al ilustrar los tipos de datos utilizados y almacenados, se pueden establecer conexiones entre los datos y su estructura.

Debes tener en cuenta que estos modelos y diseños se crean según los propósitos y necesidades de la empresa según las formas de organización de los datos, formatos y atributos.

Por medio de este post, te hemos acercado a Data Management a partir de cinco de sus conceptos base, sin embargo, estos forman parte de una amplia variedad de disciplinas que se utilizan para llevar a cabo este proceso del Data Management.

Por esta razón, si planeas aprender más sobre estas herramientas de la gestión del Big Data, te recomendamos apuntarte al Bootcamp Full Stack Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning, de manera que profundices en este conocimiento y pongas a prueba tus destrezas con muchos más temas relacionados. ¡Apúntate y en menos de nueve meses podrás convertirte en un experto!

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