Las 11 disciplinas del Data Management que debes conocer

Autor: | Última modificación: 10 de marzo de 2022 | Tiempo de Lectura: 6 minutos
Temas en este post:

Cada vez disponemos de más información en las organizaciones, pero la manera de gestionarla no ha evolucionado al mismo ritmo en la mayoría de las ocasiones. Por ello, emplear la integración de datos y desarrollar una gestión de calidad es imprescindible, gracias a esto se articula el sistema de gestión que conecta las disciplinas del Data Management.

Hoy en día es importarte la trazabilidad de cualquier dato para saber qué camino sigue la información en su flujo de negocio. A veces las empresas no saben ni qué datos tienen ni donde encontrarlos, por esto, el trabajo del data scientist consiste en buscar y emplear herramientas adecuadas que ayuden a la manipulación de la información. A continuación, te compartiremos un primer acercamiento a las 11 disciplinas del Data Management, sus características, funciones y sectores de acción.

Las 11 disciplinas del Data Management que debes conocer 1

Data Governance

El gobierno de datos es la primera de las disciplinas del Data Management. El funcionamiento de esta se basa en la organización y la alineación de datos de una empresa con el objetivo de generar una gestión compacta. Por ello, en el desarrollo del Data Governance es fundamental el establecimiento de los estándares y las políticas de la base de datos. Por ejemplo, si un trabajador propone eliminar un campo en la base de datos, entonces se mira en dónde está registrado todo, la integridad y la seguridad de la información de la empresa.

Por ello, el Data Governance requiere un comité directivo que se encargue del procesamiento de la información. Si este equipo de gobierno propone modificar la información o implementar una nueva estrategia, el comité debe tener en cuenta a qué sector de la organización impacta este cambio en la parte fronteriza de la empresa. Deberá comunicar a la organización las modificaciones que considera apropiadas y por qué. De esta manera, se decidirá en conjunto si el cambio viene bien o mal, en cuántas desventajas económicas puede devenir, cómo involucra a los usuarios, etc.

Data Architecture

Los datos hay que almacenarlos pero no de cualquier manera, sino siguiendo unas reglas específicas. De ello se encarga el Data Architecture, esta disciplina describe los procesos, los sistemas y la organización humana necesaria para almacenar, acceder, mover y organizar los datos.

Básicamente, Data Architecture estipula la estructura en la cual se encuentra la información. Podrás encontrar organizaciones que ya poseen un orden específico en la base de datos o te pedirán plantear una arquitectura desde cero pero teniendo en cuenta la información que ya se encontraba. Finalmente, un arquitecto de datos es quien debe dar el visto bueno.

Data Modeling & Design

Una vez establecidas las reglas de cómo almacenar los datos, el siguiente paso es llevarlos a cabo. De esto se encarga la especialidad de Data Modeling & Design, esta moldea y diseña las bases de datos. Se responsabiliza de su implementación y soporte, de manera que los datos puedan ser usados como un recurso estratégico.

Los sistemas que se desarrollen se tienen que entender y se tienen que escuchar. Por ello, si buscas realizar un diseño de base datos, debes plantearlo como una conexión, siempre debe existir un túnel de conexión entre los sistemas.

Data Integration & Interoperability

En una organización coexisten muchas aplicaciones y sistemas, pero si no existe una comunicación entre todas ellas se está perdiendo eficacia y visión, lo que conlleva a que la capacidad de decisión se vea disminuida. Por ello, la Integración de datos propone que la información desde diferentes fuentes se combine de una manera sencilla.

La integración implica entender cómo la información se guarda en los diferentes sistemas para que, al interactuar entre ellos, no solo conecten sino que también se entiendan. Para esto es necesario trabajar con un sistema de base de datos heterogéneo, de esta manera, se te facilitará extraer conclusiones fiables.

Data Storage

Data Storage consiste en guardar los datos y velar por controlar cómo, cuándo y qué se almacena en cada uno de los sistemas. Esta hace parte de las disciplinas del Data Management, puesto que así se conserva la información que podrás utilizar en operaciones futuras.

Un punto importante que debes tener en cuenta en todo lo relacionado al almacenamiento es la forma en que se recolecta y los dispositivos en los que se reúnen los datos

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. Por ello, este es un sistema ideal para ti si estás buscando cómo proteger la información que manipulas.

Master Data

Los Datos Maestros son utilizados en varios procesos de las organizaciones, por lo que es de vital importancia estandarizarlos en los diferentes sistemas donde se almacenan. Todo lo que sea más o menos común a todos los sistemas se lleva a la base de datos. El negocio necesita tener una visión de 360º sobre estos datos para tomar decisiones alineadas al propósito de la empresa.

Por ejemplo, si quisieras crear una especie de base de datos, debes partir en primera línea con los datos maestros. Es decir, considera en dónde encaja la información, hay determinados valores en determinados campos que como son para todos los sistemas de la empresa debes poner el valor planteado en la base de datos maestros. Es decir, si estás registrando un país podrás ponerlo como gustes, pero el identificador del país lo tienes que recoger de esa base de datos maestros.

Meta-Data

El módulo de Meta-Data es el que se encarga de integrar, controlar y proporcionar metadatos. Es decir, su tarea dentro de las disciplinas del Data Management se base en la descripción de datos con datos. Se usa para describir, caracterizar y entender los datos en cada sitio. Los metadatos describen, etiquetan y caracterizan los datos a los que se refieren.

Un factor fundamental para llevarse a cabo es contar con los datos limpios y estandarizados. Por ejemplo, si hay un campo que expone DNI, no pueden venir teléfonos. De esta manera, se te permitirá facilitar la etiquetación y, por tanto, su utilización. Recuerda que los metadatos son bastante importantes, sobre todo para evaluar los contenidos que has propuesto.

Data Quality

Otra de las disciplinas del Data Management es Data Quality. Esta 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 supremamente importante, ya que puedes disminuir el margen de error del análisis. Es necesario que los datos sean de calidad, es decir, fiables, precisos, consistentes. Gracias a esto y a una revisión minuciosa podrás proporcionar una visión única de los resultados.

Document Management System

Esta rama del Data Management tiene la tarea de rastrear, recibir, almacenar y gestionar la información. Con ella puedes hacer una gestión de datos a partir de programas informáticos que se ocupan de que los documentos estén identificados, delimitados y legibles.

El almacenamiento y seguimiento que aporta el DMS te ayudará a manipular cualquier tipo de contenido incluyendo información multimedia, correo electrónico, página web, etc. Si quieres probar esta disciplina notarás que es un sistema sencillo y efectivo de gestión de datos.

Business Intelligence

La disciplina del BI & Big Data tiene como objetivo proporcionar una visión integrada de la información de la empresa para brindar apoyo a la toma de decisiones. Abarca los procesos, las herramientas y las tecnologías para convertir datos en información, información en conocimiento y planes para conducir de forma eficaz las actividades de los negocios.

Se ocupa de los datos tanto históricos como actuales y de las analíticas oportunas. Tengo datos que convierto en información, que es conocimiento que da lugar a las decisiones estratégicas de negocio.

¿Por dónde seguir?

En este post te hemos compartido un primer acercamiento a las disciplinas del Data Management, sin embargo, falta mucho por profundizar al respecto. A pesar de ello, ya puedes identificar y comprender las características más representativas de cada una de las disciplinas mencionadas.

Ahora bien, si quieres aprender más de las herramientas del ecosistema del Big Data, desde KeepCoding te recomendamos el Bootcamp Full Stack Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning. Por medio de este podrás, durante nueve meses, estudiar los lenguajes y dinámicas que involucran el Big Data.

👉 Descubre más del Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning Full Stack Bootcamp ¡Descarga el temario!

👉 Prueba el Bootcamp Gratis por una Semana ¡Empieza ahora mismo!

👉 Conoce nuestros otros Bootcamps en Programación y Tecnología

[email protected]