¿Qué es la gestión de los datos?

La gestión de los datos es el proceso de recopilación, almacenamiento y uso de los datos que suelen proporcionar los sistemas de software de gestión. Le permite estar al tanto de los datos que posee, conocer su ubicación y propietario, y saber quién puede verlos y cómo se accede a ellos. Permite que las empresas implementen los sistemas y las aplicaciones importantes de manera segura y rentable, y que tomen decisiones estratégicas.  

Dentro de todo lo que abarca la gestión de datos existe un área especializada conocida como gestión de datos empresarial (EDM). La EDM es el proceso de crear inventarios y controlar los datos, lo cual garantiza que la empresa se ajuste a esta operación.

Un enfoque sólido de gestión de los datos determina la capacidad de una empresa para ajustar los recursos y adaptarse a los procesos y las necesidades dinámicas, lo cual ofrece a los equipos la información y la confianza que necesitan para trabajar de manera más rápida e inteligente.

La gestión de los datos incluye varios elementos de la arquitectura que las empresas deben tener en cuenta a medida que abordan sus necesidades, los cuales convierten a los datos en recursos estratégicos. 

• El almacenamiento de los datos se refiere a la recopilación y conservación de la información digital, es decir, los bits y bytes que se encuentran detrás de las aplicaciones, los protocolos de red, los documentos, el contenido multimedia, las libretas de direcciones y las preferencias de los usuarios, entre otros.
• La preparación de los datos sin procesar posibilita su análisis, la corrección de los errores y la consolidación de diferentes fuentes.
• Los catálogos de datos clasifican los metadatos para que los usuarios puedan buscarlos, comprenderlos y usarlos con facilidad.
• Los almacenes de datos los guardan en un modelo estructurado y diseñado para la generación de informes. 
• Las herramientas de extracción, transformación y carga (ETL) extraen los datos de una base, les cambian el formato y los cargan a un almacén.
• Los canales de datos procesan los datos entrantes y los transfieren de un sistema a otro de manera automática e inmediata.
• Los lagos de datos almacenan grupos grandes y variados de datos sin estructurar en su formato original, lo cual permite tener un panorama general de ellos. 
• La arquitectura de los datos define su recopilación, almacenamiento, transmisión y uso.
• Los modelos de datos describen el movimiento de los datos dentro de la empresa o la aplicación.
• La red de datos descentraliza la información analítica para que todos los equipos puedan acceder a ella desde diferentes ubicaciones.
• Las cuadrículas de datos aprovechan la información de todas las computadoras de una empresa para ejecutar tareas extensas. 
• La federación de los datos los recopila de varias fuentes y los prepara para que funcionen juntos.

Los sistemas de gestión de las bases de datos (DBMS) no solo se utilizan para conservar los datos, sino también para automatizar y supervisar todos estos elementos, tal como sucede con la gestión de los procesos empresariales o la planificación de recursos empresariales (ERP). Por su parte, el software de gestión de datos es una plataforma base para recolectar, analizar e integrar grandes cantidades de datos de una empresa. Suele incluir herramientas que desarrollaron los proveedores externos o de base de datos, lo cual garantiza su funcionamiento sin inconvenientes.

Un sistema de gestión empresarial es una forma avanzada de los DBMS personalizados para las empresas de gran envergadura, que asegura la integridad, la seguridad y la accesibilidad en varios departamentos. Los DBMS relacionales utilizan el lenguaje de programación SQL para estructurar y conectar los datos, mientras que las bases NoSQL son ideales para aquellos no estructurados.

Los datos solo son valiosos si se pueden proteger, procesar y utilizar. Si bien aprovecharlos tiene sus ventajas, también resulta complejo. Las actividades de las empresas dependen cada vez más de los datos, así que es necesario prepararse para ciertos desafíos. 

• Volumen: los datos son cada vez más grandes y tienen formatos diferentes, lo cual dificulta mantenerse al tanto de los que tiene y de su ubicación. 
• Sincronización e Integración de los datos: a medida que aumenta la complejidad de los datos, se hace más difícil consolidar de manera eficiente y estratégica aquellos que provienen de fuentes diferentes.  
• Aislamiento: los datos que no están integrados no se pueden combinar para que funcionen juntos, así que no se aprovecha su valor y se desperdician los recursos. 
• Almacenamiento y procesamiento de los datos: los equipos de TI deben determinar el lugar donde se guardarán los datos y el modo en el que se procesarán para que puedan aprovecharse al máximo. 
• Costos: el procesamiento y el almacenamiento de los datos genera costos adicionales, ya sea que los gestione de manera local o en la nube. Es importante evaluar esos costos junto con los objetivos empresariales y el valor de los datos. 
• Cumplimiento normativo: el incumplimiento de las normas de privacidad de los datos y del sector puede resultar en la aplicación de multas o en fallas de seguridad, pérdida de certificaciones u otros daños para la empresa. 
• Fuerza de atracción de los datos: tienen la capacidad para atraer aplicaciones y servicios de acuerdo con el tamaño del conjunto. Mientras más grande sea, más difícil será trasladarlo junto con los elementos que atraiga. 

El big data consta de datos que son tan grandes o complejos que no se pueden procesar con los métodos tradicionales. Suele requerir herramientas de análisis avanzadas. Su gestión implica organizarlos y administrarlos para ofrecer información inmediata que se puede usar para mejorar la empresa.

Durante la clasificación y el análisis del big data, se localiza la información importante de forma rápida y desde diversas fuentes. Si bien es difícil integrar, limpiar y controlar los conjuntos grandes de datos, puede utilizar una arquitectura sólida y una estrategia precisa para ajustar los recursos con eficiencia, cumplir con los objetivos empresariales y realizar análisis de datos de buena calidad. El big data requiere una plataforma de gestión que posibilite la integración y la automatización.

La gestión del ciclo de vida de los datos (DLM) comprende las personas, en especial las herramientas y los procesos de gestión que controlan los datos desde que se generan hasta que se eliminan, lo cual implica recopilarlos, almacenarlos, compartirlos, archivarlos y borrarlos.

La estrategia pertinente debe garantizar la seguridad, la precisión y la accesibilidad de la información, y debe cumplir con los requisitos normativos, como el Reglamento General de Protección de los Datos (GDPR). Los productos de DLM suelen automatizar este proceso. Para ello, separan los datos en niveles en función de las políticas de control y los trasladan de unos a otros según corresponda.

El término "datos maestros" hace referencia a la información empresarial importante y compartida, que proporciona contexto para los datos transaccionales y habilita las funciones fundamentales. Abarcan la información sobre los clientes, los productos y las ubicaciones; brindan una base para las operaciones comerciales; y permiten que se comparen los datos de manera uniforme en todos los sistemas. 

El software de gestión de los datos maestros (MDM) proporciona la función de gestionar la precisión, la integridad y la distribución de los datos importantes en toda la empresa desde un solo lugar. Las estrategias unificadas del MDM evitan que se separen y aíslen los datos importantes en los sistemas y que se agraven los errores, ya que mantienen una sola fuente de información. 

Los sistemas de MDM deben ofrecer una visión general de los datos maestros de la empresa a través de diferentes flujos, así como las funciones de seguridad y supervisión inmediata de los datos.

Las plataformas de gestión de los datos ejecutan muchas funciones clave (como la identificación y la resolución de los errores, la división de los recursos y la optimización del rendimiento de los sistemas) y automatizan varias de ellas para reducir los costos y aumentar la eficiencia. Si decide utilizarlas, es importante que se mantenga al tanto de las prácticas recomendadas. 

• Evalúe los datos actuales. Es importante que los equipos de TI, los analistas de datos y los ejecutivos conozcan los datos que genera la empresa y comprendan su valor. 
• Los datos deben ajustarse a sus objetivos empresariales. No almacene los que no necesita. Si sabe cuáles son los datos que tendrán un impacto en la empresa, podrá ubicarlos más fácilmente, optimizará los sistemas y simplificará el mantenimiento.
• Optimice la base de datos. Garantice el buen desempeño y la capacidad de ajuste de la base a medida que recibe datos de distintas fuentes. Muchas bases de datos ofrecen algoritmos avanzados y funciones de aprendizaje automático e inteligencia artificial que le permiten tomar mejores decisiones empresariales a partir de los datos. 
• Mantenga la buena calidad de los datos. Procure que los datos sean precisos y estén al día con las evaluaciones regulares de calidad, desde las actualizaciones de rutina hasta las correcciones de ortografía o de formato. 
• Controle los datos y asegúrese de que las personas adecuadas tengan acceso a ellos. Disponga de los equipos, las políticas y los sistemas para garantizar la integridad de los datos: su uso, almacenamiento y visualización. 
• Concéntrese en la seguridad y el cumplimiento normativo. Capacite a los equipos y proteja los sistemas, para cumplir con las reglamentaciones y mantener a salvo la inteligencia comercial y los datos.  

De acuerdo con IDC, muchos clientes eligen Red Hat® Enterprise Linux® para las implementaciones empresariales importantes, ya que ofrece estabilidad, seguridad y rendimiento, lo cual aporta uniformidad en todos los entornos de la infraestructura, ya sean locales, virtuales, de la nube o en el extremo de la red. La ubicación centralizada de la solución de gestión de los datos le permitirá mantener la agilidad y cumplir con sus objetivos de transformación e innovación a medida que evolucionen.

Red Hat Enterprise Linux incluye cierta cantidad de servidores de bases de datos open source conocidos, como MariaDB, MySQL y PostgreSQL.Varias versiones de estos paquetes se distribuyen como flujos de aplicaciones y se actualizan con más frecuencia que los del sistema operativo central, lo cual proporciona mayor flexibilidad para personalizar Red Hat Enterprise Linux sin afectar la estabilidad subyacente de la plataforma o de una implementación particular.

Red Hat Enterprise Linux es una plataforma rentable y basada en el rendimiento para Microsoft SQL Server que le permite procesar rápidamente grandes cantidades de datos y satisfacer las demandas operativas y analíticas que van en aumento. Brinda una base flexible y una experiencia uniforme en cuanto a las aplicaciones, independientemente del entorno donde se implemente: en servidores dedicados (bare metal), máquinas virtuales, contenedores o nubes híbridas. Las funciones de análisis incluidas identifican las amenazas a la seguridad, el rendimiento, la disponibilidad y la estabilidad, y proporcionan pautas de corrección para evitar los problemas, las interrupciones y el tiempo de inactividad imprevisto. RHEL es la plataforma de referencia de Microsoft para SQL Server en Linux, y RHEL 8 ofrece un rendimiento sin precedentes para este servidor. 

Red Hat OpenShift® Data Science es un servicio de nube gestionado para los analistas de datos y los desarrolladores de aplicaciones inteligentes. Ofrece un entorno de pruebas (sandbox) totalmente compatible que permite desarrollar, entrenar y probar rápidamente los modelos de aprendizaje automático en la nube pública antes de implementarlos en la producción.