Guía para el sistema de gestion de base de datos

Beneficios del sistema de gestión de base de datos

Una gestión eficaz de los datos ofrece varias ventajas a las organizaciones. Por un lado, mejora su proceso de toma de decisiones. Un sistema de datos sólido les permite acceder a los datos y analizarlos con rapidez y precisión para tomar decisiones informadas basadas en hechos y pruebas.

Otra ventaja de la gestión de datos es la mejora de la eficacia. Al tener acceso a datos precisos y actualizados, las organizaciones pueden agilizar sus procesos y reducir la cantidad de tiempo y recursos necesarios para completar las tareas. Esto puede ayudar a las organizaciones a ahorrar dinero y aumentar su productividad.

Por último, la gestión de datos también ayuda a las organizaciones a proteger sus datos. Al establecer un sistema sólido y seguro, pueden salvaguardar sus datos de accesos no autorizados y garantizar que no se pongan en peligro.

Componentes de la gestión de datos

La gestión de datos consta de las siguientes funciones:

Componentes de la gestión de datos | SafetyCulture

• Preparación de datos: limpieza y organización de los datos brutos en un formato legible para su posterior análisis.
• Procesamiento de datos: carga de información de múltiples fuentes mediante técnicas de integración de datos, tras lo cual se filtran y combinan para que estén listos para su uso.
• Catálogos de datos: gestión de los metadatos de los conjuntos de datos existentes, incluida su ubicación, calidad e historial de cambios.
• Almacenamiento de datos: documentar y conservar los datos en un repositorio para su uso futuro.
• Arquitectura de datos: gestión de los flujos de datos en la organización, desde su origen hasta su destino.
• Modelado de datos: trazado del flujo de datos de un proceso empresarial o una actividad organizativa, como información sobre clientes y datos de productos.
• Gobernanza de datos – establecer reglas y normas para maximizar el valor de los datos dentro de la organización
• Seguridad de los datos: salvaguardar los activos digitales y la información de robos, corrupción, accesos no autorizados y otras amenazas a la seguridad.

Tipos

Los métodos y enfoques de la gestión de datos pueden clasificarse en los siguientes tipos:

Gestión de bases de datos

La gestión de bases de datos se considera el tipo más común de gestión de datos. Consiste en almacenar, recuperar y manipular datos almacenados en una base de datos. Por su parte, los sistemas de gestión de bases de datos (SGBD) se utilizan para almacenar y gestionar grandes lotes de datos, lo que los hace ideales para aplicaciones empresariales.

Almacenamiento de datos

El almacenamiento de datos es el proceso de recopilar y consolidar datos de múltiples fuentes en un único repositorio. Clasifica todos los tipos de datos que las empresas han recopilado y los almacena en un lugar seguro para su posterior análisis.

Este tipo de gestión de datos suele utilizarse para evaluar grandes volúmenes de datos, así como para crear informes y cuadros de mando.

Minería de datos

La minería de datos es el proceso de obtención de información útil a partir de grandes conjuntos de datos. Este proceso permite a las organizaciones identificar patrones y tendencias recurrentes en los datos a partir de la información que proporcionan sus usuarios o clientes.

Este tipo de gestión de datos suele utilizarse para medir el interés de los clientes por un producto o servicio concreto, detectar fraudes y filtrar el spam.

Visualización de datos

La visualización de datos consiste en crear representaciones visuales de los datos, como cuadros y gráficos, para facilitar su comprensión e interpretación. Gracias a los elementos gráficos, las empresas pueden detectar cualquier anomalía en sus procesos.

Presentar los datos de forma visual también es excelente para comunicar información a usuarios no técnicos de una manera que puedan digerir y comprender fácilmente.

Otros tipos especializados

La gestión de datos también se presenta en tipos especializados, como:

• Minería de textos: proceso de extracción de información significativa a partir de documentos de texto.
• Procesamiento del lenguaje natural: proceso de comprensión e interpretación del lenguaje natural, como el hablado o el escrito.
• Aprendizaje automático: el proceso de utilizar algoritmos para aprender de los datos y hacer predicciones.

Elementos imprescindibles de un plan de gestión de datos

Un plan o estrategia de gestión de datos es esencial para cualquier organización que quiera garantizar que sus datos están seguros, organizados y son accesibles. Cuando cree uno para su organización, aquí tiene algunas cosas que debe tener en cuenta:

• Cómo se recopilan, almacenan y utilizan los datos (teniendo en cuenta las necesidades de la organización y los objetivos del sistema de gestión de datos).
• Cómo se protegen los datos de accesos no autorizados y se hacen copias de seguridad en caso de catástrofe.
• Cómo se comparten los datos con otros departamentos de la organización, así como con socios externos.
• Cómo se utilizan los datos para tomar decisiones (por ejemplo, qué productos desarrollar o qué campañas de marketing lanzar).

Desafíos

La gestión de datos conlleva diversos retos que pueden poner en peligro a las organizaciones. Éstos son los más comunes a los que hay que estar atento y prepararse:

• Seguridad de los datos – Las brechas de seguridad y los ciberataques suponen una grave amenaza para los recursos de datos de una organización. Por este motivo, las empresas deben establecer medidas para proteger la información sensible de accesos no autorizados.
• Precisión de los datos – A medida que aumenta el volumen de datos que se capturan, hay más posibilidades de que se produzcan descuidos, ya que las imprecisiones se cuelan en el sistema, sobre todo cuando la supervisión es escasa o nula. El reto al que se enfrentan ahora las organizaciones es asegurarse de que cuentan con los procesos adecuados para garantizar que sus datos son fiables y están actualizados.
• Utilización de datos – La cantidad y diversidad de datos recogidos y almacenados en esta era siguen aumentando, dadas las innovaciones tecnológicas. Pero debido a su enorme volumen, las organizaciones podrían no maximizar el valor de este recurso si no saben qué datos tienen, dónde están almacenados y cómo aprovecharlos.
• Eficacia del proceso: procesar grandes volúmenes de datos puede llevar mucho tiempo. Y mientras las organizaciones intentan encontrar los recursos adecuados para gestionar sus datos con eficacia, también deben equilibrar sus esfuerzos con la necesidad de precisión y seguridad.
• Cumplimiento – La normativa sobre datos y privacidad cambia constantemente a medida que evoluciona la tecnología. Así pues, el reto para las organizaciones consiste en seguir el ritmo de estos cambios, empezando por comprender qué datos pueden utilizar y cuáles no.

Mejores prácticas

Debido a los contratiempos mencionados en la sección anterior, es importante establecer un conjunto de normas y procedimientos que garanticen la exactitud e integridad de los datos. A continuación se enumeran las mejores prácticas para gestionar sistemas de datos:

• Asegure adecuadamente los datos utilizando contraseñas seguras, cifrado y métodos de autenticación de dos factores.
• Establecer un sistema para supervisar el uso de los datos y detectar accesos no autorizados a los mismos.
• Aplicar una política para el uso adecuado y legítimo de los datos de la organización.
• Cree copias de seguridad de sus registros con regularidad y guárdelas en un lugar seguro.
• Revisar y actualizar periódicamente los datos en función de las necesidades específicas de la organización y de la legislación vigente en materia de privacidad.