Administración de datos
La administración de datos es la práctica de recopilar, mantener y utilizar datos de forma segura, eficiente y rentable. El objetivo de la administración de datos es ayudar a las personas, las organizaciones y las cuestiones relacionadas a optimizar el uso de datos dentro de los límites de las políticas y regulaciones para que puedan tomar decisiones y tomar medidas que maximicen los beneficios para la organización. Una estrategia sólida de administración de datos se está volviendo más importante que nunca a medida que las organizaciones confían cada vez más en activos intangibles para crear valor.
La administración de datos digitales en una organización implica una amplia gama de tareas, políticas, procedimientos y prácticas. El trabajo de administración de datos tiene un amplio alcance, que abarca factores como la forma de:
- crear, acceder y actualizar datos en un nivel de datos diverso
- almacenar datos en varias nubes y en las instalaciones
- proporcionar alta disponibilidad y recuperación ante desastres
- utilizar datos en una variedad creciente de aplicaciones, análisis y algoritmos
- garantizar la privacidad y la seguridad de los datos.
- archivar y destruir datos de acuerdo con los cronogramas de retención y los requisitos de cumplimiento
Una estrategia formal de administración de datos aborda la actividad de los usuarios y administradores, las capacidades de las tecnologías de administración de datos, las demandas de los requisitos reglamentarios y las necesidades de la organización para obtener valor de sus datos.
El capital de datos es capital empresarial
En la economía digital actual, los datos son un tipo de capital, un factor económico en la producción en bienes y servicios digitales. Así como un fabricante de automóviles no puede fabricar un modelo nuevo si carece del capital financiero necesario, no puede hacer que sus autos sean autónomos si carece de los datos para alimentar los algoritmos integrados. Este nuevo papel para los datos tiene implicaciones para la estrategia competitiva, así como para el futuro de la informática.
Dado este papel central y de misión crítica de los datos, las prácticas de administración firmes y un sistema de administración sólido son esenciales para cada organización, independientemente de su tamaño o tipo.
Obtenga más información sobre El ascenso del capital de datos (PDF)Sistemas de administración de datos hoy
Las organizaciones actuales necesitan una solución de administración de datos que brinde una manera eficiente de gestionar los datos en un nivel de datos diverso pero unificado. Los sistemas de administración de datos se basan en plataformas de administración de datos y pueden incluir bases de datos, lagos de datos y almacenes de datos, sistemas de administración de big data, análisis de datos y más.
Todos estos componentes trabajan juntos como una “utilidad de datos” para entregar las capacidades de administración de datos que una organización necesita para sus aplicaciones, y los análisis y algoritmos que utilizan los datos que originaron esas aplicaciones. Si bien las herramientas actuales ayudan a los administradores de bases de datos (DBA) a automatizar muchas de las tareas de administración tradicionales, a menudo aún es necesaria la intervención manual debido al tamaño y la complejidad de la mayoría de las implementaciones de bases de datos. Siempre que se requiere la intervención manual, aumenta la posibilidad de errores. Reducir la necesidad de una administración de datos manual es un objetivo clave para una nueva tecnología de administración de datos, la base de datos autónoma.
Una plataforma de administración de datos es el sistema fundamental para recopilar y analizar grandes volúmenes de datos en una organización. Las plataformas de datos comerciales suelen incluir herramientas de software para la administración que desarrollaron el proveedor de la base de datos o terceros. Estas soluciones de administración de datos ayudan a los equipos de TI y a los DBA a realizar tareas típicas como:
- Identificar, alertar, diagnosticar y resolver fallas en el sistema de base de datos o la infraestructura subyacente
- Asignar la memoria de base de datos y los recursos de almacenamiento
- Realizar cambios en el diseño de la base de datos
- Optimizar las respuestas a consultas en la base de datos para un rendimiento más rápido de la aplicación
Las plataformas de datos en la nube, cada vez más populares, permiten a las empresas escalar o reducir de manera rápida y rentable. Algunas están disponibles como servicio, lo que permite a las organizaciones ahorrar aún más.
Una base de datos autónoma basada en la nube utiliza inteligencia artificial (IA) y aprendizaje autónomo para automatizar muchas tareas de administración de datos que realizan los DBA, lo que incluye la administración de copias de seguridad de bases de datos, seguridad y ajuste de rendimiento.
También llamada base de datos independiente, una base de datos autónoma ofrece importantes beneficios para la administración de datos, lo que incluye:
- Reducción de la complejidad
- Disminución de la probabilidad de error humano
- Mayor confiabilidad y seguridad de la base de datos
- Mejor eficiencia operativa
- Costos más bajos
Las plataformas de datos en la nube, cada vez más populares, permiten a las empresas escalar o reducir de manera rápida y rentable. Algunas están disponibles como servicio, lo que permite a las organizaciones ahorrar aún más.
Sistemas de administración de Big Data
De alguna forma, big data es justo lo que parece, montones y montones de datos. Pero big data también viene en una variedad de formas más amplia que los datos tradicionales y se lo recopila a una alta velocidad. Piense en todos los datos que ingresan cada día, o cada minuto, de una fuente de redes sociales como Facebook. La cantidad, variedad y velocidad de esos datos son lo que los hace tan valiosos para las empresas, pero también hacen que su administración sea muy compleja.
A medida que se recopilan cada vez más datos de fuentes tan diversas como las cámaras de video, las redes sociales, las grabaciones de audio y los dispositivos de Internet of Things (IoT), han surgido sistemas de administración de big data. Estos sistemas se especializan en tres áreas generales.
- La integración de big data combina distintos tipos de datos, desde el lote hacia la transmisión, y los transforma para que puedan consumirse.
- La administración de big data almacena y procesa datos en un lago de datos o almacén de datos de manera más eficiente, segura y confiable, muchas veces mediante la utilización del almacenamiento de objetos.
- El análisis de big data descubre información nueva con análisis y visualización y utiliza el aprendizaje autónomo y la visualización de inteligencia artificial (IA) para construir modelos.
Las empresas están utilizando big data para mejorar y acelerar el desarrollo de productos, el mantenimiento predictivo, la experiencia del cliente, la seguridad, la eficiencia operativa y mucho más. A medida que los grandes datos crecen, también lo harán las oportunidades.
Desafíos de la administración de datos
La mayoría de los desafíos en la administración de datos actual se derivan del ritmo más rápido de los negocios y la creciente proliferación de datos. La expansión constante de la variedad, la velocidad y el volumen de datos disponibles para las organizaciones los empuja a buscar herramientas de administración más efectivas para mantenerse actualizados. Algunos de los principales desafíos que enfrentan las organizaciones incluyen los siguientes:
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Desconocen qué datos tienen |
Se recopilan y almacenan datos de una cantidad y variedad de fuentes en aumento, como sensores, dispositivos inteligentes, redes sociales y cámaras de video. Pero ninguno de esos datos es útil si la organización desconoce qué datos tiene, dónde están y cómo usarlos. |
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Deben mantener niveles de rendimiento a medida que se expande el nivel de datos |
Las organizaciones están capturando, almacenando y utilizando más datos todo el tiempo. Para mantener los tiempos de respuesta máximos en este nivel en expansión, las organizaciones necesitan monitorear continuamente el tipo de preguntas que responde la base de datos y cambiar los índices a medida que cambian las consultas, sin afectar el rendimiento. |
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Deben cumplir con los requisitos de cumplimiento en constante cambio |
Las regulaciones de cumplimiento son complejas y multijurisdiccionales, y cambian constantemente. Las organizaciones deben poder revisar sus datos e identificar cualquier elemento que se encuentre bajo requisitos nuevos o modificados de forma sencilla. En particular, la información de identificación personal (PII) debe detectarse, rastrearse y monitorearse para cumplir con las regulaciones de privacidad global cada vez más estrictas. |
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No están seguros de cómo reutilizar los datos para darle usos nuevos |
Recopilar e identificar los datos en sí no proporciona ningún valor, la organización necesita procesarlos. Si conlleva mucho tiempo y esfuerzo convertir los datos en lo que necesitan para el análisis, este no sucederá. Como resultado, se pierde el valor potencial de esos datos. |
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Deben mantenerse informados de los cambios en el almacenamiento de datos |
En el nuevo mundo de la administración de datos, las organizaciones almacenan datos en distintos sistemas, lo que incluye los almacenes de datos y los lagos de datos no estructurados que almacenan cualquier información en cualquier formato en un único repositorio. Los científicos de datos de una organización necesitan una forma de transformar rápida y fácilmente los datos de su formato original en la forma, el formato o el modelo que necesitan para una amplia gama de análisis. |
Principios de administración de datos y privacidad de datos
El Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) que promulgó la Unión Europea e implementó en mayo de 2018 incluye siete principios clave para la administración y el procesamiento de datos personales. Estos principios incluyen legalidad, imparcialidad y transparencia; limitación de propósito; exactitud; limitación de almacenamiento; integridad y confidencialidad; y más.
El GDPR y otras leyes que siguen sus pasos, como la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA), están cambiando la apariencia de la administración de datos. Estos requisitos proporcionan leyes estandarizadas de protección de datos que otorgan a las personas control sobre sus datos personales y cómo se usan. En efecto, convierte a los consumidores en accionistas de los datos con un recurso legal real cuando las organizaciones no obtienen el consentimiento informado en la captura de datos, ejercen un control deficiente sobre el uso o la localización de los datos, o no cumplen con los requisitos de borrado de datos o portabilidad.
Prácticas recomendadas de la administración de datos
Abordar los desafíos de la administración de datos requiere un conjunto integral y bien pensado de prácticas recomendadas. Aunque las prácticas recomendadas específicas varían según el tipo de datos involucrados y la industria, las siguientes prácticas recomendadas abordan los principales desafíos de la administración de datos que enfrentan las organizaciones hoy en día:
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Cree una capa de descubrimiento para identificar sus datos |
Una capa de descubrimiento sobre el nivel de datos de su organización permite a los analistas y científicos de datos buscar y navegar en busca de conjuntos de datos para que sus datos sean utilizables. |
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Desarrolle un entorno de ciencia de datos para reutilizar sus datos de forma eficiente |
Un entorno de ciencia de datos automatiza la mayor parte del trabajo de transformación de datos posible, lo que simplifica la creación y evaluación de modelos de datos. Un conjunto de herramientas que elimina la necesidad de la transformación manual de datos puede acelerar la etapa de hipótesis y la prueba de nuevos modelos. |
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Use tecnología autónoma para mantener los niveles de rendimiento en su nivel de datos en expansión |
Las capacidades de datos autónomos utilizan inteligencia artificial y aprendizaje autónomo para monitorear continuamente las consultas de la base de datos y optimizar los índices a medida que cambian las consultas. Esto permite que la base de datos mantenga tiempos de respuesta rápidos y libera a los DBA y a los científicos de datos de tareas manuales que requieren mucho tiempo. |
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Use el descubrimiento para estar al tanto de los requisitos de cumplimiento |
Las herramientas nuevas utilizan el descubrimiento de datos para revisar los datos e identificar las cadenas de conexión que deben detectarse, rastrearse y monitorearse para el cumplimiento multijurisdiccional. A medida que las demandas de cumplimiento aumentan a nivel mundial, esta capacidad será cada vez más importante para los oficiales de riesgo y seguridad. |
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Use una capa de consulta común para administrar múltiples y diversas formas de almacenamiento de datos |
Las nuevas tecnologías están permitiendo que los repositorios de administración de datos trabajen juntos, lo que hace que las diferencias entre ellos desaparezcan. Una capa de consulta común que abarca los muchos tipos de almacenamiento de datos permite a los científicos de datos, analistas y aplicaciones acceder a los datos sin necesidad de saber dónde están almacenados ni de transformarlos de forma manual en un formato utilizable. |
El valor de un entorno de ciencia de datos
La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que utiliza métodos, procesos, algoritmos y sistemas científicos para extraer valor de los datos. Los científicos de datos combinan una variedad de habilidades, entre ellas estadísticas, informática y conocimiento empresarial, para analizar datos recopilados de la web, de teléfonos inteligentes, de clientes, sensores y otras fuentes.
La administración de datos evoluciona
Con la nueva función de los datos como capital empresarial, las organizaciones están descubriendo lo que los emprendimientos digitales y los disruptores ya saben: Los datos son un activo valioso para identificar tendencias, tomar decisiones y tomar medidas ante los competidores. La nueva posición de los datos en la cadena de valor está llevando a las organizaciones a buscar de forma activa mejores formas de obtener valor de este nuevo capital.
Dentro de las empresas, las responsabilidades de administración de datos de los DBA también están evolucionando, lo que reduce la cantidad de tareas rutinarias para que los DBA pueden concentrarse en cuestiones más estratégicas y proporcionar soporte de administración de datos críticos en entornos en la nube (PDF) lo que involucra iniciativas clave tales como modelado y seguridad de datos.