No hay duda de que los datos son el activo más valioso. La proliferación de datos es exponencial, proveniente de diversas fuentes como transacciones, interacciones en redes sociales, dispositivos conectados y mucho más. Esta avalancha de información no estructurada representa un desafío y una oportunidad: aquellos que pueden aprovecharla y transformarla en información significativa obtienen una ventaja estratégica innegable. El Enterprise Data Management (EDM) es la gestión de los datos empresariales. Expresa la capacidad de una empresa para definir, integrar y recopilar datos de forma precisa, cuidadosa y eficaz, tanto para aplicaciones internas como externas.
A continuación, exploraremos en detalle el papel fundamental que desempeña la Gestión de Datos Empresariales en la revolución digital, cómo las organizaciones pueden implementar estrategias efectivas de EDM y los beneficios tangibles que pueden obtener al hacerlo.
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Qué significa Enterprise Data Management
Enterprise Data Management es la disciplina que garantiza una gestión eficaz de los datos de principio a fin. En los procesos empresariales, describe de la forma más objetiva posible la capacidad de una empresa para gobernar, integrar, distribuir y cibersegurar los datos que proceden de diversas fuentes (streaming, vídeo, dispositivos IoT, redes sociales, canales de la cadena de suministro, omnichannel, etc).
Opera en un dominio de IT muy amplio que abarca desde lo que ocurre en los sistemas de datos locales y en la nube hasta la transferencia completamente segura de datos entre múltiples aplicaciones que los aprovechan. Todo ello mientras aumenta la complejidad de las cadenas de suministro que implican procesos en la era de la transformación digital.
De hecho, la transformación digital tiene como objetivo hacer un uso más eficiente de los datos a lo largo de todos los procesos empresariales con el fin de extraer valor de los datos. La preparación y la calidad de los datos permiten alcanzar los objetivos empresariales.
Enterprise Data Management (EDM) es la cúspide de una estrategia impulsada por los datos, que combina un enfoque escrupuloso y preciso con la concienciación, gracias a un conocimiento profundo de los procesos empresariales, además de saber adoptar metodologías y técnicas de uso de los datos.
Las ventajas del Enterprise Data Management
Extraer ese valor requiere recopilar, organizar, gestionar, centralizar y, sobre todo, hacer utilizable la heterogeneidad de los datos, tanto cuantitativos como cualitativos, estructurados y no estructurados. El objetivo es ofrecer soporte para la toma de decisiones empresariales basadas en datos, optimizando así la eficiencia de los procesos empresariales.
Una estrategia de gobierno de datos adecuada permite un enfoque basado en los datos para lograr beneficios tanto a corto como a largo plazo. Se trata de beneficios tangibles relativos al uso de múltiples fuentes para adquirir datos, mejorando el volumen adecuado para las operaciones requeridas.
Otro beneficio tangible es la alta calidad de los datos, esencial para que los procesos de análisis de datos sean más oportunos, independientemente del contexto de la aplicación. Otro beneficio objetivo está relacionado con el uso de bases de datos y sistemas de datos, que escalan fácilmente en varios entornos, tanto on-premise como multicloud.
El Enterprise Data Management (EDM) permite generar un gran valor añadido para el negocio corporativo, sin artificios. Para alcanzar determinados resultados, se requiere perseverancia e inversión constante en una estrategia basada en el progreso continuo, en la que el conocimiento meticuloso y profundo de los procesos empresariales desempeña un papel crucial.
Los componentes del Enterprise Data Management (EDM)
El Enterprise Data Management (EDM) requiere una cartografía exhaustiva del recorrido de los datos, que permita elegir las fuentes útiles y eliminar las redundantes, evitando así el despilfarro de ingentes recursos sin lograr resultados útiles desde el punto de vista analítico.
Con una gran variedad de datos, tanto cuantitativa como cualitativamente, no es necesario llevar a cabo la adquisición, preparación y análisis de todos los datos potencialmente disponibles. En su lugar, hay que poner en marcha una estrategia de gestión de datos basada en un análisis real de las peculiaridades de los procesos empresariales en los que es necesario intervenir.
Hay cuatro componentes del Enterprise Data Management (EDM): data governance, data integration, master data management y ciberseguridad del dato.
Data governance
El data governance permite a las empresas y organizaciones llevar a cabo el viaje digital capaz de extraer valor de los datos. Y logra este camino definiendo cuidadosamente políticas y procesos para garantizar la integridad, calidad y seguridad de los datos que se procesan. Representa la aportación de normas y procedimientos internos de la empresa cruciales para realizar mejoras continuas.
El data governance es a la vez una prioridad y una buena práctica. Capaz de definir directrices para mejorar la eficacia de las políticas corporativas sobre el uso de los datos, aumenta la responsabilidad compartida entre todas las partes interesadas de la empresa u organización.
Data integration
Recopilar datos es fácil, pero utilizarlos requiere decisiones juiciosas y razonadas. El escenario de software útil para el análisis y el data integration es amplio, pero es el proceso el que permite utilizar los datos de forma eficiente, con fines analíticos.
El data integration aprovecha aplicaciones y recursos basados en la nube que pueden soportar métodos y técnicas de virtualización, federación y consolidación, las metodologías más comunes entre los especialistas. La era multicloud e híbrida requiere también nuevas herramientas en el mercado de la integración de datos.
La virtualización de datos permite realizar consultas distribuidas contra fuentes de datos dispares que están virtualmente integradas. Hace uso de adaptadores de fuentes de datos, repositorios de metadatos y motores de consulta distribuidos que pueden repercutir en el consumo posterior de diversas maneras (como API, JDBC).
El data integration aumentado optimiza las operaciones de integración de datos mediante el uso extensivo de metadatos (datos de uso, registros de transacciones, flujos de trabajo del sistema) y algoritmos de aprendizaje automático (ML) preempaquetados. Estos son capaces de informar y automatizar las actividades de ingestión, transformación, fusión y conferenciación de datos.
La integración de datos tiene como objetivo principal la unificación y accesibilidad de datos que originalmente estaban fragmentados, desorganizados o eran incoherentes.
Master Data Management
El Master Data Management utiliza metodologías similares a la integración de datos, pero con objetivos estratégicos. El objetivo es hacer que los datos sean utilizables con una visión orientada al negocio. La importancia de la calidad de los datos y del Master Data Management depende del hecho de que sólo se pueden tomar decisiones correctas a partir de datos fiables y coherentes.
Los modelos pueden hacer predicciones precisas a partir de datos correctos. Un alto nivel de calidad de los datos es esencial para aumentar la flexibilidad de los usuarios empresariales.
Los datos maestros proporcionan el marco para comprender y utilizar los datos. A través de los datos maestros, que son datos transaccionales, los datos IoT y los flujos de clics adquieren significado y contexto. Al armonizar los datos maestros, se obtiene una comprensión uniforme de los datos, y la interacción de las divisiones ayuda a garantizar la coherencia de los informes y las operaciones basadas en datos.
En la era digital actual, en la que los datos emergen cada vez más como un factor de producción, existe una necesidad creciente de uso flexible y producción de datos de alta calidad para habilitar y lanzar nuevos servicios y productos.
Los factores críticos de éxito para una calidad de datos sostenible son las funciones y responsabilidades, los procesos de garantía de calidad, la supervisión continua de la salud de los datos de la empresa, y la concienciación y transparencia relacionadas con el impacto de la mala calidad de los datos.
Ciberseguridad de los datos
La seguridad de los datos a nivel empresarial es ahora una prioridad debido a las crecientes amenazas cibernéticas que hacen que la protección de los datos sea crucial. La ciberseguridad ya no es un elemento de costo o una capa adicional a las operaciones. Hoy representa una inversión que puede aportar valor añadido, hasta el punto de requerir una implantación nativa en los procesos. El objetivo es asegurar tanto los “datos en tránsito”, los que están en uso, como los “datos en reposo”, es decir, los archivados y guardados en el almacenamiento de datos.
Mejores prácticas
La estrategia más eficaz del Enterprise Data Management (EDM), capaz de generar valor añadido en los procesos de negocio, consiste en implicar adecuadamente a todas las partes interesadas. Antes de establecer recursos e identificar tecnologías ad hoc, es necesario que todas las figuras profesionales, asignadas a trabajar con datos, compartan la visión de los objetivos empresariales. La puesta en común debe abarcar la totalidad de las líneas de negocio, desde la administración hasta quienes interactúan directamente con los clientes.
Las organizaciones deben considerar el Enterprise Data Management (EDM) un proceso central de su negocio, por lo que los niveles C y todos los implicados en la cadena de uso de los datos deben abordar el cambio cultural necesario.
Las mejores prácticas comienzan con la definición estratégica del proceso: identificación de objetivos, políticas y normas de procedimiento;evaluación del recorrido de los datos; formación de las partes interesadas; contratación de consultores con conocimientos concretos y expertos técnicos o de gestión en gestión de datos empresariales.
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