Gestión de metadatos frente a gestión de datos maestros

Para distinguirse de la competencia, ofrecer una experiencia de cliente adaptada, reforzar la innovación y mejorar los procesos internos o los flujos de producción, las empresas dependen en gran medida de los datos. Muchas organizaciones buscan formas de aprovechar mejor este recurso masivo y garantizar una gobernanza rigurosa de los datos. En este artículo, descubra las diferencias y similitudes entre dos conceptos esenciales para un enfoque basado en los datos: la gestión de metadatos y la gestión de datos maestros.

Según un estudio titulado "El papel estratégico de la gobernanza de datos y su evolución", realizado por Enterprise Strategy Group (ESG), a finales de 2022, las empresas vieron duplicarse sus volúmenes de datos cada dos años. De media, las organizaciones encuestadas declararon gestionar 3 petabytes de datos, de los cuales aproximadamente dos tercios son datos no estructurados. Los datos de la encuesta también muestran un aumento medio anual del 40%. Y el 32% de los encuestados señala incluso un aumento anual superior al 50%.

En un contexto de aumento exponencial del volumen de datos, las empresas deben afrontar un reto importante: garantizar una gestión óptima de los datos y metadatos, a riesgo de exponerse a una explosión de costes relacionados con errores. Según estimaciones recientes de Gartner, la mala calidad de los datos cuesta a las empresas de todos los sectores casi 13.000 millones de dólares al año. La gestión de metadatos y la gestión de datos maestros (MDM) proporcionan a las organizaciones procesos críticos para obtener los conocimientos que necesitan para hacer frente a los retos del mercado, al tiempo que limitan su exposición al riesgo de costes excesivos.

Definiciones de gestión de metadatos y gestión de datos maestros

En primer lugar, definamos claramente cada término. La gestión de metadatos corresponde al conjunto de prácticas y herramientas que permiten gestionar los metadatos de un sistema de información de forma eficaz y coherente. Como tal, la gestión de metadatos tiene por objeto garantizar la calidad, pertinencia y accesibilidad de los metadatos, así como su conformidad con las normas y estándares de datos.

La gestión de datos maestros (MDM) reúne todas las técnicas y procesos que permiten gestionar los datos de referencia de forma centralizada, coherente y fiable. Estos datos de referencia, también conocidos como "datos maestros", son información crítica, absolutamente esencial para la actividad de la empresa. Puede tratarse de información sobre clientes, proveedores, productos, centros de explotación y producción, o datos sobre los empleados. El objetivo de la gestión de datos maestros es construir un repositorio único para estos datos de referencia. Este repositorio es luego utilizado por las diferentes aplicaciones y sistemas de la empresa y garantiza el acceso a datos fiables y coherentes.

¿Cuáles son las diferencias entre la gestión de metadatos y la gestión de datos maestros?

Aunque ambos conceptos están relacionados con la gestión de datos, la gestión de metadatos y la gestión de datos maestros (MDM) responden a objetivos empresariales diferentes y adoptan enfoques distintos.

Mientras que la gestión de metadatos se ocupa principalmente de la gestión de la información que describe los datos, su contexto y su uso, MDM se centra en la gestión de los datos maestros críticos para la empresa. Estos dos ámbitos diferentes hacen de la gestión de metadatos y la gestión de datos maestros dos disciplinas complementarias para su estrategia de datos. Mientras que la gestión de metadatos se centra en la descripción y el uso de los datos, MDM se centra en la gestión y armonización de los datos maestros críticos para la empresa.

¿Qué tienen en común la gestión de datos maestros y la de metadatos?

Lo primero que tienen en común la gestión de datos maestros y la gestión de metadatos es que ambas contribuyen a la eficacia y el éxito de sus proyectos basados en datos. Ambas tienen como objetivo garantizar la calidad, relevancia y coherencia de los datos. La MDM y la gestión de metadatos también requieren procesos y herramientas específicos. Por último, ambas disciplinas se integran y contribuyen a un enfoque más amplio de la gobernanza de datos.

Combinadas, le permiten ser más ágil, más eficiente y más responsable al mismo tiempo.

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