Unificar métadonnées y datos maestros para el éxito empresarial

La gestión de diferentes tipos de datos se vuelve más compleja a medida que crecen los sistemas y las fuentes de datos de su organización. L'information de votre entreprise nécessite une vision complète des métadonnées appropriées et de la maîtrise gestion des données. Una mala gestión de cualquiera de ellos puede dar lugar a problemas operativos sistémicos, una menor eficacia y una débil prise de décision.

Para mayor claridad y exhaustividad, veamos cómo define Gartner los datos maestros y métadonnées.

Los datos maestros son el conjunto coherente y uniforme de identificadores y atributos ampliados que describen las entidades principales de la empresa, incluidos los clientes, los clientes potenciales, los ciudadanos, los proveedores, los centros, las jerarquías y el plan contable.

métadonnées es la información que describe varias facetas de un activo de información para mejorar su usabilidad a lo largo de su ciclo de vida. Son métadonnées los que convierten la información en un activo... es la definición de métadonnées la que proporciona la comprensión que desbloquea el valor de los datos.

Evolución de los enfoques de gestion des données

Su empresa probablemente empezó como muchas otras, almacenando datos en bases de datos convencionales que funcionaban bien para el simple seguimiento y las relaciones con los clientes. Las organizaciones procesaban y almacenaban datos estructurados y relacionales mediante métodos tradicionales.

Los volúmenes de datos crecieron exponencialmente y revolucionaron el mundo digital. Un dato sorprendente: el 90% de todos los datos existentes se crearon en sólo los dos últimos años. Los sistemas tradicionales gestion des données no podían seguir el ritmo, sobre todo cuando se trataba de datos no estructurados, como formatos de audio, vídeo y texto. Estas crecientes complejidades hicieron que métadonnées y los datos maestros cobraran mayor importancia para dotar a los datos del contexto necesario para su uso.

Su empresa se enfrenta ahora a varios retos modernos relacionados con los datos empresariales:

• Los problemas de calidad de los datos se deben a que sólo el 3% de los datos de las organizaciones cumplen normas de calidad sencillas.
• Los riesgos de seguridad persisten, ya que el 70% de los empleados tienen acceso a datos que no deberían.
• Los sistemas y departamentos luchan por integrarse.

El rápido crecimiento de los volúmenes de datos plantea nuevos retos en materia de integración de datos, garantía de calidad y protección de la privacidad. Estos retos se vuelven cada vez más cruciales a medida que las empresas tratan de extraer información procesable al tiempo que garantizan que los datos siguen siendo precisos y seguros.

Master en gestion des données: Construya sus cimientos

Para crear una base sólida de gestion des données maestra gestion des données (MDM) es necesario comprender sus componentes básicos. Una buena solución MDM debe gestionar datos precisos, coherentes y disponibles.

Componentes básicos y requisitos

Para que una implantación de MDM tenga éxito se necesitan tres componentes principales:

• Marco de gouvernance datos para mantener la integridad y fiabilidad.
• Sistema de gestión de la calidad para la validación y el enriquecimiento.
• Capacidades de integración para un flujo de datos fluido entre sistemas.

Estrategias de aplicación y buenas prácticas

Tenga en cuenta que su implantación de MDM necesita una hoja de ruta clara. Las organizaciones de éxito siguen estos pasos clave:

1. Definir requisitos y objetivos empresariales claros.
2. Establecer un gouvernance datos resistente con administradores designados.
3. Seleccione las herramientas MDM adecuadas que se ajusten a sus prioridades.
4. Empezar con una aplicación piloto en un ámbito.
5. Crear capacidad mediante la formación y la gestión del cambio.

Los administradores de datos protegen la calidad de los datos. Su solución MDM debe gestionar bien estos datos. Una mejor integración e interoperabilidad facilitan las operaciones.

Medir el éxito y la rentabilidad

Una buena implantación requiere el seguimiento de métricas específicas para medir el éxito de MDM. Sus indicadores clave de rendimiento deben incluir:

Métricas de calidad de datos:

• Tasa de error en el registro de datos.
• Porcentaje de datos duplicados.
• Exhaustividad de las cuentas de clientes.

Métricas de impacto empresarial:

• Gasto total por cada mil registros de datos.
• Tiempo de ciclo para la configuración de nuevos clientes/productos.
• Tasa de conformidad de los datos.

Los beneficios financieros tardan varios trimestres en aparecer. Cuando evalúe su inversión en MDM, céntrese tanto en los beneficios directos, como la reducción de los costes operativos, como en los indirectos, como la mejora de la satisfacción del cliente.

métadonnées Gestión: Aumentar el valor de los datos

La gestión de métadonnées actúa como una brújula a lo largo de su experiencia con los datos. Comprender la relación entre métadonnées y datos maestros le ayuda a obtener el máximo valor de sus activos de información. Las empresas que implantan una gestión de métadonnées resistente pueden reducir los costes de gestion des données hasta en un 40%.

Principios clave de la gestión métadonnées

Su estrategia métadonnées métadonnées necesita metas claras que coincidan con los objetivos empresariales. Al igual que el sistema de catálogos de una biblioteca, la gestión de métadonnées funciona cuando se dispone de:

• Esquemas normalizados para una descripción coherente.
• Mantenimiento activo durante todo el ciclo de vida de los datos.
• Procesos automatizados de captura y seguimiento.

Una buena gestión métadonnées le ayuda a mejorar la eficacia operativa y garantiza la calidad de los datos en toda su organización.

Herramientas y tecnologías

Un kit completo de herramientas de gestión de métadonnées debe contener:

• Catálogos de datos para un acceso centralizado.
• Glosarios empresariales de terminología común.
• Sistemas de seguimiento del linaje de los datos.
• Plataformas de gestión de repositorios.

Las herramientas modernas métadonnées ahora hacen uso de las capacidades de IA y aprendizaje automático. La elaboración automatizada de perfiles de datos puede realizar hasta 2,5 millones de controles por minuto y verificar más de 60 millones de registros.

Métricas de éxito y KPI

Ces indicateurs clés permettent de mesurer l'efficacité de votre gestion métadonnées :

• métadonnées índices de precisión y exhaustividad.
• Número de activos de datos registrados y patrones de uso.
• Velocidad de procesamiento e índices de automatización.
• Índices de cumplimiento y éxito de las auditorías.

Las empresas que no adoptan un enfoque métadonnées gastan mucho más en la gestion des données. Estas métricas le ayudan a detectar las áreas que necesitan mejoras y respaldan sus inversiones en gestión de métadonnées .

Creación de una estrategia de datos unificada

Un marco unificado debe reunir sus iniciativas de métadonnées y datos maestros para crear una estrategia eficaz. La investigación muestra hasta 68% de los datos no se analiza en la mayoría de las organizaciones, lo que apunta a la necesidad de un enfoque completo.

Integración de métadonnées e iniciativas de datos maestros

Su estrategia unificada debe conectar las prioridades empresariales y de datos a través de marcos claros. Los estudios demuestran que los directores de operaciones que vinculan los datos y los análisis a resultados empresariales prioritarios tienen más éxito que sus homólogos.

Los puntos clave de la integración son:

• Implantar un catálogo de conocimientos para normalizar la nomenclatura.
• Crear glosarios comunes a toda la organización.
• Establecer una topología de datos unificada.
• Defina objetivos de datos claros.

Asignación de recursos y presupuestación

La asignación adecuada de recursos adquiere importancia a medida que crece el volumen de datos. Su presupuesto debe tener en cuenta:

• Capacidad de almacenamiento y procesamiento de datos.
• Plataformas de integración y soluciones de gestión.
• Programas de alfabetización informática para empleados.

Planificación del mantenimiento a largo plazo

Unos datos de alta calidad exigen una atención continua. Su plan de mantenimiento debe centrarse en estos elementos con auditorías periódicas:

• Aplicación de políticas de gouvernance resiliente.
• Establecimiento de normas de calidad de los datos.
• Creación de catálogos centrales para compartir información.
• Supervisión de elementos de datos críticos.

La estrategia necesita una capa de métadonnées y gouvernance que aumente la visibilidad en toda la organización. Esto estandariza la nomenclatura y ayuda a todos a seguir directrices coherentes de calidad de datos y cumplimiento.

Conclusión

Las organizaciones deben sobresalir tanto en las estrategias de métadonnées como en las de datos maestros para gestionar los datos con eficacia. La aplicación de estos enfoques complementarios prepara a su organización para hacer frente a los desafíos de datos modernos, mientras que usted mantiene el control de la calidad y el cumplimiento.

Las cifras lo dicen todo: las organizaciones que utilizan estrategias de datos unificados reducen los costes de gestión en un 40% y consiguen mejores resultados operativos con creces. Los datos maestros sirven como su única fuente de verdad, y métadonnées hace que el contexto adecuado y la encontrabilidad disponibles en todos los sistemas.

Su camino hacia el éxito necesitará una planificación cuidadosa y una ejecución coherente. Su hoja de ruta debe centrarse en:

• Marcos claros de gouvernance datos.
• Control periódico de la calidad.
• Programas de formación detallados.
• Métricas de rendimiento mensurables.

La gestion des données es una experiencia continua, no un destino. Empiece con implantaciones pequeñas y centradas y crezca en función de los resultados medidos. La atención que preste hoy tanto a métadonnées como a los datos maestros crea el marco para el éxito continuado de mañana.

Acerca de Traci Curran

Traci Curran es Directora de Marketing de Producto en Actian, centrada en la Plataforma de Datos Actian. Con más de 20 años de experiencia en marketing tecnológico, Traci ha desempeñado anteriormente funciones de marketing sénior en CloudBolt Software, Racemi (adquirida por DXC Corporation), así como en algunas de las startups más innovadoras del mundo. A Traci le apasiona ayudar a los clientes a comprender cómo pueden acelerar la innovación y obtener ventajas competitivas aprovechando la transformación digital y las tecnologías en la nube.