1. Integración de datos
La integración de datos es un proceso que consiste en reunir datos de diferentes fuentes para obtener una vista unificada y más valiosa de ellos, de modo que las empresas puedan tomar mejores decisiones y con mayor rapidez.
a. Activo de datos
El término «activos de datos» se refiere a los conjuntos de datos, información o recursos digitales que una organización considera valiosos y críticos para sus operaciones o sus objetivos estratégicos. Estos activos de datos pueden incluir una amplia variedad de tipos de datos, como datos de clientes, datos financieros, datos de inventario, registros de transacciones, información de empleados y cualquier otro tipo de información que sea esencial para el funcionamiento y la toma de decisiones de una empresa u organización.
b. Ingeniería de datos
La ingeniería de datos es una disciplina que basa su enfoque en diseñar, construir y mantener sistemas de procesamientos de datos para el almacenamiento y procesamiento de grandes cantidades de datos tanto estructurados como no estructurados.
c. Limpieza de datos
La limpieza de datos, también conocida como depuración de datos, es el proceso de identificar y corregir errores, incoherencias y problemas en conjuntos de datos. Este proceso es esencial para garantizar la calidad de los datos y la confiabilidad de la información que se encuentra en una base de datos, sistema de información o conjunto de datos en general. La limpieza de datos implica una serie de tareas, que pueden incluir:
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- Detección y corrección de errores tipográficos y ortográficos.
- Eliminación de duplicados.
- Estandarización de datos.
- Validación de datos.
- Manejo de valores faltantes.
- Verificación de integridad referencial.
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La limpieza de datos es un paso crítico en el proceso de gestión de datos, ya que datos inexactos o sucios pueden llevar a decisiones erróneas y problemas en el análisis.
2. Calidad de los datos
La calidad de datos se refiere a la medida en que los datos son precisos, confiables, coherentes y adecuados para su propósito previsto en una organización. Es fundamental para asegurar que los datos utilizados para la toma de decisiones, análisis, operaciones y otros procesos sean de alta calidad y reflejen la realidad de manera precisa. La calidad de datos involucra varios aspectos clave, que incluyen:
- Exactitud.
- Integridad.
- Coherencia.
- Relevancia.
- Actualidad.
- Confiabilidad.
La mejora de la calidad de datos es esencial para que una organización tome decisiones informadas y obtenga resultados precisos de análisis y procesos. La gestión de calidad de datos implica la implementación de políticas, procesos y tecnologías para mantener y mejorar continuamente la calidad de los datos a lo largo del tiempo.
a. Enriquecimiento de datos
El enriquecimiento de datos es un proceso mediante el cual se agregan o mejoran datos existentes con información adicional, más detallada o relevante. El objetivo principal del enriquecimiento de datos es mejorar la calidad y la utilidad de los datos, lo que puede ayudar a las organizaciones a tomar decisiones más informadas, a comprender mejor a sus clientes y a mejorar la precisión de sus análisis y modelos.
b. Protección de datos
La protección de datos se refiere a las medidas y prácticas diseñadas para garantizar la seguridad, la privacidad y la integridad de la información personal o sensible. Esto es fundamental para proteger la información confidencial de individuos y organizaciones de posibles amenazas y abusos.
Algunos aspectos clave de la protección de datos incluyen:
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- Privacidad.
- Seguridad de la información.
- Cumplimiento legal.
- Gestión de consentimiento.
- Retención y eliminación de datos.
- Monitoreo y auditoría.
- Respuesta a incidentes.
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c. Validación de datos
La validación de datos es un proceso que implica verificar la precisión y la integridad de los datos ingresados o almacenados en un sistema o en una base de datos. El objetivo principal de la validación de datos es garantizar que los datos sean coherentes, confiables y cumplan con ciertos criterios o reglas predefinidas. Este proceso es fundamental para mantener la calidad de los datos y prevenir errores que puedan afectar las operaciones y la toma de decisiones.
Aquí hay algunas técnicas y enfoques comunes en la validación de datos:
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- Verificación de formato.
- Validación numérica.
- Validación de longitud.
- Validación de patrones.
- Validación de reglas de negocio.
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La validación de datos es esencial para garantizar la calidad de los datos y evitar problemas como datos incorrectos o inconsistentes que pueden afectar la precisión de los informes, la toma de decisiones y la eficiencia de los procesos empresariales.
3. Gobernanza de datos
La gobernanza de datos es un conjunto de procesos, políticas, estándares y prácticas que se implementan en una organización para garantizar la gestión efectiva, la calidad, la seguridad y el cumplimiento de los datos a lo largo de toda la empresa. El objetivo principal de la gobernanza de datos es establecer un marco sólido que permita a una organización aprovechar al máximo sus datos mientras se minimizan los riesgos y se asegura la integridad y la confidencialidad de la información.
a. Catálogo de datos
Un catálogo de datos es una herramienta o sistema que actúa como un repositorio centralizado de información sobre los datos dentro de una organización. Su propósito principal es proporcionar una visión organizada y detallada de los activos de datos disponibles, lo que facilita su descubrimiento, acceso y gestión.
El catálogo de datos desempeña un papel crucial en la gestión de datos y la gobernanza de datos al proporcionar visibilidad y control sobre los activos de datos de una organización.
b. Linaje de datos
El linaje de datos es un concepto que se refiere al rastreo y la documentación de la procedencia y los cambios que ha experimentado un conjunto de datos a lo largo de su ciclo de vida. En otras palabras, el linaje de datos muestra la historia completa de un dato, desde su origen hasta su estado actual, incluyendo todas las transformaciones y procesos a los que ha sido sometido.
c. Política de datos y flujo de trabajo
Las políticas de datos y los flujos de trabajo de datos son dos componentes esenciales de la gestión de datos en una organización. Juntos, ayudan a definir cómo se manejan, almacenan, protegen y utilizan los datos de manera coherente y eficiente.
d. Política de Datos
Una política de datos es un conjunto de directrices, reglas y principios que establecen cómo se deben administrar y utilizar los datos en una organización. Estas políticas se crean para garantizar la calidad de los datos, la privacidad, la seguridad, la conformidad con las regulaciones y la toma de decisiones basada en datos confiables.
e. Flujo de Trabajo de Datos
Un flujo de trabajo de datos, también conocido como proceso de datos, describe la secuencia de pasos y tareas que se siguen para mover, transformar y utilizar los datos en una organización. Estos flujos de trabajo son esenciales para garantizar que los datos se procesen de manera eficiente y efectiva desde su origen hasta su destino final. Algunos elementos clave de un flujo de trabajo de datos incluyen:
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- Extracción.
- Transformación.
- Carga.
- Programación y automatización.
- Monitoreo y gestión.
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Tanto las políticas de datos como los flujos de trabajo de datos son esenciales para la gestión efectiva de datos en una organización. Las políticas establecen el marco de cómo se deben tratar los datos, mientras que los flujos de trabajo permiten la implementación práctica de esas políticas en la vida cotidiana de la organización.
4. Estado de los datos
El «estado de los datos» se refiere a la condición actual de los datos dentro de una organización o sistema en un momento específico. Describe si los datos son precisos, actualizados, completos, coherentes y disponibles para su uso previsto. El estado de los datos es un indicador crítico de la calidad y la utilidad de la información que una organización utiliza para tomar decisiones, realizar análisis y llevar a cabo sus operaciones.
a. Resultados comerciales
Los «resultados comerciales» se refieren a los logros, métricas y datos que una organización obtiene en el curso de sus operaciones comerciales. Estos resultados comerciales pueden variar según la industria, el tipo de empresa y los objetivos específicos de la organización, pero en general, se utilizan para evaluar el rendimiento y el éxito de la empresa en términos financieros y operativos. Aquí hay algunos ejemplos de resultados comerciales comunes:
b. Preparación de datos y API de datos
La «preparación de datos» y las «API de datos» son dos aspectos importantes en la gestión y el uso efectivo de los datos en una organización. Aquí se describen ambos conceptos:
Preparación de Datos: La preparación de datos es el proceso de limpiar, transformar y organizar los datos para que estén en un formato adecuado y sean utilizables para análisis, informes u otras aplicaciones. Implica una serie de pasos, que incluyen:
API de Datos: Una API de datos, o interfaz de programación de aplicaciones de datos, es un conjunto de reglas y protocolos que permiten que las aplicaciones y sistemas informáticos se comuniquen entre sí y compartan datos de manera estructurada.
c. Alfabetización de datos
La «alfabetización de datos» se refiere a la capacidad de una persona para comprender, analizar y utilizar datos de manera efectiva. Implica la habilidad de leer, interpretar y comunicar información basada en datos de manera crítica y precisa. En un mundo donde los datos desempeñan un papel cada vez más importante en la toma de decisiones, la alfabetización de datos se ha convertido en una habilidad fundamental tanto en el ámbito personal como profesional.
