Enterprise Data Management (EDM) se refiere a la capacidad de una empresa para definir, integrar y recopilar con precisión datos de diversas fuentes con precisión, atención y eficacia.
El 89% de los Business manager han declarado que utilizan los datos para tomar la mayoría de las decisiones estratégicas y operativas. Cada vez más empresas se están dando cuenta de la importancia de tener un Database funcional y están aumentando su presupuesto para las actividades de Data Analysis.
Ahora es evidente que el Big Data juega un papel clave en el logro de todos los objetivos de negocio.
En el contexto de la EDM, los componentes principales son cuatro: Data Governance, Data Integration, Master Data Management y protección de datos.
DATA GOVERNANCE
La Data Governance se refiere a un conjunto de procesos, funciones, políticas, normas y métricas destinadas a garantizar un uso eficaz y eficiente de la información que permita a una organización alcanzar sus objetivos.
En particular, representa todas las normas internas de la empresa y los procedimientos necesarios para realizar actualizaciones y mejoras continuas.
La gobernanza garantiza que las funciones relacionadas con la gestión de datos estén claramente definidas y que sus responsabilidades se acuerden adecuadamente. Hoy en día, las empresas están gestionando una cantidad increíble de información sobre clientes, proveedores, empleados y otras entidades, y si los datos se utilizan para comprender mejor el mercado y el público objetivo, la empresa solo puede beneficiarse del éxito.
DATA INTEGRATION
La Data Integration es el proceso de fusión de datos de diferentes fuentes para llegar a una visión de 360º del escenario empresarial, desde la asimilación, limpieza, mapeo y transformación hasta el procesamiento de Data Intelligence de fácil acceso para quienes acceden a ella.
Hoy en día, las empresas están implementando iniciativas de integración de datos para analizar y utilizar la información de manera más eficaz, especialmente con la difusión de nuevas tecnologías de gestión de Cloud y Big Data.
El objetivo principal de esta actividad es la unificación y accesibilidad de los datos, que son originalmente fragmentarios, desorganizados o inconsistentes. De hecho, la Data Integration optimiza las operaciones de integración mediante el uso de metadatos y algoritmos de Machine Learning preempaquetados.
Las soluciones no son las mismas para todas las empresas y la fórmula correcta varía según las necesidades individuales y en relación con el mercado de referencia.
MASTER DATA MANAGEMENT
Master Data Management (MDM) utiliza procedimientos muy similares a la integración de datos pero con diferentes propósitos. De hecho, su objetivo es hacer accesibles los datos con una visión estratégica orientada al negocio.
La importancia de esta actividad, junto con la Data Quality, se basa en el hecho de que es posible tomar las decisiones correctas solo sobre la base de información coherente, fiable y verificada. Los modelos pueden hacer predicciones precisas solo gracias a los datos correctos.
Para entender MDM, es importante definir primero «master data», que incluye datos cruciales de la compañía como información sobre productos, proveedores y clientes. Cuando están equivocados, desestructurados y ocultos en toda la organización, pueden afectar negativamente todos los aspectos de la empresa.
La presencia de datos falsos causa confusión sobre los KPI, inventarios incorrectos, adquisiciones de mercado retrasadas, reorganizaciones de empresas y predicciones imprecisas de la oferta y la demanda. Sin Master Data Management, es difícil y no útil desarrollar estrategias de ganar y realizar.
DATA PROTECTION
La Data Security se ha convertido en una prioridad debido a los Cyber-attacks cada vez más sofisticados (haga clic aquí para leer nuestro artículo dedicado a la protección cibernética) que hacen que la protección de datos sea esencial.
La Cyber protection ya no puede considerarse una opción, sino algo absolutamente necesario. El objetivo es proteger todos los datos en las distintas fases de Enterprise Data Management, tanto los que se utilizan como los que se almacenan en Database.
La ML y la IA son aliados estratégicos para enfrentar cyber ataques más evolucionados; las herramientas tecnológicas de inteligencia son muy útiles en las pruebas de vulnerabilidad de los sistemas informáticos por expertos en seguridad (también llamados hackers éticos), para comprobar lo difícil que es tener acceso a los datos confidenciales de una empresa o a los datos personales de los empleados.
En Drive2data creemos que la mala Data Quality socava significativamente el valor comercial. UNA ESTRATEGIA DE ANÁLISIS DE DATOS ADECUADA PERMITE A LOS DIFERENTES DEPARTAMENTOS ALCANZAR LOS OBJETIVOS DE NEGOCIO.
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