Herramientas de gestión de datos: guía para empresas

Las herramientas de gestión de datos permiten a las empresas tener orden y control sobre la información que manejan día a día en la organización.

Este tipo de herramientas permiten que las compañías tengan claridad sobre el almacenamiento, acceso y seguridad que dan a los datos.

Las organizaciones comienzan a utilizar distintas herramientas acorde a sus necesidades. Esto ha impulsado al mercado que, en México, alcanzó ingresos por 2,010.1 millones de dólares en 2024 y se estima que alcance los 4,460.8 millones de dólares para 2030, lo que significa un crecimiento anual de 14.1%, según estimaciones de la consultora Grand View Research.

¿Qué son las herramientas de gestión de datos?

La gestión de datos es el conjunto de actividades asociadas a la gestión y gobernanza de datos.

DAMA – Data Management Association, define la gestión de datos como “el desarrollo y ejecución de arquitecturas, políticas, prácticas y procedimientos que gestionan adecuadamente las necesidades de todo el ciclo de vida de los datos de una empresa. Así como la planificación, ejecución y supervisión de políticas, prácticas y proyectos que capturan, controlan, protegen, entregan y aumentan el valor de los datos y los recursos de información”.

Para lograr una adecuada gestión de datos, que son de los mayores activos de una empresa, se cuenta con distintas herramientas tecnológicas y sistemas informáticos que apoyan a la empresa en todo el proceso, desde la preparación, acceso, calidad, integración o federación de los datos y hasta su gobernanza. 

Tipos de herramientas de gestión de datos

La gestión de datos desempeña varias funciones en la operación de una empresa, lo que hace que las funciones esenciales sean más fáciles y requieran menos tiempo.

Actualmente, según indica la plataforma Tableau, existe diferentes tipos de herramientas de acuerdo al tipo de gestión de datos que se necesita realizar en la organización:

• Preparación de datos: se utiliza para limpiar y transformar los datos sin procesar en la forma y el formato adecuados para el análisis, incluida la realización de correcciones y la combinación de conjuntos de datos.
• Data Pipeline: permite la transferencia automatizada de datos de un sistema a otro.
• ETL (Extraer, Transformar, Cargar en español): esta herramienta toma los datos de un sistema, los transforma y los carga en el almacenamiento de datos de la organización.
• Catálogos de datos: ayudan a administrar los metadatos para crear una imagen completa de la información, que incluye un resumen de sus cambios, ubicaciones y calidad, facilitando la búsqueda de los datos.
• Almacenamiento de datos: son espacios donde se consolidan varias fuentes de datos, con el fin de contar con una ruta clara para el análisis de datos.
• Gobernanza de datos: permite contar con estándares, procesos y políticas para mantener la seguridad y la integridad de los datos.
• Arquitectura de datos: proporciona un paso a paso para crear y administrar el flujo de datos.
• Seguridad de datos: protege la información del acceso no autorizado y la corrupción.
• Modelado de datos: documenta el flujo de datos a través de una aplicación u organización.

Tendencias y herramientas de gestión de datos actuales 

La tecnología en materia de gestión de datos evoluciona, por lo que las organizaciones debe estar al pendiente de las actualizaciones para elegir la mejor solución.

Plataformas de Datos de Clientes (CDP)

En el mercado de gestión de datos crece la adopción de plataformas de datos de clientes (CDP), las cuales ofrecen soluciones integrales para agregar, administrar y activar datos de clientes de varias fuentes en tiempo real. 

A diferencia de las Plataformas de Gestión de Datos (DMP) tradicionales y enfocadas en la segmentación de audiencias anónimas, las CDP permiten perfiles de clientes unificados y una interacción personalizada en todos los canales de marketing.

La demanda de CDP crece a medida que las empresas priorizan las estrategias centradas en el cliente, el marketing omnicanal y la mejora de la experiencia del cliente. 

Esta tendencia refleja un cambio hacia plataformas holísticas de gestión de datos que cierran la brecha entre los silos de datos de los clientes y la activación del marketing.

Plataformas de Gestión de Datos en la nube y en la oficina

Las DMP basadas en la nube aprovechan la infraestructura y los servicios en la nube para ofrecer soluciones de gestión de datos escalables, flexibles y rentables. 

Estas plataformas permiten a las organizaciones almacenar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos en entornos informáticos distribuidos, lo que proporciona agilidad y accesibilidad para la toma de decisiones basada en datos.

Las DMP basadas en la nube son particularmente populares entre las empresas que buscan una implementación rápida, costos de infraestructura reducidos y una integración perfecta con otros servicios y aplicaciones en la nube.

Por otro lado, las DMP locales se implementan dentro de la infraestructura física de una organización, ofreciendo un mayor control, personalización y seguridad sobre los procesos de gestión de datos.

Las empresas con estrictos requisitos de gobernanza de datos, obligaciones de cumplimiento normativo o preocupaciones de seguridad específicas prefieren las DMP locales, donde es fundamental mantener los datos dentro de las redes internas.

Mercado privado y comercial

Las DMP privadas responden a las necesidades de gestión de datos de las empresas individuales, respaldando el análisis de datos internos, la toma de decisiones y la eficiencia operativa. 

Estas aplicaciones a menudo implican el aprovechamiento de fuentes de datos internas, como bases de datos de clientes, registros de transacciones y datos operativos, para obtener información e impulsar los resultados comerciales.

Mientras que las aplicaciones comerciales de las DMP incluyen servicios externos de gestión de datos ofrecidos a clientes o compradores externos, incluidas plataformas de monetización de datos, servicios de segmentación de audiencia y soluciones de mercado de datos.

Mejores prácticas para la gestión de datos empresariales

Para la gestión de datos adecuada, existen ocho recomendaciones clave a seguir para tener el control, almacenamiento y acceso correcto.

• Definir objetivos claros de gestión de datos: para crear una estrategia de datos clara y alcanzable, primero hay que identificar los requisitos de datos y establecer objetivos cuantificables que sean coherentes con los objetivos empresariales.
• Crear un marco de gobernanza de datos: la gobernanza de datos contempla la creación de roles, responsabilidades y procedimientos para garantizar que los datos se adhieran a las reglas y estándares de la empresa.
• Garantizar el aseguramiento de la calidad de los datos: el aseguramiento de la calidad de los datos es el proceso de garantizar la exactitud y la fiabilidad a través de la validación, la limpieza y la normalización para mantener los datos coherentes y libres de errores.
• Garantizar la seguridad y la privacidad de los datos: el cifrado, los límites de acceso y las comprobaciones de seguridad periódicas son necesarios para proteger los datos confidenciales, la confidencialidad y la integridad, y evitar el acceso no deseado o las amenazas cibernéticas.
• Simplificar las integraciones de datos: para lograrlo es necesario desarrollar técnicas efectivas para fusionar datos de diferentes fuentes para proporcionar una perspectiva completa y cohesiva y mejorar la usabilidad de los datos.
• Aplicar la documentación y la gestión de metadatos: mantener registros detallados de las fuentes de datos, las estructuras y los metadatos es fundamental para comprender y gestionar los datos; promueve la trazabilidad y ayuda a preservar la base de conocimientos de la organización.
• Aplicar la gestión del ciclo de vida de los datos: la administración del flujo de datos desde su creación hasta su retirada garantiza que sean relevantes, accesibles y seguros a lo largo de su vida útil; este enfoque incluye la implementación de procedimientos para retener, archivar y eliminar datos.
• Implementar la gestión de datos maestros: la gestión de datos maestros (MDM) establece una única fuente de verdad para los datos clave del negocio, lo que garantiza la coherencia y la equidad en todos los sistemas y divisiones de una organización.

Beneficios de utilizar herramientas de gestión de datos

El contar con una gran cantidad de datos dentro de una empresa no significa que se cuente con una ventaja competitiva de inmediato. Para que la información sea un activo valioso es necesario saber gestionar, analizar y explotar estos datos para transformarlos en contenido de valor, explica el análisis “El valor oculto de los datos” de la empresa EY.

“El gran reto no es simplemente recolectar datos, sino convertirlos en información valiosa que impulse la toma de decisiones y favorezca el crecimiento empresarial”, indica la consultora.

Las compañías que son “data-driven” y cuentan con una estructura de datos definida y organizada están en una posición privilegiada para aprovechar al máximo estas tecnologías. Este tipo de empresas que tienen una propia gestión de datos tienen una ventaja competitiva debido a que su respuesta es más ágil y precisa.

Otra ventaja de las herramientas de gestión de datos consiste en el conocimiento interno sobre el uso de la información, pues una correcta gestión del ciclo de vida del dato permite una mejor toma de decisiones.

La gestión de datos permite identificar oportunidades de negocio al detectar patrones y tendencias, reducir los riesgos en la toma de decisiones y optimizar el uso de recursos, reduciendo costos y mejorando la eficiencia operativa.

“Con un análisis detallado de los datos del cliente, las empresas pueden ofrecer experiencias más personalizadas, mejorando la satisfacción y lealtad de sus consumidores”, explica EY.

Cómo elegir la herramienta adecuada para la empresa

Aunque cada organización tiene necesidades específicas, es importante tener en cuenta una serie de factores comunes a la hora de seleccionar una DMP.

En primer lugar, es importante comprender la capacidad de la DMP para integrarse con otros sistemas de la pila de datos, incluidos CMS, CRM, herramientas de análisis y otras plataformas. La recopilación de datos, el almacenamiento, la escalabilidad y las capacidades de procesamiento de la plataforma también influirán en gran medida en la elección. 

Además, algunas DMP proporcionan capacidades de segmentación granular para desarrollar perfiles de audiencia. Otras DMPs son extensibles y personalizables, lo que les permite adaptarse a las necesidades específicas de cada organización.

La mayoría de las plataformas del mercado ofrecen API y herramientas de informes para proporcionar información sobre varios segmentos empresariales. 

El costo, la usabilidad, el soporte y la formación también son factores importantes a tener en cuenta a la hora de seleccionar una DMP, sin olvidar la importancia cada vez más crítica de las características de privacidad, cumplimiento y seguridad de la plataforma frente a la galaxia regulatoria actual.

Herramientas de gestión de datos líderes

Las organizaciones deben invertir en herramientas de gestión de datos (DMP) que mejoren la visibilidad, la fiabilidad, la seguridad y la escalabilidad, al tiempo que les permiten aprovechar todo el potencial de los datos para tomar decisiones empresariales informadas y estratégicas.

Actualmente, existen diversas plataformas acorde a las necesidades de cada organización, como las siguientes.

Amazon Web Services (AWS)

AWS es el proveedor de servicios en la nube más grande del mundo por ingresos, con presencia internacional y una base de clientes global en las principales industrias. Su enfoque operativo se centra en cargas de trabajo transaccionales y analíticas y en clientes de todos los tamaños.

Esta herramienta ofrece múltiples servicios dirigidos a casos de uso específicos según las necesidades de diversas aplicaciones y microservicios.

Cloudera

Cloudera Data Platform (CDP), disponible en las instalaciones y como servicios gestionados en AWS, Azure y GCP, incluye CDP Data Hub, CDP DataFlow, CDP Data Engineering, CDP Operational Database, CDP Data Warehouse y CDP Machine Learning para casos de uso operativos y analíticos. CDP Shared Data Experience (SDX) proporciona seguridad, gobernanza y gestión de metadatos unificados híbridos, internube y multinube.

El posicionamiento de Cloudera se centra en proporcionar una plataforma multinube híbrida, abierta y todo en uno que permite la gestión de datos y el análisis de datos portátiles en cualquier lugar.

Databricks

Esta empresa ofrece la plataforma Databricks Lakehouse en Microsoft Azure (Azure Databricks), AWS, Alibaba y GCP. También brinda Unity Catalog, un catálogo de metadatos y un centro de gobernanza para datos en Databricks y repositorios externos, mientras que Delta Live Tables simplifica la ingesta y ETL con el desarrollo de canalizaciones declarativas para datos por lotes y streaming. Databricks SQL proporciona un almacenamiento de datos sin servidor que permite a los analistas de datos ejecutar aplicaciones de SQL y BI a gran escala directamente en el lago de datos.

Plataforma en la nube de Google (GCP)

Es una plataforma de soluciones de gestión de datos que ofrece una amplia gama de herramientas para la gestión de datos basada en la nube. Funciona globalmente y aborda casos de uso transaccionales y analíticos.

Google Cloud Platform es compatible con muchos productos de plataforma de base de datos como servicio (dbPaaS), incluidos Google Cloud SQL, Cloud Spanner, Cloud Bigtable, BigQuery, Dataproc, Cloud Firestore, Firebase Realtime Database y BigLake, con Dataplex como estructura de datos.

MarkLogic

Se centra en resolver problemas complejos de datos. Su servicio MarkLogic Data Hub se ofrece principalmente en las nubes de AWS y Azure y es compatible con Openshift, GCP, Docker Hub y Kubernetes. MarkLogic se centra en la gestión de datos y se basa en una plataforma de datos multimodelo y un centro de integración.

Tanto el centro de integración como la plataforma permiten a los usuarios acceder a datos almacenados de forma remota a través de un índice universal, lo que ayuda a reducir el movimiento de datos remotos a través de la optimización del acceso remoto.

Microsoft Azure

Es un proveedor de servicios en la nube y ofrece una amplia gama de ofertas de DMS en la nube. Entre ellas se incluyen Azure SQL, Azure Database for PostgreSQL, Azure Database for MySQL, Azure Database for MariaDB, Azure Cache for Redis, Azure Managed Instance for Apache Cassandra y Azure Cosmos DB.

Las alternativas de implementación incluyen Azure SQL Edge, SQL Server local, SQL en contenedores para Linux y Kubernetes, máquinas virtuales y Azure Arc, así como SQL Server en Alibaba Cloud, AWS, Google Cloud Platform y Oracle Cloud Infrastructure. 

Integración de herramientas de gestión de datos con otros sistemas

La integración de herramientas de gestión de datos permite que haya coherencia y agilidad en la comunicación y transmisión de información.

“Esto no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también ofrece una experiencia de usuario más fluida y personalizada”, explica Carlos García, consultor informático.

El especialista menciona que existen tres maneras de integrar las herramientas de gestión de datos con otros sistemas.

APIs (Interfaz de Programación de Aplicaciones) funcionan para la integración, permitiendo que diferentes sistemas se comuniquen entre sí de manera segura y eficiente.

Middleware es un software actúa como un puente entre aplicaciones y sistemas operativos, lo que permite mayor fluidez en la comunicación e intercambio de datos.

Integración basada en la nube ayuda a que las organizaciones aprovechen la escalabilidad y flexibilidad de los servicios en la nube, de manera que se pueden conectar aplicaciones en local y en la nube, dependiendo de las necesidades de la operación.

FAQs | Preguntas y respuestas

¿Cómo elegir la herramienta de gestión de datos adecuada?

Para elegir la herramienta adecuada, las organizaciones deben considerar la capacidad de la plataforma para integrarse con otros sistemas como CMS, CRM y herramientas de análisis. Es importante evaluar la recopilación, almacenamiento, escalabilidad y procesamiento de los datos. Otros factores clave incluyen la capacidad de segmentación, personalización, APIs para informes, costo, usabilidad, soporte y las características de privacidad, cumplimiento y seguridad de la plataforma.

¿Cuáles son las mejores prácticas para integrar datos?

Las mejores prácticas incluyen simplificar las integraciones de datos mediante técnicas efectivas para fusionar diferentes fuentes y crear una visión cohesiva. Para lograr una integración eficiente, se recomienda utilizar APIs que permitan la comunicación segura entre sistemas, middleware que facilite la conexión entre aplicaciones y la integración basada en la nube para mayor flexibilidad y escalabilidad.

¿Qué medidas de seguridad son necesarias en la gestión de datos?

Es fundamental garantizar la seguridad y privacidad de los datos mediante cifrado, límites de acceso y auditorías de seguridad periódicas. Además, la gobernanza de datos establece estándares y políticas para mantener la integridad y seguridad de la información, evitando accesos no autorizados y protegiendo contra amenazas cibernéticas.

¿Cómo evaluar el rendimiento de una herramienta de gestión de datos?

Para evaluar el rendimiento, es crucial analizar la visibilidad, fiabilidad, seguridad y escalabilidad que ofrece la herramienta. También se debe considerar su capacidad de integración con otros sistemas, la rapidez en el procesamiento de datos, la facilidad de uso, la flexibilidad para personalizarse según las necesidades de la empresa y la eficiencia en la administración del ciclo de vida de los datos.