Gestión de datos

Gestión de datos comprende todos los disciplinas relacionados con la gestión datos como un recurso valioso.

Resumen

La definición oficial proporcionada por DAMA International, la organización profesional para aquellos en la profesión de administración de datos, es: "Gestión de recursos de datos es el desarrollo y ejecución de arquitecturas, políticas, prácticas y procedimientos que gestión adecuadamente las necesidades del ciclo de vida de todos los datos de una empresa". Esta definición es bastante amplia y abarca a un número de profesiones que no tengan contacto directo técnico con aspectos de bajo nivel de gestión de datos, tales como base de datos relacional gestión.

Por otra parte, es la definición proporcionada en la DAMA Data Management Body of Knowledge (DAMA-DMBOK): "gestión de datos es el desarrollo, ejecución y supervisión de planes, políticas, programas y prácticas que controlan, protegen, entregan y mejoran el valor de los activos de datos e información".

El concepto de "Gestión de datos" se presentó en los años ochenta como tecnología de procesamiento secuencial (primeras cartas, luego cinta) al proceso de acceso aleatorio. Desde ahora era técnicamente posible almacenar un solo hecho en un solo lugar y acceso que disco de acceso aleatorio, ésos sugiriendo que "Gestión de datos" era más importante que la "Gestión del proceso", utilizando argumentos tales como "domicilio del cliente se almacena en el 75 (o algún otro número grande) coloca en nuestros sistemas informáticos." Durante este período, procesamiento de acceso aleatorio no era competitivo rápido, así que ésos sugiriendo "Process Management" era más importante que la "Gestión de datos" utilizan como su principal argumento de procesamiento por lotes. Como las aplicaciones cada vez más movido en aplicaciones interactivas en tiempo real, se hizo evidente a los practicantes más que ambos procesos son importantes. Si los datos no eran bien definidos, los datos serían mal utilizados en aplicaciones. Si el proceso no estaba bien definido, era imposible satisfacer necesidades del usuario.

Gestión de la calidad de los datos corporativos

Gestión de la calidad de los datos corporativos (CDQM) es, según el Fundación Europea para la gestión de la calidad y la competencia Centro Corporativo datos de calidad (CC CDQ, Universidad de St. Gallen), todo el conjunto de actividades destinadas a mejorar la calidad de los datos corporativos (preventiva y reactiva). Premisa principal de CDQM es la relevancia comercial de datos corporativos de alta calidad. Se compone de CDQM con las siguientes áreas de actividad:

• Estrategia para la calidad de los datos corporativos:: Como CDQM es afectado por varios impulsores del negocio y requiere la implicación de múltiples divisiones en una organización; debe ser considerado un esfuerzo de toda la empresa.
• Datos corporativos control de calidad:: CDQM eficaz exige el cumplimiento de las normas, políticas y procedimientos. Cumplimiento se controla según definidas anteriormente métricas e indicadores de desempeño e informó a las partes interesadas.
• Organización de la calidad de los datos corporativos:: CDQM requiere roles claras y responsabilidades para el uso de los datos corporativos. La organización CDQM define las tareas y privilegios para la toma de decisiones para CDQM.
• Métodos y procesos de calidad de datos corporativos:: En el fin de manejar datos corporativos correctamente y de forma estandarizada en toda la organización y para asegurar la calidad de los datos corporativos, directrices y procedimientos deben estar empotradas en los procesos diarios de la compañía.
• Arquitectura de datos de calidad de los datos corporativos:: La arquitectura de datos consiste en el modelo de objetos de datos - que comprende la definición inequívoca y el modelo conceptual de datos corporativos - y la arquitectura de almacenamiento y distribución de datos.
• Aplicaciones para la calidad de los datos corporativos:: Aplicaciones de software apoyan las actividades de gestión de calidad de datos corporativa. Su uso debe ser planeado, supervisado, administrado y mejore continuamente.

Temas de gestión de datos

Temas de gestión de datos, agrupados por el marco DMBOK de DAMA, incluyen:

1. Manejo de datos
   • Datos activos
   • Manejo de datos
   • Administrador de datos
2. Análisis, diseño y arquitectura de datos
   • Análisis de datos
   • Arquitectura de datos
   • Modelado de datos
3. Gestión de base de datos
   • Mantenimiento de los datos
   • Administración de base de datos
   • Sistema de gestión de base de datos
4. Gestión de seguridad de datos
   • Acceso a datos
   • Eliminación de datos
   • Privacidad de datos
   • Seguridad de datos
5. Gestión de la calidad de datos
   • Limpieza de datos
   • Integridad de datos
   • Enriquecimiento de datos
   • Calidad de datos
   • Aseguramiento de la calidad de datos
6. Referencia y gestión de datos maestros
   • Integración de datos
   • Gestión de datos maestros
   • Datos de referencia
7. Data Warehousing y Business Intelligence Management
   • Inteligencia de negocios
   • Data Mart.
   • Minería de datos
   • Movimiento de datos (extraer, transformar y cargar)
   • Almacenamiento de datos
8. Documento, registro y gestión de contenidos
   • Sistema de gestión documental
   • Administración de registros
9. Meta Data Management
   • Gestión de metadatos
   • Metadatos
   • Descubrimiento de metadatos
   • Publicación de metadatos
   • Registro de metadatos
10. Póngase en contacto con la gestión de datos
    • Planificación de continuidad del negocio
    • Operaciones de marketing
    • Integración de datos del cliente
    • Gestión de identidad
    • Robo de identidad
    • Robo de datos
    • Software ERP
    • Software de CRM
    • Dirección (Geografía)
    • Código postal
    • Dirección de correo electrónico
    • Número de teléfono

Cuerpo de conocimientos

La DAMA guía el Data Management Body of Knowledge"(DAMA-DMBOK guía), bajo la dirección de un nuevo Consejo Editorial de DAMA-DMBOK. Esta publicación está disponible desde 05 de abril de 2009.

Uso

En el moderno uso de gestión, se puede discernir fácilmente una tendencia lejos el término 'datos' en expresiones compuestas al término información o incluso conocimiento Cuando se habla de contexto sin conocimientos técnicos. Por lo tanto no existe no sólo la gestión de datos, sino también gestión de la información y gestión del conocimiento. Esta es una tendencia errónea como oscurece que manejan datos tradicionales o de alguna manera procesados el segundo aspecto. La distinción entre los datos y valores derivados puede verse en el escalera de información. Mientras que datos pueden existir como tal, 'información' y 'conocimiento' están siempre en el "ojo" (o más bien el cerebro) del espectador y sólo pueden ser medidos en relativa units.3

Gestión integrada de datos

Gestión integrada de datos (IDM) es un enfoque de herramientas para facilitar la gestión de datos y mejorar el rendimiento. IDM consiste en un entorno integrado y modular para administrar datos de aplicación de empresa y optimizar las aplicaciones basadas en datos sobre su toda la vida. Es propósito de IDM

• Producir aplicaciones empresariales más rápido
• Mejorar el acceso a los datos, pruebas iterativo de la velocidad
• Potenciar la colaboración entre arquitectos, desarrolladores y administradores

Consistentemente alcanzar objetivos de nivel de servicio

• Automatizar y simplificar las operaciones
• Proporcionar inteligencia contextual a través de la paquete de soluciones

Apoyar el crecimiento del negocio

• Acomodar nuevas iniciativas sin expansión de infraestructura
• Simplifique la jubilación, consolidación y upgrades de aplicaciones

Facilitar la alineación, la consistencia y la gobernanza

• Definir las políticas del negocio y las normas al frente; compartir, ampliar y aplicar a lo largo del ciclo de vida

Véase también

• Arquitectura de la información
• Arquitectura empresarial
• Diseño de la información
• Sistema de información
• Vocabulario controlado
• Retención de datos
• Manejo de datos
• Calidad de datos
• Modelado de datos
• Gestión del ciclo de vida de la información
• Almacenamiento de datos informáticos
• Proliferación de datos
• Preservación digital
• Gestión de documentos
• Administración de contenido empresarial
• Gestión de almacenamiento jerárquico
• Repositorio de información
• Administración de registros
• Integración de sistemas

Enlaces externos

• Gestión de datos en DMOZ

Otras Páginas

• PANDAS
• Vida con Billy (libro)
• Paquete de datos
• Copelatus insuetus
• 1957 Campeonato Camogie Senior todo-Irlanda