Gestión de datos
El concepto de gestión de datos surgió en la década de 1980 cuando la tecnología pasó del procesamiento secuencial [1] (primero tarjetas perforadas , luego cinta magnética ) al almacenamiento de acceso aleatorio . Dado que ahora era posible almacenar un hecho discreto y acceder a él rápidamente mediante la tecnología de disco de acceso aleatorio , los que sugirieron que la administración de datos era más importante que la administración de procesos comercialesutilizó argumentos como "la dirección de la casa de un cliente se almacena en 75 (o algún otro gran número) de lugares en nuestros sistemas informáticos". Sin embargo, durante este período, el procesamiento de acceso aleatorio no fue competitivo rápido, por lo que quienes sugirieron que la "gestión de procesos" era más importante que la "gestión de datos" utilizaron el tiempo de procesamiento por lotes como su argumento principal. A medida que el software de aplicación evolucionó hacia un uso interactivo en tiempo real , se hizo evidente que ambos procesos de gestión eran importantes. Si los datos no estuvieran bien definidos, los datos se utilizarían incorrectamente en las aplicaciones. Si el proceso no estaba bien definido, era imposible satisfacer las necesidades del usuario.
En el uso de la gestión moderna , el término datos se reemplaza cada vez más por información o incluso conocimiento en un contexto no técnico. Así, la gestión de datos se ha convertido en gestión de la información o gestión del conocimiento . Esta tendencia oscurece el procesamiento de datos sin procesar y hace que la interpretación sea implícita. La distinción entre datos y valor derivado se ilustra en la escala de información . Sin embargo, los datos han regresado con la popularización del término big data , que se refiere a la recopilación y análisis de conjuntos masivos de datos.
La 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 modular integrado para administrar los datos de las aplicaciones empresariales y optimizar las aplicaciones basadas en datos durante su vida útil . [3] [4] [5] El propósito de IDM es:
