Enterprise Data Management ( EDM ) es la capacidad de una organización para definir con precisión, integrar fácilmente y recuperar datos de manera efectiva tanto para aplicaciones internas como para comunicaciones externas. EDM se centra en la creación de contenido preciso, coherente y transparente. EDM enfatiza la precisión, la granularidad y el significado de los datos, y se preocupa por cómo se integra el contenido en las aplicaciones comerciales , así como en cómo se transmite de un proceso comercial a otro.
EDM surgió para abordar circunstancias en las que los usuarios de las organizaciones obtienen, modelan, administran y almacenan datos de forma independiente . Los enfoques descoordinados por parte de varios segmentos de la organización pueden resultar en conflictos de datos e inconsistencias de calidad, lo que reduce la confiabilidad de los datos cuando se utilizan para operaciones e informes .
El objetivo de EDM es la confianza y la seguridad en los activos de datos. Sus componentes son:
Estrategia y gobernanza
EDM requiere un enfoque estratégico para elegir los procesos, tecnologías y recursos adecuados (es decir, propietarios de datos, gobierno, administración, analistas de datos y arquitectos de datos ). La EDM es un desafío para las organizaciones porque requiere alineación entre múltiples partes interesadas (incluidas TI, operaciones, finanzas, estrategia y usuarios finales ) y se relaciona con un área (creación y uso de datos comunes) que tradicionalmente no ha tenido un "propietario claro". . "
El desafío de la gobernanza puede ser un gran obstáculo para la implementación de un EDM eficaz debido a las dificultades asociadas con proporcionar un caso comercial sobre los beneficios de la gestión de datos. El núcleo del desafío se debe al hecho de que la calidad de los datos no tiene un valor intrínseco. Es un facilitador de otros procesos y los verdaderos beneficios de una gestión de datos eficaz son sistemáticos y se entrelazan con otros procesos. Esto hace que sea difícil cuantificar todas las implicaciones posteriores o mejoras ascendentes.
Las dificultades asociadas con la cuantificación de los beneficios de EDM se traducen en desafíos con el posicionamiento de EDM como una prioridad organizacional. Lograr la alineación organizacional sobre la importancia de la gestión de datos (así como la gestión de datos como un área de enfoque continuo) es el dominio de la gobernanza . En los últimos años, el establecimiento de un EDM y la práctica de gobernanza del EDM se ha convertido en algo común a pesar de estas dificultades.
Implementación de programa
La implementación de un programa de EDM abarca muchos procesos, todos los cuales deben coordinarse en toda la organización y administrarse mientras se mantiene la continuidad operativa. A continuación, se muestran algunos de los componentes principales de la implementación de EDM que deben tenerse en cuenta:
Requisitos de las partes interesadas
EDM requiere alineación entre múltiples partes interesadas (en el nivel correcto de autoridad) que necesitan comprender y apoyar los objetivos de EDM. EDM comienza con una comprensión profunda de los requisitos de los usuarios finales y de la organización en su conjunto. La gestión de los requisitos de las partes interesadas es un proceso crítico y continuo que se basa en la comprensión del flujo de trabajo , las dependencias de datos y la tolerancia de la organización a las interrupciones operativas. Muchas organizaciones utilizan procesos formales, como acuerdos de nivel de servicio, para especificar los requisitos y establecer los objetivos del programa de EDM.
Policias y procedimientos
La EDM eficaz generalmente incluye la creación, documentación y aplicación de políticas y procedimientos operativos asociados con la gestión de cambios (es decir , modelo de datos , glosario empresarial , dominios compartidos de datos maestros, limpieza y normalización de datos), administración de datos , restricciones de seguridad y reglas de dependencia. En muchos casos, estas políticas y procedimientos se documentan por primera vez como parte de la iniciativa EDM.
Definiciones de datos y etiquetado
Uno de los principales desafíos asociados con EDM es la capacidad de comparar datos que se obtienen de múltiples fuentes internas y externas. En muchas circunstancias, estas fuentes utilizan términos y definiciones inconsistentes para describir el contenido de los datos en sí, lo que dificulta la comparación de datos, dificulta la automatización de los procesos comerciales, dificulta la alimentación de aplicaciones complejas y dificulta el intercambio de datos. Con frecuencia, esto da como resultado un proceso difícil de mapeo de datos y referencias cruzadas. La normalización de todos los términos y definiciones a nivel de atributos de datos se conoce como el componente de metadatos de EDM y es un requisito previo esencial para una gestión de datos eficaz.
Requisitos de la plataforma
Aunque la EDM es fundamentalmente un desafío de contenido de datos, hay una dimensión tecnológica central que debe abordarse. Las organizaciones necesitan tener una plataforma de almacenamiento funcional, un modelo de datos completo y una infraestructura de mensajería sólida. Deben ser capaces de integrar datos en aplicaciones y hacer frente a los desafíos de la infraestructura tecnológica existente (es decir, heredada). Construir la plataforma o asociarse con un proveedor de tecnología establecido sobre cómo se almacenan e integran los datos en las aplicaciones comerciales es un componente esencial del proceso de EDM.
La gestión de datos empresariales como requisito empresarial esencial se ha convertido en una prioridad para muchas organizaciones. El objetivo es la confianza y la confianza en los datos como el pegamento que mantiene unida la estrategia empresarial.
Ver también
Referencias
- General
- Consejo de Gestión de Datos Empresariales http://www.edmcouncil.org
- Problemas en la gestión de datos empresariales: informe de una encuesta, 12/06
- Solución DataSecOps