Los datos son uno de los activos corporativos más importantes. Por supuesto, esto solo es cierto si estos datos se pueden encontrar, rastrear, comprender y aprovechar adecuadamente. El modelado de datos es fundamental porque permite a las organizaciones visualizar estas funciones y ejecutar el diseño, desarrollo e implementación de activos de datos de alta calidad. Sin embargo, a menudo este valor es minimizado por empresas que lo perciben como "solo" documentación o un cuello de botella costoso para "el trabajo real". Hacer esto es ignorar los muchos beneficios tangibles del modelado de datos que afectan las operaciones diarias y las estrategias a largo plazo.
Modelado de datos: los datos son uno de los activos corporativos más importantes.
Principales ventajas del modelado de datos empresariales
Nos gusta resumir las ventajas del modelado de datos en una frase sencilla: no se puede gestionar lo que no se puede ver. En otras palabras, necesita saber qué datos tiene, las reglas que los rigen y cómo se relacionan con todo lo demás para ver el valor de esos datos. Esto significa que el modelado de datos es absolutamente necesario como precursor para la gestión de metadados, el gobierno de datos y la inteligencia de datos.
Con una visión integrada de los modelos de datos conceptuales, lógicos y físicos, está un paso más cerca de garantizar que la información correcta se utilice, se comprenda y sea confiable en toda su empresa. Esta comprensión y confianza en sus datos desbloquea una serie de beneficios tangibles y medibles, que incluyen:
Comprensión del negocio a través del descubrimiento, estandarización y documentación de fuentes de datos
Los modelos de datos corporativos proporcionan una comprensión detallada de cómo opera un negocio y los datos que impulsan esas operaciones. Estos modelos proporcionan la visión y la perspectiva necesarias para realizar optimizaciones o cambios a gran escala mediante la estandarización y documentación de los datos subyacentes. A nivel de empresa, es casi imposible optimizar una función o proceso de negocio específico sin un modelo base que represente los activos de datos relevantes y sus interrelaciones.
Cumplimiento regulatorio más estricto y eficaz, para ahora y después
Las regulaciones como GDPR y CCPA llegaron para quedarse. De hecho, es muy probable que se expandan a medida que avanzamos. Esto significa que su organización debe cumplir con ellas ahora, manteniendo al mismo tiempo la flexibilidad para respaldar futuras expansiones. Los modelos de datos respaldan esta flexibilidad al gobernar los equipos de modelado de datos, los procesos, las carteras y los ciclos de vida.
Caminos más rápidos para la transferencia de conocimiento y el autoservicio de los empleados
El modelado de datos actúa como un tipo de documentación tanto para los equipos de TI como para las partes interesadas del negocio. Cuando diferentes funciones hablan el mismo idioma y comparten el mismo entendimiento, resulta mucho más fácil simplificar la colaboración y perfeccionar la alineación en las funciones clave del negocio. A su vez, esta simplicidad y alineación desbloquean el autoservicio de los empleados, brindándoles la confianza que necesitan para utilizar los activos de datos al máximo.
Mejor business intelligence a través de la capacidad de datos, alfabetización y responsabilidad
Cuando todos en una empresa pueden ver el panorama general diseñado por los modelos de datos, resulta mucho más fácil identificar las oportunidades clave, los desafíos y los posibles puntos débiles para el negocio. Los modelos de datos lo hacen posible al introducir un enfoque cohesivo para la capacidad y la alfabetización de datos. Si todos los empleados son capaces de utilizar y comprender la entrada de datos de manera alineada, todos sentirán un sentido compartido de responsabilidad a la hora de maximizar la calidad y el impacto de estos datos.
Integraciones coherentes de los sistemas de información existentes
A medida que las empresas crecen, este crecimiento suele ir acompañado de una red de fuentes de datos y sistemas dispares que no se comunican entre sí. El modelado de datos puede revelar las relaciones entre estas fuentes para eliminar redundancias, resolver discrepancias y ayudar a que los sistemas aislados se comuniquen entre sí. Esto significa que puede diseñar, estandarizar e implementar fuentes de datos de alta calidad que abarquen estos sistemas, al tiempo que compara visualmente, analiza y sincroniza los modelos de datos con los activos de datos implementados.
Diseño avanzado de bases de datos para ofrecer un mejor soporte al desarrollo de aplicaciones
El modelado de datos permite a las organizaciones detallar requisitos específicos tanto para la red general de bases de datos conectadas como para el diseño de bases de datos individuales. Con una visión general clara, es mucho más fácil identificar cualquier brecha u oportunidad antes de que los blueprints entren en desarrollo. Cuando sus bases de datos están optimizadas, las aplicaciones empresariales esenciales que dependen de ellas también mejoran.
Nos gusta resumir las ventajas del modelado de datos en una frase sencilla: no se puede gestionar lo que no se puede ver.