Cartografía de datos es la piedra angular de la comprensión de las relaciones, orígenes y destinos de los datos. En este blog nos adentramos en la esencia del mapeo de datos, su importancia en diversos sectores y la evolución del panorama gracias a la IA.
¿Qué es el mapeo de datos?
Las empresas siempre tienen que pasar de un sistema a otro o integrar dos bases de datos. Sin embargo, los distintos sistemas tienen sus propias estructuras de datos para organizar la información en sus modelos de datos. El mapeo de datos es el proceso de hacer coincidir los campos de datos de ambos modelos para garantizar que no haya datos duplicados de un conjunto a otro.
Es una representación visual de cómo se mueven y transforman los datos de su empresa, ya sea entre bases de datos o de éstas a las aplicaciones.
El mapeo de sus datos le indica si son utilizables y precisos en su nuevo entorno mediante la identificación, el análisis y la documentación del flujo de datos desde el origen hasta el destino. Se trata de una herramienta de navegación que permite a la empresa comprender el panorama de los datos y es esencial para su gestión.
¿Por qué es importante el mapeo de datos?
Las técnicas de mapeo de datos no se limitan a la documentación, sino que también ayudan a su empresa a sacar más partido de sus datos. Optimizan los procesos, mejoran la toma de decisiones y descubren perspectivas cruciales para la innovación mediante la comprensión de los flujos de datos. Desde la sanidad a las finanzas, todos los sectores se benefician de una buena cartografía de datos.
He aquí por qué el proceso es tan importante:
Por coherencia y precisión
Utilice un mapa de datos para asegurarse de que los conjuntos de datos del origen coinciden correcta y adecuadamente con el sistema de destino. Esto es especialmente importante durante la integración de datos y para que las migraciones de datos (o el proceso de traslado de sus datos) sean más fluidas, cuando necesite conciliar formatos de datos de distintos tipos. Sin embargo, también puede ser esencial para la transformación de datos si los traslada de un formato a otro según los requisitos del sistema de destino.
También puede ser especialmente útil para la automatización de almacenes de datos. La información de un almacén de datos procede de diversas fuentes y debe consolidarse y estructurarse para su análisis. El mapeo de datos puede ser muy valioso para la transformación de datos necesaria para ello.
Para mejorar la experiencia del cliente
En sectores centrados en el cliente, como la venta minorista y el comercio electrónico, es importante comprender su comportamiento. Utiliza el mapeo de datos para reunir los diferentes puntos de contacto con el cliente, desde las interacciones en el sitio web hasta la participación en las redes sociales. Crea una visión holística del recorrido del cliente. Puedes analizar estos flujos para personalizar la experiencia del usuario y las ofertas, optimizar las estrategias de marketing y, en última instancia, mejorar la satisfacción del cliente.
Para reforzar las medidas de ciberseguridad
Una parte importante de una postura de ciberseguridad sólida consiste en proteger los datos de infracciones. Los mapeadores de datos pueden identificar vulnerabilidades en el flujo de datos y poner de relieve posibles puntos de intrusión. Los profesionales de la ciberseguridad pueden entonces definir las medidas de seguridad de los datos para protegerse contra las ciberamenazas con esta visión del movimiento de datos a través de sus redes, aplicaciones y puntos finales.
Para mejorar la calidad de los datos
Los conjuntos de datos que permanecen durante mucho tiempo en sus sistemas de datos pueden perder calidad con el paso del tiempo. ¿Qué entendemos por calidad? Puede que tenga datos nuevos, pero los datos antiguos pueden no haber sido sustituidos. Otra posibilidad es que su empresa haya cambiado de formato a lo largo del tiempo y tenga elementos de datos incoherentes. Una transferencia de datos incorrecta puede haber dado lugar a entradas duplicadas. Cree mapas de datos para eliminar estas incoherencias y duplicaciones, enriqueciendo los datos.
Para tomar mejores decisiones
Las decisiones empresariales deben basarse en hechos. Sin embargo, cuando los hechos (o los datos) no son exactos, las decisiones se resienten. El mapeo de datos ayuda a mejorar la calidad de la información, facilitando su análisis. Esto significa que puede tomar decisiones mejores y más informadas.
Para agilizar las operaciones comerciales
Cuando los datos se almacenan sin reflexión ni planificación estratégica, es posible que no se tenga una idea clara de cómo se mueven por los distintos sistemas o cómo los utilizan las aplicaciones. Con un mapa de datos, puede ver de dónde vienen y adónde van. A continuación, puede asegurarse de que sean claros y coherentes para que circulen sin problemas por todos los sistemas.
Para el cumplimiento de la normativa
Cuando mapea datos, también sigue cómo se mueven dentro de sus sistemas. Este seguimiento puede ayudar a realizar auditorías para cumplir las distintas leyes de protección de datos, como por ejemplo GDPR, CCPAy HIPAA. Te dice exactamente adónde van tus datos y cómo se manejan.
¿Qué es el proceso de mapeo de datos?
El mapeo de datos implica varios pasos:
- Inventario de datos: Identificar todas las fuentes y tipos de datos de una organización.
- Analizar las relaciones: Comprender cómo se mueven los datos entre los distintos sistemas, aplicaciones y partes interesadas.
- Documentar: Creación de mapas o diagramas detallados que ilustren los flujos de datos, las transformaciones y las dependencias.
- Implantación de controles: Establecer la gobernanza mecanismos para garantizar la exactitud, seguridad y conformidad de los datos.
- Supervisión continua: Actualizar y revisar periódicamente los mapas de datos para reflejar los cambios en el panorama de datos de la organización.
Ejemplos comunes de asignación de datos
- Sanidad: En sanidad, el mapeo de datos es fundamental para garantizar la privacidad del paciente, hacer un seguimiento de los historiales médicos y optimizar las vías de tratamiento.
- Finanzas: Las instituciones financieras confían en el mapeo de datos para detectar actividades fraudulentas, gestionar el riesgo y agilizar los informes reglamentarios.
- Al por menor: Los minoristas aprovechan el mapeo de datos para comprender el comportamiento de los clientes, optimizar la gestión de inventarios y personalizar los esfuerzos de marketing.
Desafíos del mapeo de datos
Hoy en día, las empresas manejan grandes volúmenes de datos. La escala y la complejidad de estos ecosistemas de datos hacen que la asignación eficaz de datos sea todo un reto. Estos son algunos de los retos más comunes en el mapeo de datos, amplificados por los grandes volúmenes de datos:
Escalabilidad y rendimiento
El manejo de grandes volúmenes de datos plantea importantes retos de escalabilidad y rendimiento para los procesos de mapeo de datos. A medida que los volúmenes de datos siguen creciendo exponencialmente, las organizaciones deben asegurarse de que sus soluciones de mapeo de datos pueden procesar y mapear de forma eficiente conjuntos de datos masivos sin comprometer el rendimiento.
Cuestiones de calidad de los datos
Con grandes volúmenes de datos, garantizar calidad de los datos resulta aún más crítica. La enorme cantidad de datos aumenta la probabilidad de que haya imprecisiones, incoherencias y datos incompletos, lo que dificulta el mantenimiento de las normas de calidad de los datos a lo largo de todo el proceso de cartografía.
Complejidad y variedad de los datos
Tratar con grandes volúmenes de datos de diversos tipos complica aún más los esfuerzos de mapeo de datos. Las organizaciones deben lidiar con datos estructurados, no estructurados y semiestructurados en varias plataformas y sistemas, lo que dificulta la interoperabilidad y la coherencia en el mapeo de fuentes de datos dispares.
Integración con sistemas heredados
Las grandes organizaciones suelen lidiar con sistemas heredados que utilizan tecnologías obsoletas y formatos propietarios. Integrar y mapear los datos de estos sistemas heredados con plataformas de datos modernas resulta cada vez más complicado a medida que crecen los volúmenes de datos, lo que obliga a las organizaciones a salvar la brecha entre los sistemas heredados y los modernos de forma eficaz.
Linaje y trazabilidad de los datos
Gestión de linaje de datos y la trazabilidad se vuelven más complejas con grandes volúmenes de datos. El seguimiento de los orígenes y transformaciones de los datos a lo largo de su ciclo de vida se convierte en un reto cada vez mayor, por lo que es esencial que las organizaciones establezcan un linaje de datos claro para garantizar la calidad de los datos, el cumplimiento y la responsabilidad.
Silos de datos y fragmentación
Los grandes volúmenes de datos agravan silos de datos y fragmentación dentro de las organizaciones. A medida que crecen los volúmenes de datos, los silos de datos se afianzan, dificultando los esfuerzos de integración de datos e impidiendo que las organizaciones creen una visión unificada de sus activos de datos.
Lógica empresarial y transformaciones complejas
El tratamiento de grandes volúmenes de datos a menudo implica lógicas y transformaciones empresariales complejas. Las organizaciones deben navegar por intrincadas reglas de negocio, semántica de datos y requisitos de transformación, lo que dificulta la documentación, gestión y ejecución eficaz de reglas de mapeo complejas.
Déficit de competencias y conocimientos
La complejidad de tratar con grandes volúmenes de datos requiere conocimientos especializados y experiencia en gestión de datos, tecnologías de integración y conocimientos del sector. Las organizaciones pueden tener dificultades para contratar y retener a profesionales cualificados en mapeo de datos con las competencias y la experiencia necesarias para abordar con eficacia los retos que plantea el mapeo de datos a gran escala.
Cómo ayudan las herramientas adecuadas de mapeo de datos
El mapeo de datos puede ser automatizado, semiautomatizado o manual. Como puede imaginarse, el mapeo manual de datos puede ser oneroso, especialmente cuando se trata de grandes conjuntos de datos de muestra. Por eso es más popular el mapeo de datos automatizado. El software de mapeo de datos utiliza IA para analizar y mapear datos en tiempo real. Permite a los analistas y arquitectos de datos ver el contenido, el flujo y las transformaciones de los datos a medida que se producen.
Las buenas herramientas de mapeo de datos también le ayudarán a optimizar los formatos sin tener que preocuparse por los errores humanos. Convertirán los datos de un formato de origen al formato de destino al instante, y lo harán con precisión. Sus funciones de mapeo de datos también le ayudarán a revisar y actualizar sus mapas. Esencialmente, le facilitan las tareas de gestión de datos.
También puede utilizar el mapeo de datos semiautomatizado, en el que la herramienta realizará determinadas tareas mientras que otras requerirán la intervención humana. Éstas pueden requerir la aprobación humana en determinadas tareas durante el proceso de traslado de datos. Sin embargo, pueden reducir parte de la carga a la que se enfrentan sus gestores de datos.
Impacto de la IA en el mapeo de datos
Inteligencia artificial ha revolucionado el mapeo de datos al ofrecer soluciones automatizadas capaces de procesar rápidamente vastos conjuntos de datos. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar relaciones de datos complejas, identificar patrones e incluso predecir flujos de datos futuros. El mapeo de datos impulsado por IA no solo acelera el proceso de mapeo, sino que también mejora su precisión y escalabilidad.
Gestión de datos con BigID
A medida que las organizaciones siguen utilizando datos, aumenta la importancia de contar con prácticas de mapeo de datos fiables. BigID es el proveedor líder en privacidad, seguridad y gobernanza de datos que permite a las organizaciones obtener más valor de sus datos.
Con BigID puedes:
- Descubra todos sus datos, en cualquier lugar: Encuentre e inventariar sus datos sensibles, críticos y de alto riesgo para obtener una visión clara de todos los datos que almacena y mantiene. PI y PII para automatizar el inventario y los flujos de datos de terceros para un cumplimiento continuo.
- Cumplir la normativa: Mapear los procesos empresariales y los flujos de datos para cumplir los requisitos de conformidad de Artículo 30 del GDPRCCPA, LGPD, etc.
- Automatice los informes: Descubrir, documentar e informar de forma proactiva sobre el intercambio de datos de terceros y las discrepancias en el procesamiento. Cree auditorías y revisiones exhaustivas para proporcionar a los reguladores de protección de datos las pruebas de cumplimiento necesarias.
- Conozca el riesgo de sus datos y redúzcalo: Priorice sus datos confidenciales de mayor riesgo. Identifique y minimice el riesgo de los datos confidenciales con puntuaciones de riesgo que incorporan parámetros como el tipo de datos, la ubicación, la residencia, etc.
Para ver cómo BigID puede ayudar a su organización a adoptar la nueva generación de mapeo de datos - obtenga hoy mismo una demostración 1:1 con nuestros expertos en datos.
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