Modelos operativos de gestión de datos

Conceptos de gestión de datos

Sharon Omwega

Data Scientist

Desgranando modelos centralizados

• Tareas centralizadas bajo una autoridad o equipo concreto
• Garantiza uniformidad y control
• Elimina redundancias entre departamentos
• Aporta pautas claras para el manejo de datos
• Posibles límites: burocracia e inflexibilidad para necesidades específicas
• Ideal para organizaciones que priorizan estandarización, cumplimiento y enfoque unificado

¹ Las imágenes de esta lección se crearon con Freepik

Entendiendo modelos descentralizados

• Responsabilidades de datos dispersas
• Independencia y decisión local
• Respuesta flexible a necesidades del área; fomenta sentido de pertenencia
• Retos: falta de consistencia y problemas de estandarización
• Comunicación y alineación son clave
• Adecuado para organizaciones con unidades variadas y requisitos distintos

Navegando modelos híbridos

• Enfoque híbrido que combina elementos centralizados y descentralizados
• Busca equilibrar flexibilidad, autonomía, control y estandarización
• Puede haber gestión central para gobernanza y decisiones estratégicas
• Las unidades pueden tener autonomía en tareas específicas de datos
• Útil cuando se requiere supervisión central y flexibilidad descentralizada

Aspectos a considerar para la implementación

1. Cultura organizativa
2. Escalabilidad
3. Sensibilidad de los datos y seguridad
4. Flexibilidad y capacidad de respuesta
5. Compatibilidad de la infraestructura tecnológica
6. Requisitos de integración
7. Cumplimiento normativo
8. Costes implicados

¡Vamos a practicar!

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