Administracion de datos informatica

matemáticas de la gestión de datos

La gestión de datos es la práctica de gestionar los datos como un recurso valioso para liberar su potencial para una organización. Gestionar los datos de forma eficaz requiere disponer de una estrategia de datos y de métodos fiables para acceder, integrar, limpiar, gobernar, almacenar y preparar los datos para el análisis. En nuestro mundo digital, los datos llegan a las organizaciones desde muchas fuentes: sistemas operativos y transaccionales, escáneres, sensores, dispositivos inteligentes, redes sociales, vídeo y texto. Pero el valor de los datos no se basa en su fuente, calidad o formato. Su valor depende de lo que se haga con ellos.

Algunos dicen que la necesidad de la gestión de datos comenzó en la década de 1890 con las tarjetas perforadas mecánicas que registraban información (datos) en una gruesa tarjeta. Pero el concepto de gestión de datos no se discutió ampliamente hasta la década de 1960, cuando la Asociación de Organizaciones de Servicios de Procesamiento de Datos (ADPSO) comenzó a ofrecer asesoramiento sobre gestión de datos a los profesionales.

Los sistemas de gestión de datos, tal y como los conocemos hoy, no fueron habituales hasta los años 70. Estos sistemas de gestión de datos eran estrictamente operativos. Proporcionaban registros (informes) de las operaciones empresariales en un momento dado, extraídos de una base de datos relacional que almacenaba la información en filas y columnas (normalmente un almacén de datos).

gobernanza de los datos

Esta sección no cita ninguna fuente. Por favor, ayude a mejorar esta sección añadiendo citas de fuentes fiables. El material sin fuente puede ser cuestionado y eliminado.Buscar fuentes:  «Gestión de datos» – noticias – periódicos – libros – scholar – JSTOR (abril de 2020) (Aprende cómo y cuándo eliminar este mensaje de la plantilla)

El concepto de gestión de datos surgió en la década de 1980, cuando la tecnología pasó del procesamiento secuencial [1] (primero tarjetas perforadas y luego cintas magnéticas) al almacenamiento de acceso aleatorio. Dado que ahora era posible almacenar un hecho discreto y acceder a él rápidamente mediante la tecnología de discos de acceso aleatorio, quienes sugerían que la gestión de datos era más importante que la gestión de procesos empresariales utilizaban argumentos como «la dirección de un cliente se almacena en 75 (o algún otro gran número) lugares de nuestros sistemas informáticos». Sin embargo, durante este periodo, el procesamiento de acceso aleatorio no era competitivamente rápido, por lo que quienes sugerían que la «gestión de procesos» era más importante que la «gestión de datos» utilizaban el tiempo de procesamiento por lotes como principal argumento. 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 estaban bien definidos, se utilizaban mal en las aplicaciones. Si el proceso no estaba bien definido, era imposible satisfacer las necesidades de los usuarios.

gestión de datos pdf

Esta sección no cita ninguna fuente. Por favor, ayude a mejorar esta sección añadiendo citas de fuentes fiables. El material sin fuente puede ser cuestionado y eliminado.Buscar fuentes:  «Gestión de datos» – noticias – periódicos – libros – scholar – JSTOR (abril de 2020) (Aprende cómo y cuándo eliminar este mensaje de la plantilla)

El concepto de gestión de datos surgió en la década de 1980, cuando la tecnología pasó del procesamiento secuencial [1] (primero tarjetas perforadas y luego cintas magnéticas) al almacenamiento de acceso aleatorio. Dado que ahora era posible almacenar un hecho discreto y acceder a él rápidamente mediante la tecnología de discos de acceso aleatorio, quienes sugerían que la gestión de datos era más importante que la gestión de procesos empresariales utilizaban argumentos como «la dirección de un cliente se almacena en 75 (o algún otro gran número) lugares de nuestros sistemas informáticos». Sin embargo, durante este periodo, el procesamiento de acceso aleatorio no era competitivamente rápido, por lo que quienes sugerían que la «gestión de procesos» era más importante que la «gestión de datos» utilizaban el tiempo de procesamiento por lotes como principal argumento. 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 estaban bien definidos, se utilizaban mal en las aplicaciones. Si el proceso no estaba bien definido, era imposible satisfacer las necesidades de los usuarios.

gestión de datos e información

La gestión de datos es la práctica de gestionar los datos como un recurso valioso para liberar su potencial para una organización. Gestionar los datos de forma eficaz requiere contar con una estrategia de datos y métodos fiables para acceder, integrar, limpiar, gobernar, almacenar y preparar los datos para el análisis. En nuestro mundo digital, los datos llegan a las organizaciones desde muchas fuentes: sistemas operativos y transaccionales, escáneres, sensores, dispositivos inteligentes, redes sociales, vídeo y texto. Pero el valor de los datos no se basa en su fuente, calidad o formato. Su valor depende de lo que se haga con ellos.

Algunos dicen que la necesidad de la gestión de datos comenzó en la década de 1890 con las tarjetas perforadas mecánicas que registraban información (datos) en una gruesa tarjeta. Pero el concepto de gestión de datos no se discutió ampliamente hasta la década de 1960, cuando la Asociación de Organizaciones de Servicios de Procesamiento de Datos (ADPSO) comenzó a ofrecer asesoramiento sobre gestión de datos a los profesionales.

Los sistemas de gestión de datos, tal y como los conocemos hoy, no fueron habituales hasta los años 70. Estos sistemas de gestión de datos eran estrictamente operativos. Proporcionaban registros (informes) de las operaciones empresariales en un momento dado, extraídos de una base de datos relacional que almacenaba la información en filas y columnas (normalmente un almacén de datos).