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Los datos se han vuelto centrales en la vida moderna. Por un lado, las personas interactúan entre sí y con las organizaciones de manera más frecuente con dispositivos que generan datos. Y por otro lado, cada vez más y en cualquier organización, las decisiones deben justificarse con datos a todos los niveles. Es por esta razón que monitorear su utilidad es esencial para sacarle más provecho y minimizar errores. Por ello, la gestión del ciclo de vida de los datos es una tarea ineludible.

Qué es el ciclo de vida de datos

El ciclo de vida de datos o ciclo de vida de la información es el periodo completo en que los datos permanecen en el sistema, desde su generación a su eliminación. En general, se pueden detectar varias etapas en ese ciclo, que responden a distintas necesidades.

DocuSign, e IBM entre otros proponen cinco etapas que ayudan a las organizaciones a mejorar el manejo del flujo de la información a lo largo de su recorrido:

-Creación o captura de datos desde muy diversas fuentes con información que puede llegar en muchos formatos y formas, como archivos de texto, fotografías, videos, planillas de cálculo, entre otras y desde distintos lugares, como aplicaciones, sitios web, móviles, IoT, formularios, etc.

-Almacenamiento: para guardarlos y protegerlos. Los datos pueden diferir en la forma en que están estructurados, lo que tiene implicaciones en el tipo de almacenamiento.

Una vez que se identifica el tipo de almacenamiento para el conjunto de datos, se puede evaluar la infraestructura en busca de vulnerabilidades de seguridad y los datos pueden someterse a diferentes tipos de procesamiento, como el cifrado de datos y la transformación, para protegerlos de actores maliciosos, o para almacenarlo correctamente.

Otro aspecto es el enfoque en la redundancia de datos. Una copia de los datos almacenados puede actuar como copia de seguridad en situaciones, como la eliminación de datos o la corrupción de los mismos.

–Intercambio y uso de datos: que estén disponibles para los usuarios. Se define quién y para qué propósito se los pueden usar. Una vez que los datos estén disponibles, se pueden aprovechar para una variedad de análisis. Desde exploratorios básicos y visualizaciones de datos hasta técnicas más avanzadas de extracción de datos y machine learning. Todos estos métodos desempeñan un papel en la toma de decisiones del negocio.

El uso de datos no está necesariamente restringido solo al uso interno, sino que pueden ser usados, por ejemplo, por proveedores de servicios externos para fines como analítica de marketing y la publicidad entre otros.

-Archivo: copias de datos que son guardados en caso de necesidad, o por posibles litigios e investigaciones. Los datos archivados se pueden restaurar en un entorno de producción activo.

-Eliminación de datos: un proceso de limpieza para que la información no relevante o aquella que se desee borrar no ocupe espacio. Los costos de almacenamiento y la necesidad de eficiencia presionan hacia la eliminación de lo que ya no se necesita. El principal desafío es que lo que se destruye se realice de manera correcta.

¿Qué es la gestión del ciclo de vida de los datos?

Un informe de IBM dice que en la gestión del ciclo de vida de los datos (DLM por sus siglas en ingles, data lifecycle managemenet), los datos se separan en fases en función de diferentes criterios y se mueven a través de estas etapas a medida que completan diferentes tareas o cumplen ciertos requisitos. Estos procesos son necesarios para evitar la pérdida de datos, por brechas en la seguridad o desastres.

Pero, no hay que confundir la gestión del ciclo de vida de los datos con la gestión del ciclo de vida de la información. El primero protege a los archivos, el segundo a la información que estos contienen.

Beneficios de la gestión del ciclo de vida de los datos

La gestión del ciclo de vida de los datos tiene varios beneficios importantes que incluyen mejora de procesos, mantenimiento de la calidad de los datos a lo largo de su ciclo de vida, garantiza tener los datos disponibles para los usuarios de forma precisa y confiable, controlar los costos archivándolos o eliminándolos cuando es necesario.

Alberto Pan, CTO de la empresa de Denodo, señaló en la publicación de Chief Data Officer Club Spain & Latam, que “hoy en día, en las grandes organizaciones, las decisiones tienen que justificarse con datos, no sólo en la alta dirección sino en todos los niveles. Y son capaces de proporcionar a los decisores la información que necesitan cuando la necesitan. Las técnicas clásicas de gestión de datos no escalan bien ante este aumento de la demanda de datos, y a menudo los equipos de BI/TI no son capaces de responder a tiempo a las necesidades del negocio. Por eso necesitamos metodologías y herramientas más ágiles: para que los decisores tengan la información que necesitan cuando la necesitan”.

Berna Marcos, responsable de la práctica de Ingeniería de IA en España y Portugal en Accenture, señaló a esa misma publicación que “dar valor al ciclo de vida del dato, es directamente proporcional al valor que se genera en la organización. No hay que olvidar que el dato es el elemento, que unido a una buena estrategia de digitalización, va a permitir a las organizaciones llegar a un nivel superior en lo que respecta a su rendimiento e impacto en el negocio”.

Al respecto señaló que “el desarrollo y la expansión de nuevas arquitecturas es un área clave donde poner foco, por los potenciales beneficios en términos de agilidad, integración de información y facilidad de disposición de la información. Desde una perspectiva de negocio, se vislumbra una mayor adopción del dato como activo empresarial. Se percibe que el dato es un elemento clave en todos los aspectos y existe ese apetito para dotar de inteligencia a las organizaciones”.

Contar con las herramientas adecuadas

En cada etapa del ciclo de vida del dato, surgen procesos y necesidades que es indispensable atacar de manera temprana. Debido a la dimensión que han adquirido los volúmenes de datos que se generan, intercambian y almacenan en cualquier organización actualmente, ya no es posible gestionar los procesos de data management de manera manual o con las herramientas con las que las empresas lo vienen haciendo en los últimos 20 años. Integrar, validar la veracidad de los datos, unificar sus formatos, extraer información de distintos tipos de archivos, consolidar y conciliar información, son procesos indispensables para una correcta gestión de datos reales, validados y organizados para el uso que el negocio requiere. Con una plataforma de Data Management como Conciliac EDM es posible centralizar esta gestión y volverla automática, performante, segura y sin errores.

Si quieres saber más déjanos tus datos o escríbenos a info@conciliac.com.