La gestión del ciclo de vida de los datos (DLM) siempre ha sido esencial. De hecho, algunas personas y organizaciones dan por sentada la gestión de las etapas del ciclo de vida de los datos. gestion des données como una disciplina separada con su propia plataforma para gestionar todos los datos y el ciclo de vida de la calidad de los datos no suele ser una iniciativa estratégica para muchas organizaciones. En realidad, estas organizaciones gestionan sus datos en relación con una práctica concreta, como la gestión de servicios de TI (ITSM), la seguridad o una aplicación específica. Esto no debería ser así; la gestión del ciclo de vida de los datos debería ser una práctica holística definida que apoye a consumidores como ITSM, seguridad o una aplicación concreta.
La gestión del ciclo de vida de los datos debería ser una estrategia fundamental para todas las organizaciones. Cada organización debería tener una estrategia para gestionar sus datos, además de otras estrategias. La estrategia de gestión del ciclo de vida de los datos debe estar gobernada por los ejecutivos de la organización y tomarse muy en serio, no sólo como algo que todas las diferentes disciplinas tienen que gestionar basándose en normas generales gouvernance . Los datos son la base de todas las actividades, procesos y procedimientos que se llevan a cabo para ofrecer servicios y productos a nuestros clientes. Comprender y utilizar los datos con sensatez es la clave para entender las necesidades de nuestros clientes y de la organización en su conjunto, incluidas las limitaciones para la prestación y el apoyo de mejores servicios y productos.
¿Qué es la gestión del ciclo de vida de los datos?
La gestión del ciclo de vida de los datos es algo más que un proceso para controlar los datos de principio a fin dentro de una organización, sino que debería ser más bien una práctica que las organizaciones deberían utilizar de forma holística en todos los datos que gestionan. Los datos de la organización no son más que datos organizativos que la organización utiliza para tomar decisiones específicas que cada entidad del flujo de valor del servicio o producto necesita para funcionar.
Los datos son el activo que impulsa la organización y siempre deben considerarse un activo estratégico que respalda todas las funciones empresariales. Cuando se visualiza una organización desde la perspectiva de la arquitectura, la gestion des données debe verse como una base que sustenta todas las demás áreas de la organización.
La práctica de la gestión del ciclo de vida de los datos debe constar de los siguientes aspectos:
Personas
Esto incluye la gouvernance, la gestión del riesgo y asegurarse de que las personas cumplen con el uso seguro de los datos dentro de la organización. Por ejemplo, el cumplimiento de la normativa, la seguridad, la integridad de los datos y las necesidades de confidencialidad de la organización y sus clientes.
Investigación
El ciclo de vida de los datos de investigación es el acto de analizar los datos para ayudar a la toma de decisiones. Muchas organizaciones han empezado a automatizar el análisis de datos al utilizar métodos de aprendizaje automático o inteligencia artificial.
Proceso
La organización debe definir formalmente el proceso relativo a las etapas de los datos. Identificar funciones y responsabilidades (RACI) para los datos. Establecer los flujos de trabajo de los datos, las traducciones, etc. El proceso debe incluir los controles del procesogouvernance, políticas, normas, etc.), las actividades y los facilitadores del proceso, como los activos de la organización (personas, tecnología, etc.).
gouvernance, Riesgo, Cumplimiento (GRC)
Los datos deben gobernarse, gestionarse adecuadamente en función de los riesgos y contar con medidas de cumplimiento. Deben establecerse controles más estrictos para la información personal identificable (IPI) y la información y los datos sensibles, como los datos sujetos a normativas como la HIPAA, la CCPA y el GDPR.
Tecnología
Ayudar a gestionar los datos de la manera más eficaz y eficiente para todas las etapas de los datos. La tecnología debe ayudar a permitir un enfoque holístico de la gestión de datos de todas las fuentes, como la nube.
Proveedores
Los proveedores externos, como los vendedores en la nube, pueden ayudar mucho en la gestión del ciclo de vida de los datos. Casi todo, especialmente las capacidades que la organización no tiene, puede ofrecerse como un servicio de los proveedores para ayudar a una organización a evitar la lucha y el coste de adquirir su capacidad. Esto suele traducirse en un ahorro de tiempo y una comercialización más rápida de sus soluciones. Las organizaciones deben tener cuidado con el coste a lo largo del tiempo en relación con el rendimiento de la inversión de los servicios y productos ofrecidos.
Métricas
Los datos deben tener indicadores clave de rendimiento, factores críticos de éxito y objetivos relacionados con los resultados esperados de los datos, la información y el conocimiento en sí. Esto ayuda a las organizaciones a mejorar sus datos y, en general, a comprender los condicionantes de las decisiones en su organización.
Etapas de la gestión del ciclo de vida de los datos
Es esencial comprender las etapas de la gestión del ciclo de vida de los datos. Cada etapa del ciclo de vida de los datos tiene un valor y unos resultados particulares que deben gestionarse. Diferentes partes de la organización interactúan con las etapas en diferentes momentos de la vida de los datos. Cada interacción debe apoyar la cadena de valor del transporte de datos en toda la organización. Una organización debe tener cuidado de gestionar los datos en un silo y debe tener cuidado de no colaborar en el uso y la transformación de los datos. De lo contrario, las organizaciones pueden crear un uso ineficiente de los datos, la información y el conocimiento que afecte al rendimiento general del servicio.
Las etapas de la gestión del ciclo de vida de los datos son: creación, almacenamiento, traducción, uso, archivo y destrucción. A continuación se explica cada etapa.
- Creación - Se define como cualquier fuente o entrada para crear datos, como la adquisición, la entrada de datos y la captura de datos por aplicaciones, Machine Learning (ML), sensores, Inteligencia Artificial (IA), etc. Un ciclo de vida de datos de investigación puede derivar de la recopilación o creación de datos como un proyecto de innovación.
- Almacenamiento - Se define como dónde y cómo se registran o almacenan los datos, incluidos los planes y procedimientos de copia de seguridad, continuidad y recuperación. No todos los datos son digitales, por lo que las preocupaciones aquí deben referirse a todos los datos, incluidos los no digitales. También debe incluirse en los datos en tránsito que pueden almacenarse durante periodos de tiempo más cortos utilizando tecnología.
- Traducción - Algunos datos pueden ser utilizados tal cual por el consumidor de los datos, y algunos tienen que ser transformados o traducidos en información o conocimiento para el uso organizativo de apoyo a la toma de decisiones. Esta transformación de datos o procesamiento de datos puede considerarse gestión del ciclo de vida de la información y gestión del ciclo de vida del conocimiento. Los datos, la información y el conocimiento deben gestionarse juntos y como un proceso separado para maximizar los beneficios y resultados de cada uno, ayudando a dar lugar a un ciclo de vida global de la calidad de los datos.
- Uso - El consumo de los datos, la información o el conocimiento transformado en uso para ver, procesar, compartir, guardar y otras actividades. Para hacerlo con eficacia, la organización debe determinar qué datos, información o conocimientos necesita cada consumidor de los datos (aplicación, persona u otra tecnología) para garantizar que los datos se gestionan desde una perspectiva empresarial. De este modo, todos los consumidores interpretan los datos de la misma manera para apoyar las decisiones colaborativas. El uso de los datos también incluye la gestión de su transferencia y publicación.
- Archivo - Algunos datos no pueden eliminarse inmediatamente, pero tienen valor desde una perspectiva histórica o de cumplimiento de la normativa y deben archivarse. Los datos archivados normalmente ya no están activos y se conservan a largo plazo. Muchas organizaciones pueden utilizar capacidades de almacenamiento de datos para archivar datos que se utilizan raramente por razones de rendimiento, pero también pueden utilizar la tecnología para un acceso más rápido a sus datos conseguidos.
- Destrucción - Los datos deben destruirse cuando sea necesario en función de las necesidades de archivo y de las necesidades de la organización para tomar decisiones. Conservar demasiados datos aumenta el coste de su gestión, lo que afecta al coste total de propiedad y al rendimiento de la inversión de los servicios y productos de la organización.
Durante la traducción de datos, éstos pueden pasar por un ciclo de vida de investigación de datos. Esto puede ocurrir en la organización al hacer un ejercicio de análisis de datos para combinar datos o determinar las relaciones de datos para la articulación de la información y el conocimiento de los datos. Antes de archivar los datos, la organización puede determinar si alguno de ellos puede ser reutilizado por la organización para obtener alguna ventaja.
Objetivos de la gestión del ciclo de vida de los datos
El objetivo principal de la gestión del ciclo de vida de los datos es garantizar que todos los datos tengan valor para la organización de forma ágil cuando se necesiten. Los datos deben estar disponibles cuando los necesite la persona o tecnología adecuada, ser confidenciales y tener integridad de datos en todo momento.
Además, los tres objetivos principales de la gestión del ciclo de vida de los datos son:
- Cumplimiento y gouvernance datos - El cumplimiento y la gouvernance no son sólo un objetivo organizativo, sino que también se ocupan de la normativa gubernamental sobre el uso de los datos de los clientes. Todas las organizaciones tienen que cumplir diversas normativas gubernamentales en función del negocio y los servicios que prestan a sus clientes. Sin este objetivo, ninguna organización podría desempeñar sus funciones empresariales.
- Protección de datos - La protección de datos está en todas partes. A veces, los datos se etiquetan como confidenciales, privados, secretos y con otras etiquetas para ayudar a protegerlos de quienes no deberían utilizarlos por ninguna razón excepto las previstas. La protección de datos debe producirse en todas las etapas del ciclo de vida de gestion des données . Desde su recogida hasta su eliminación, los datos deben estar protegidos. Los ladrones son cada día más listos y sabios, y el uso indebido, el robo y las tramas de datos evolucionan constantemente. Existen normas y reglamentos como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) y la Ley de Protección de Datos para ayudar a las organizaciones en este ámbito.
- Utilización de los datos para apoyar la toma de decisiones - Todos los datos deben utilizarse para apoyar la toma de decisiones. Esto ocurre cuando los datos se convierten en información y la información en conocimiento para apoyar las decisiones de las personas y la tecnología. Cualquier dato que una organización capture o cree que no sirva para este propósito es una pérdida de tiempo y recursos para la organización. Una organización que ve su importancia realmente hace Sistemas de Datos de Apoyo a las Decisiones (DSDS) para ayudar a identificar, recopilar y analizar sus datos en toda la organización. Estos datos se recogen de varias funciones dentro de la organización para ayudar con el uso de la tecnología para un mejor resultado en las mejoras de rendimiento y menos esfuerzos manuales.
Los tres objetivos de la gestión del ciclo de vida de los datos tienen que apoyar la misión y la visión de la organización. Esto es de importancia estratégica. Los aspectos tácticos y operativos de la gestión del ciclo de vida de los datos se apoyan en programas y proyectos de innovación, crecimiento, mejora de la competitividad y, en general, para mantener el negocio en marcha. Todas estas perspectivas tienen que trabajar juntas por el bien de la organización y sus clientes. La desconexión de los objetivos con las operaciones o la intención estratégica creará malas prácticas en el ciclo de vida de los datos dentro de la organización.
Herramientas de gestión del ciclo de vida de los datos
Los datos deben gestionarse desde una perspectiva estratégica, táctica y operativa hasta que dejan de existir o son destruidos por la organización. Las herramientas de gestión del ciclo de vida de los datos ayudan en cada etapa de la gestión de datos. Las herramientas pueden clasificarse en muchas áreas, como:
- Gestión de la nube.
- Control de versiones.
- Gestión de proyectos.
- Desarrollo.
- Gestión de la liberación.
- Gestión del cambio.
- Gestión de bases de datos.
- Gestión del almacenamiento.
- Calidad de los datos.
- Ciclo de vida del producto.
- Cualquier herramienta de la organización que toque, cree o manipule datos.
Al seleccionar las herramientas, lo mejor es que puedan integrarse con otras herramientas y fuentes de datos ajenas a las herramientas nativas para permitir la colaboración y coordinación de los datos en toda la organización. La organización debe ser capaz de integrar las herramientas en una perspectiva global de gestión del ciclo de vida de los datos. Al hacer un inventario de la arquitectura de datos actual y del uso de herramientas, la organización puede encontrar un uso de herramientas que le permita ahorrar costes y hacer una reconciliación de herramientas que realicen las mismas tareas con los mismos datos.
Una herramienta, por ejemplo, que puede ser útil es Amazon (AWS) Data Lifecycle Manager. Esta herramienta utiliza la automatización para realizar copias de seguridad de los datos almacenados en los volúmenes de AWS Elastic Block Store (EBS), incluida la creación y eliminación de los datos de EBS. Utiliza políticas que deberían proceder de su estrategia general de administración del ciclo de vida de los datos. La protección de los datos de valor, la estandarización de los métodos y la conformidad de almacenamiento/retención/representaciónreprise après sinistre son capacidades críticas del producto.
Recuerde siempre que las herramientas no pueden aportar lo suficiente si no forman parte de una práctica más considerable de apoyo a las necesidades de la organización. La organización debe trabajar como un solo equipo. Los datos, la información y los conocimientos de toda la organización son el elemento facilitador para ayudar a la coordinación y colaboración de todas las funciones, equipos y roles de la organización, incluida la tecnología automatizada.
Gestión del ciclo de vida de los datos Conclusión
La gestión del ciclo de vida de los datos como práctica es vital para todas las organizaciones. La gestion des données holística gestion des données no debe ser una ocurrencia tardía, sino una capacidad estratégica crítica de una organización. Las funciones clave que una organización puede tener en cuenta son: fideicomisario de datos, custodio de datos, administrador de datos, propietario de datos y gestor de datos.
No gestionar los datos con eficacia supone un riesgo considerable para la organización y sus clientes. Los datos crecen y su gestión no puede quedarse atrás. Las arquitecturas abiertas y la capacidad de conectarse a cualquier cosa en cualquier lugar ofrecen una mejor experiencia gracias a la accesibilidad de los datos y crean más oportunidades para los retos relacionados con los datos, especialmente el uso malintencionado de los mismos. Convierta la gestión del ciclo de vida de los datos en una iniciativa estratégica para su organización.
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