¿Qué es la gestión del ciclo de vida de los datos?
La gestión del ciclo de vida de los datos (DLM) es el marco integral para controlar cómo se crean, almacenan, utilizan, comparten, archivan y, finalmente, eliminan los datos. Garantiza que los datos sigan siendo precisos, seguros, conformes y valiosos durante toda su vida útil, desde su captura inicial hasta su conservación o eliminación a largo plazo.
La DLM aúna gobernanza, automatización y aplicación de políticas para que las organizaciones puedan reducir riesgos, mejorar la calidad de los datos y optimizar el almacenamiento y los costes operativos. Con el crecimiento de los sistemas en la nube, los entornos híbridos y los análisis impulsados por IA, una DLM moderna es esencial para garantizar que los datos correctos estén disponibles para las personas adecuadas en el momento adecuado, eliminando al mismo tiempo la información innecesaria u obsoleta.
Por qué es importante la gestión del ciclo de vida de los datos
1. Controles de riesgo y cumplimiento
DLM aplica normas de retención, requisitos de privacidad y políticas de acceso. Esto reduce la exposición a brechas de seguridad, fallos de auditoría e infracciones normativas.
2. Mejora la calidad de los datos y la confianza
Al definir cómo se validan, actualizan y retiran los datos, las organizaciones mantienen conjuntos de datos coherentes y fiables para el análisis, la IA, la elaboración de informes y las operaciones.
3. Reduce los costes de almacenamiento e infraestructura
Archivar o eliminar sistemáticamente los datos antiguos, duplicados o no utilizados mantiene la eficiencia de los entornos y evita el crecimiento descontrolado de los datos.
4. Permite mejores análisis e inteligencia artificial
Unos datos limpios, controlados y bien mantenidos facilitan la obtención de información precisa, la formación de modelos y una toma de decisiones más rápida.
Las etapas del ciclo de vida de los datos
1. Creación e introducción de datos
Los datos entran en el sistema a través de aplicaciones, sensores, formularios, integraciones o fuentes externas. Las políticas definen qué puede recopilarse y cómo debe formatearse.
2. Almacenamiento de datos
Los datos se colocan en bases de datos, lagos de datos, repositorios en la nube o almacenes con normas claras de acceso, durabilidad y cifrado.
3. Uso de datos
Los usuarios y sistemas autorizados analizan, transforman, visualizan y comparten los datos. DLM garantiza que el uso se ajusta a los controles de gobernanza y privacidad.
4. Archivo de datos
Los datos más antiguos o de uso poco frecuente se trasladan a un almacenamiento rentable, al tiempo que permanecen accesibles para el cumplimiento de normativas o el análisis histórico.
5. Borrado o destrucción de datos
Los datos que ya no se necesitan o que superan los requisitos de conservación se eliminan de forma segura para minimizar el riesgo y reducir los costes de almacenamiento.
Funciones clave de la gestión del ciclo de vida de los datos
- Flujos de trabajo automatizados de conservación y archivo.
- Controles de acceso y permisos basados en funciones.
- Clasificación de datos y aplicación de políticas.
- Gestión de metadatos para el contexto y la trazabilidad.
- Calidad de los datos y procesos de validación.
- Informes de cumplimiento y registro de auditorías.
- Procedimientos seguros de borrado y destrucción.
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, afectando 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 su uso organizativo como 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 conjuntamente y como procesos separados para maximizar los beneficios y resultados de cada uno de ellos, contribuyendo 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 visualizar, 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 archivados.
- 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 retorno 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.
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 de gobernanza. Los datos son la base de todas las actividades, procesos y procedimientos que se llevan a cabo para apoyar y 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.
Actian y la plataforma de inteligencia de datos
Actian Data Intelligence Platform está diseñada para ayudar a las organizaciones a unificar, gestionar y comprender sus datos en entornos híbridos. Reúne la gestión de metadatos, la gobernanza, el linaje, la supervisión de la calidad y la automatización en una única plataforma. Esto permite a los equipos ver de dónde proceden los datos, cómo se utilizan y si cumplen los requisitos internos y externos.
A través de su interfaz centralizada, Actian permite conocer en tiempo real las estructuras y flujos de datos, lo que facilita la aplicación de políticas, la resolución de problemas y la colaboración entre departamentos. La plataforma también ayuda a conectar los datos con el contexto empresarial, lo que permite a los equipos utilizar los datos de forma más eficaz y responsable. La plataforma de Actian está diseñada para escalar con ecosistemas de datos en evolución, apoyando un uso de datos consistente, inteligente y seguro en toda la empresa. Solicite su demostración personalizada.
