Las 7 fases del ciclo de vida de los datos: La gestión del ciclo de vida de la información o Data Lifecycle Management

Comprender las 7 fases del ciclo de vida de los datos en una organización es fundamental para definir cómo se utilizarán los datos y obtener el máximo rendimiento de estos.

En la era de la digitalización, los datos se han convertido en uno de los activos más importantes de las empresas. Basándose en ellos, se toman decisiones estratégicas, se diseñan hojas de ruta con el objetivo de lograr una ventaja competitiva. Conocer el ciclo de vida de los datos permite establecer mayores garantías y más seguridad.

El ciclo de vida de los datos abarca desde su aparición en la empresa hasta que dejan de ser útiles.

La transformación digital es crucial para que una organización aumente su competitividad. Adaptarse a los cambios tecnológicos implica diseñar una estrategia centrada en la gestión de los datos. Con la revolución digital surge el big data, que se refiere al gran volumen y complejidad de datos que manejan las empresas hoy en día.

Los mecanismos tradicionales no son suficientes para gestionar toda esta información, por lo que han surgido nuevas herramientas, como bases de datos para big data. Las fuentes de datos y su velocidad de transformación también han cambiado. Para responder a estas nuevas necesidades, nace la ciencia de datos o data science.

Las 7 fases del ciclo de vida de los datos

Los datos evolucionan en cada una de las etapas de su ciclo de vida. Conocer las 7 fases del ciclo de vida de los datos permite una gestión más segura y eficiente, estas son:

1. Obtención: El proceso comienza con la llegada del dato a la organización, normalmente a través de una fuente externa. Puede ser generado por la propia empresa o sus clientes, consciente o inconscientemente. El ingeniero de datos determina de dónde extraer los datos.
2. Preparación: Los datos obtenidos deben ser identificados para determinar su utilidad. Luego se registran, un proceso gestionado por el data architect, encargado de la administración y organización de los datos.
3. Mantenimiento: Los datos son procesados para su optimización y transformación de formato, haciéndolos más accesibles. Pueden ser comprimidos o cifrados como medida de seguridad.
4. Interpretación y uso: Un dato puede ser utilizado de múltiples maneras dentro de una organización. El chief data officer establece medidas para evitar el mal uso de los datos y gestiona su acceso y protección.
5. Intercambio: Los usuarios autorizados pueden acceder a los datos y compartirlos externamente si es necesario. El data owner controla el uso de los datos y asegura el cumplimiento de las directrices internas.
6. Almacenamiento: Después de ser utilizados y cumpliendo con las normativas legales, los datos se archivan para posible uso posterior.
7. Destrucción o borrado: La eliminación de los datos es la última etapa. Se borran cuando ya no tienen valor para la organización o se supera el tiempo de retención establecido. Es vital establecer un sistema de destrucción seguro para borrar los datos y sus copias, ya que conservar toda la información es inviable y costoso.

Las 7 fases del ciclo de vida de los datos. La gestión del ciclo de vida de la información o Data Lifecycle Management (DLM)

La gestión del ciclo de vida del dato (DLM) empieza con la generación del dato y termina con su destrucción. Incluye todas las acciones para manejar bases de datos de big data, priorizando la accesibilidad y seguridad de los datos.

Objetivos

Los objetivos de la gestión del ciclo de vida de los datos son:

• Disponibilidad: Los datos deben estar disponibles cuando sean necesarios.
• Seguridad y privacidad: Se debe crear una estrategia que incluya medidas preventivas y acciones para casos de ataque.
• Integridad estructural: Los datos deben ser almacenados garantizando su integridad independientemente de su uso.

Beneficios

Implementar una política de gestión del ciclo de vida de la información ofrece varios beneficios:

• Optimización del espacio de almacenamiento, reduciendo la inversión en CPU y procesamiento de datos.
• Aumento de la productividad al utilizar bases de datos de big data.
• Permite destruir los datos una vez completado su ciclo de vida.

En definitiva, más importante que el volumen de datos manejados es el uso que se les da y la seguridad que los rodea.

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