¿Qué es el descubrimiento de datos? Cómo encontrar patrones y valores atípicos en los datos

Imagina conducir en condiciones de baja visibilidad.

No puedes ver lo que tienes delante. Las luces altas no ayudan. Además, está lloviendo y tienes que mantener una velocidad constante.

Así como la mala visibilidad aumenta el riesgo de accidentes en la carretera, la falta de conocimiento de los datos aumenta la probabilidad de catástrofes en tu negocio.

Tradicionalmente, las empresas dependían de científicos de datos o analistas para ordenar los formatos de datos y descubrir conocimientos. Esto dejaba a los líderes empresariales dependientes de los expertos en tecnología de la información (TI) para entender sus propios datos.

Las organizaciones modernas aprovechan las plataformas de análisis para absorber, gestionar, descubrir y explorar datos a través de la red empresarial. El descubrimiento de datos les ayuda a desbloquear nuevas oportunidades, mejorar los marcos de gobernanza y cumplir con los requisitos de cumplimiento normativo.

El proceso de descubrimiento de datos ayuda a los líderes empresariales no técnicos a entender conjuntos de datos complejos utilizando herramientas visuales. Esta facilidad de acceso a la inteligencia empresarial (BI) ayuda a todos los interesados a mejorar las eficiencias y refinar las decisiones empresariales. El descubrimiento de conocimientos sin fisuras cierra la brecha entre quienes preparan los datos para el análisis y quienes necesitan interpretar los datos para impulsar las decisiones empresariales.

¿Cómo funciona el descubrimiento de datos?

El descubrimiento de datos no es una herramienta. Es un proceso que te ayuda a analizar patrones para cumplir objetivos y mantenerte competitivo. Se basa en múltiples métodos como el análisis, el modelado y las salidas visuales. Las empresas utilizan las siguientes categorías de descubrimiento de datos para desarrollar una vista única de los datos y obtener conocimientos.

Preparación de datos

La preparación de datos implica limpiar los datos en bruto antes del análisis. Las empresas utilizan software de preparación de datos para preprocesar, perfilar, limpiar, reformatear, fusionar y transformar datos.

La preparación recopila información de fuentes internas y externas y la hace consistente para el análisis de datos. Por ejemplo, es posible que tengas que detectar valores nulos, eliminar duplicados o detectar valores atípicos para asegurar la calidad de los datos antes del análisis.

Proceso de preparación de datos

El flujo de trabajo de preparación de datos incluye los siguientes pasos:

• Recolección de datos recopila datos de almacenes de datos, lagos de datos, sistemas operativos y otras fuentes relevantes. En este punto, los científicos de datos también examinan si los datos son adecuados para el objetivo de la aplicación analítica.
• Perfilado de datos implica explorar los datos que recopilas. Durante esta etapa, los analistas buscan patrones de datos, anomalías, relaciones, inconsistencias y valores faltantes.
• Limpieza de datos corrige errores para asegurar la precisión. Las empresas utilizan la limpieza de datos para llenar valores faltantes y corregir errores e inconsistencias.
• Estructuración de datos organiza la información de acuerdo con los requisitos analíticos. Por ejemplo, podrías convertir archivos de valores separados por comas (CSV) en formatos que las herramientas analíticas puedan entender.
• Enriquecimiento de datos implica estructurar los datos en un formato unificado. Este paso tiene como objetivo optimizar y aumentar aún más los conjuntos de datos.
• Validación de datos verifica la integridad, precisión y consistencia de los datos. La validación es el último paso de la preparación de datos y almacena los datos preparados en un repositorio para los usuarios.

La preparación de datos también incluye la curación de datos listos para usar. Las organizaciones que curan datos generalmente indexan, catalogan y mantienen conjuntos de datos y metadatos. Dependiendo de la estructura de la empresa, los equipos de TI y gestión de datos, analistas de negocios, científicos de datos y curadores de datos participan en el proceso de curación.

Análisis visual

Este proceso implica la manipulación de datos y la presentación visual con herramientas interactivas. La visualización de datos ayuda a los usuarios no técnicos a comprender las relaciones de los datos con gráficos, diagramas o paneles de control.

Por ejemplo, el análisis visual facilita a los especialistas en marketing entender cómo los clientes utilizan sus productos para que puedan alinear sus estrategias en consecuencia. De manera similar, los equipos financieros utilizan el análisis gráfico para obtener una vista de 360° del costo frente a los ingresos.

Análisis avanzado guiado

Este tipo de descubrimiento de datos combina técnicas visuales y de informes para ofrecer una imagen holística de los datos de una empresa.

El análisis avanzado guiado permite a las empresas estudiar las relaciones entre los datos de diferentes fuentes y evaluar las implicaciones de los esfuerzos. Por ejemplo, las empresas pueden detectar nuevos patrones y conexiones para tomar mejores decisiones basadas en datos.

Es una gran idea para las empresas tradicionales que se trasladan a plataformas de comercio electrónico utilizar el análisis avanzado guiado para integrar la información existente con los datos web para mejores decisiones estratégicas.

Descubrimiento de datos vs. inteligencia empresarial vs. exploración de datos

El descubrimiento de datos es el proceso de recopilar datos y detectar patrones para obtener conocimientos accionables. El proceso combina datos de múltiples fuentes para ayudar a las empresas a ver el panorama general y tomar mejores decisiones.

La inteligencia empresarial analiza los datos de actividad organizacional para ayudar a la gestión a tomar decisiones basadas en datos. Las herramientas de BI combinan análisis empresarial, visualización de datos, minería de datos, evaluación comparativa de rendimiento y capacidades de análisis de datos descriptivos.

La exploración de datos es el primer paso del análisis de datos. El proceso de exploración de datos ayuda a las empresas a explorar patrones de datos, características y puntos de interés en un conjunto de datos extenso de manera no estructurada.

Importancia del descubrimiento de datos

Las empresas evalúan los paisajes del mercado antes de tomar decisiones, al igual que verificas si hay coches delante y detrás al cambiar de carril.

Las plataformas de descubrimiento de datos te ayudan a descubrir cómo los puntos de datos individuales crean una visión holística de tus operaciones para que puedas optimizar las estrategias empresariales. La mejor parte es que la mayoría de los sistemas de descubrimiento de datos ofrecen informes y paneles visuales para una vista completa de los datos a través de sistemas dispares.

Veamos por qué las organizaciones están adoptando cada vez más el descubrimiento de datos para identificar, catalogar y clasificar datos críticos. También discutiremos cómo esto simplifica la transparencia y la adherencia a las políticas de gobernanza de datos. Usando el descubrimiento de datos, tu negocio puede:

• Descubrir nuevas fuentes de ingresos. Las empresas impulsan la creación de valor con conocimientos significativos de los datos. Usando la inteligencia de datos, pueden explorar grandes volúmenes de datos y encontrar formas de crear nuevos productos, optimizar el uso de datos y mantener los datos seguros. Hoy en día, las empresas recurren a plataformas de descubrimiento de datos para identificar estas oportunidades y descubrir nuevas fuentes de ingresos.
• Impulsar los esfuerzos de democratización de datos. Las organizaciones con datos a través de sistemas a menudo sufren de falta de transparencia. En estas circunstancias, puedes usar plataformas de descubrimiento de datos, inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) para crear repositorios de metadatos. Estos repositorios ayudan a toda la organización a familiarizarse con las ubicaciones de los datos y los protocolos de movimiento.
• Minimizar los abusos en el manejo de datos. La mayoría de las empresas luchan con el proverbial peso extra de los datos de clientes que recopilan. Puedes perder la confianza del cliente cuando estos datos no se adhieren a las políticas de gobernanza. Debido a este riesgo, cualquier esfuerzo de transformación digital que involucre múltiples tipos de datos y cargas de trabajo de aplicaciones debe aprovechar el descubrimiento de datos para asegurar la confiabilidad.

Una razón significativa por la que las empresas eligen el descubrimiento de datos es su capacidad para predecir patrones que afectan los resultados empresariales. Algunas organizaciones también utilizan plataformas de análisis visual para resolver desafíos, rastrear indicadores clave de rendimiento (KPI) empresariales y crear soluciones sostenibles.

Historia del descubrimiento de datos

El descubrimiento de datos solía ser un proceso manual. Las empresas registraban datos en papel y los buscaban a mano para recuperar información. Casi innecesario decir que el descubrimiento de datos se volvió más fácil con la llegada de las computadoras.

Uno de los primeros ejemplos de una plataforma de descubrimiento de datos fue el proyecto SETI@home que utilizaba la potencia inactiva de las computadoras personales para buscar inteligencia extraterrestre, de ahí el nombre Búsqueda de Inteligencia Extraterrestre (SETI). El proyecto fue lanzado al público en 1999.

En la década de 1960, los analistas económicos y estadísticos se referían al descubrimiento de datos como pesca de datos porque implicaba minería de datos sin un resultado predeterminado, como cuando pescas en la vida real. Durante la década de 1990, la comunidad de bases de datos comenzó a trabajar con minería de datos y formas de análisis abierto, lo que resultó en mejoras en el descubrimiento de datos.

El descubrimiento de datos se convirtió en un área de investigación académica importante con la Primera Conferencia Internacional sobre Minería de Datos y Descubrimiento de Conocimientos (KDD-95) en Montreal en 1995. Luego vino el big data, junto con algoritmos de aprendizaje automático. El proceso de descubrimiento de datos evolucionó de un ejercicio académico a un proceso empresarial imprescindible en los años siguientes.

Hoy en día, casi todas las industrias utilizan el descubrimiento de datos para tomar mejores decisiones, desde instituciones financieras hasta minoristas y empresas de gestión de construcción.

Tipos de descubrimiento de datos

Dependiendo de tu conocimiento técnico, puedes desglosar el proceso de descubrimiento de datos en dos niveles: descubrimiento de datos manual y descubrimiento de datos inteligente.

El descubrimiento de datos manual es el proceso manual de preparación y limpieza de datos. Los analistas y científicos de datos utilizan este método de descubrimiento de datos para analizar y gestionar datos de manera eficiente.

El proceso de descubrimiento de datos manual depende en gran medida del aprendizaje automático y la experiencia en tecnología avanzada. Antes de que surgieran las tecnologías modernas, los especialistas en datos utilizaban métodos de descubrimiento de datos manuales para mapear datos, monitorear metadatos, categorizar reglas de documentos y conceptualizar la información disponible.

El descubrimiento de datos inteligente es un enfoque fácil de usar que utiliza ML, IA y procesamiento de lenguaje natural (NLP) para preparar, integrar y analizar datos. Las empresas utilizan software de descubrimiento de datos inteligente para visualizar datos de manera interactiva, descubrir patrones ocultos y acceder a conocimientos más rápido.

Ocasionalmente, estas herramientas no pueden mantenerse al día con la cantidad de nuevos datos agregados al backend. Es entonces cuando las empresas recurren al descubrimiento de datos gobernado.

El descubrimiento de datos gobernado (GDD) es un enfoque integral que se centra en los requisitos empresariales para simplificar la entrega de datos, cumplir con los requisitos de TI y mantener los datos seguros. Los equipos de TI aprovechan el GDD para asegurar una entrega rápida de datos para el análisis mientras cumplen con los requisitos de gobernanza de datos.

Entonces, ¿qué hacen exactamente los sistemas GDD?

• Mantienen los datos seguros de amenazas internas y externas.
• Ofrecen autoservicio centralizado incorporado para ayudar a los usuarios a ejecutar y gestionar análisis de BI.
• Proporcionan gobernanza de datos y una única versión de la verdad para mantener a los equipos actualizados sobre los últimos conocimientos empresariales y KPI.

¿Por qué las organizaciones se están enfocando más en el GDD en estos días?

Considera una situación en la que necesitas acceso irrestricto a los datos para decisiones empresariales más rápidas. Sin embargo, también debes cumplir simultáneamente con las políticas de seguridad de datos, integridad y gobernanza del equipo de TI. El GDD te ayuda a ti y al equipo de TI a funcionar sin problemas con el GDD habilitado para BI.

Descubrimiento de big data

El descubrimiento de datos es fácil de usar, pero limita la profundidad de la exploración de datos. Por otro lado, la ciencia de datos puede ser altamente compleja, pero desafiante de implementar en un entorno empresarial. Estas dificultades llevaron a la invención del descubrimiento de big data, que ayuda a las empresas a transformar datos en bruto en conocimientos con un esfuerzo mínimo.

Las herramientas de descubrimiento de big data permiten a las empresas manipular muchas fuentes de datos de manera más eficiente que los sistemas tradicionales de ciencia de datos o análisis.

Los proyectos de análisis tradicionales requieren que prepares los datos antes de analizarlos. Por ejemplo, tendrías que predecir preguntas empresariales, modelar datos, recopilar recursos de datos, manipular alimentaciones de modelos y construir canalizaciones utilizando herramientas de extracción, transformación y carga (ETL) antes de sumergirte en el análisis de datos. Como resultado, hay un menor enfoque en el análisis de datos.

El descubrimiento de big data aborda eficientemente estos problemas al permitir a las empresas:

• Dar forma y analizar datos visualmente
• Permitir a los usuarios interactuar con los datos
• Actualizar o agregar datos a nuevos proyectos
• Enfocarse en el análisis de datos en lugar de preparar datos de antemano

Beneficios del descubrimiento de big data

El descubrimiento de big data te ayuda a dar sentido a los datos, colaborar con partes interesadas internas y externas, y responder preguntas complejas. Las empresas disfrutan de los siguientes beneficios al trabajar con el descubrimiento de big data.

• Mejor toma de decisiones: Las soluciones de descubrimiento de big data ayudan a las empresas a optimizar la toma de decisiones, mejorar la experiencia del cliente e impulsar la innovación basada en conocimientos de datos.
• Accesibilidad garantizada de los datos: Los sistemas de software de descubrimiento de big data permiten incluso a las empresas sin experiencia acceder a los datos. Cualquiera puede interpretar datos con la ayuda de las herramientas necesarias.
• Menos tiempo y dinero desperdiciados: Las plataformas de descubrimiento de big data automatizan diferentes partes del proceso de descubrimiento de datos, ayudando a las empresas a ahorrar dinero y dedicar más tiempo a la optimización de procesos basada en conocimientos.
• Menos riesgos de datos: Las empresas emplean el descubrimiento de big data para cumplir con las regulaciones legales y abordar amenazas potenciales en tiempo real.

Pasos del proceso de descubrimiento de datos

Mantener un negocio resulta en una cantidad masiva de datos de clientes, proveedores y operaciones. Además, las empresas reciben datos de redes en línea, tradicionales y sociales. El descubrimiento de datos conecta toda esta información para que las empresas se sientan seguras sobre las decisiones empresariales que toman. El proceso de descubrimiento de datos incluye los siguientes pasos, independientemente de si utilizas técnicas manuales o inteligentes.

Definir requisitos de datos

El primer paso es recopilar los datos, mediciones y métricas necesarios para un análisis efectivo. Antes del análisis, todos estos datos se almacenan en un almacén de datos.

Las empresas utilizan software de integración de datos para recopilar y conectar conjuntos de datos complejos de fuentes dispares. Este flujo libre entre fuentes de datos agiliza la estandarización de diferentes formatos de datos e integra fuentes de datos de manera eficiente.

Estandarizar, limpiar y preparar datos

Las empresas no pueden interpretar datos en bruto sin limpiarlos y estandarizarlos. La limpieza de datos ayuda a las empresas a detectar problemas como errores, distorsión o corrupción. Eliminar información defectuosa allana el camino hacia una base de datos limpia, precisa y confiable.

Para prevenir resultados sesgados, las empresas también verifican la unidad de medida en esta etapa. Algunas empresas reprocesan manualmente los datos para encontrar duplicados o completar datos incompletos.

Compartir datos

En esta etapa, compartes datos limpios con personas autorizadas dentro de tu equipo y organización. Ellos informan con sus perspectivas únicas después de una evaluación exhaustiva de los datos. La colaboración ayuda a las empresas a obtener interpretaciones diversas y estudiar diferentes aspectos de los datos.

Analizar, desarrollar y visualizar conocimientos de datos

Una vez que recopilas diferentes perspectivas y tienes un conjunto de datos limpio, estás listo para entrar en la etapa de visualización. Los analistas de datos utilizan varias herramientas para el análisis durante esta fase.

Las empresas convierten este análisis en gráficos, mapas y gráficos para que los interesados no técnicos puedan entender fácilmente las tendencias de los datos. Luego pueden definir con precisión sus objetivos empresariales y los pasos a seguir para alcanzarlos.

Mejorar decisiones estratégicas con conocimientos

Ahora, estás listo para actuar sobre los conocimientos que has extraído. Abordas patrones y tendencias para optimizar los procesos empresariales y mejorar las decisiones operativas. El conocimiento que obtienes del descubrimiento de datos te da una ventaja competitiva para que te mantengas a la vanguardia en tu industria.

¿Qué son las herramientas de descubrimiento de datos?

El éxito del descubrimiento de datos a menudo depende de las herramientas que utilizas. Sin embargo, no existe una plataforma única para todos.

La mayoría de las herramientas de descubrimiento de datos están diseñadas para ejecutar la preparación de datos, el análisis visual y el análisis avanzado guiado. A través de las industrias, hay formas ilimitadas para que los líderes empresariales las utilicen para entender datos complejos.

Las herramientas de descubrimiento de datos basadas en la nube te ayudan a recopilar información de una variedad de fuentes, descubrir conocimientos y compartirlos con el resto de la organización.

Soluciones de software de análisis

Plataformas de análisis o soluciones de BI permiten a las empresas tomar mejores decisiones con conocimientos accionables. Puedes usar estas herramientas para conectar fuentes de datos, preparar el entorno analítico y empoderar a los usuarios no expertos para encontrar conocimientos más rápido. Los analistas y científicos de datos utilizan estos sistemas de software para profundizar en las actividades empresariales diarias de una empresa.

Soluciones de software de preparación de datos

Los sistemas de software de preparación de datos ayudan a las empresas a integrar, combinar y analizar datos de múltiples fuentes. Los analistas de datos y los usuarios empresariales aprovechan estas plataformas para combinar datos de fuentes dispares y extraer conocimientos accionables de manera eficiente.

Algunas organizaciones combinan software de intercambio de datos con soluciones de análisis y herramientas de preparación de datos para obtener datos de terceros sin cambiar su significado. Las plataformas de intercambio de datos utilizan modelos de datos como servicio (DaaS) para ayudar a las empresas a adquirir datos relevantes de la industria e impulsar decisiones basadas en datos.

¿Qué buscar en una herramienta de descubrimiento de datos?

¿Qué deberían hacer las herramientas de descubrimiento de datos por ti? Sigue leyendo para descubrirlo.

• Necesitar soporte limitado de TI. El objetivo clave del descubrimiento de datos es hacer que los datos sean accesibles para los no expertos en TI. Tu herramienta de descubrimiento de datos debería poder recopilar, ordenar y mostrar datos automáticamente, utilizando una interfaz fácil de usar.
• Ofrecer una amplia personalización. Una herramienta de descubrimiento de datos eficiente debería poder mostrar parámetros seleccionados y proporcionar personalización basada en los requisitos empresariales. Personalizar lo que ves permite a los líderes empresariales obtener rápidamente la información que necesitan.
• Asegurar una fácil accesibilidad. El descubrimiento de datos es un proceso cooperativo y continuo. Por lo tanto, el software de descubrimiento de datos en la nube que promueve la colaboración interdepartamental y permite el acceso desde cualquier dispositivo es esencial.
• Contar con capacidades avanzadas. Las herramientas de descubrimiento de datos eficientes pueden extraer datos de múltiples fuentes y presentarlos en formatos digeribles utilizando capacidades avanzadas de recopilación y refinamiento de datos.
• Proporcionar visualización de datos intuitiva. Considera elegir una herramienta de descubrimiento de datos que ofrezca una imagen completa de los datos sin compromisos.

Casos de uso del descubrimiento de datos

El descubrimiento de datos ayuda a las empresas en muchas industrias a interpretar la información que obtienen de datos complejos. Usando IA y aprendizaje automático, el descubrimiento de datos descubre patrones y tendencias que las empresas pueden usar para tomar mejores decisiones. A continuación, se presentan algunos ejemplos de cómo diferentes áreas empresariales aprovechan el descubrimiento de datos.

• Planificación empresarial: El descubrimiento de datos es crucial para las empresas que buscan tomar decisiones basadas en datos de diferentes unidades empresariales. Por ejemplo, el director financiero (CFO) puede profundizar en los datos históricos de cada departamento para evaluar el rendimiento pasado y asignar un mejor presupuesto para el próximo año fiscal.
• Prospección de clientes: Para persuadir a tu público objetivo, necesitas entender sus necesidades, problemas y aspiraciones. Aquí es donde una herramienta de descubrimiento de datos eficiente resulta útil. El equipo de ventas puede, por ejemplo, utilizar una plataforma de descubrimiento de datos para recopilar y perfilar los datos relevantes disponibles antes de contactar a los clientes potenciales.
• Análisis de redes sociales: Las empresas utilizan diferentes plataformas de redes sociales para responder consultas y aumentar la lealtad del cliente. El descubrimiento de datos en tiempo real señala a estas organizaciones hacia las tendencias de comportamiento del cliente, resuelve problemas de clientes y aborda quejas.
• Prevención de fraudes: Las empresas en línea enfrentan amenazas de TI y actividades fraudulentas como problemas internos, intentos de phishing y hackeos de datos todo el tiempo. Los sistemas de descubrimiento de datos eficientes ayudan a esas empresas a detectar valores atípicos de datos y abordar actividades sospechosas antes de que se produzcan daños.
• Reclamaciones de seguros: La industria de seguros procesa miles de reclamaciones todos los días. El procesamiento manual lleva a tiempos de espera más largos para los pacientes y un mayor riesgo de errores. Las compañías de seguros aprovechan las plataformas de descubrimiento de datos para recopilar y procesar datos de reclamaciones de seguros, evaluar reclamaciones sospechosas y detectar posibles fraudes.

Casi todas las industrias pueden usar el descubrimiento de datos para interpretar datos complejos de diferentes fuentes, descubrir conocimientos accionables y compartirlos con el resto de la organización.

Beneficios del descubrimiento de datos

El descubrimiento de datos es de suma importancia para las empresas con datos en dispositivos y software de almacenamiento en la nube. Para que los clientes, empleados y socios comerciales obtengan conocimientos y tomen decisiones empresariales críticas, debes identificar, localizar y clasificar estos datos.

El descubrimiento de datos tiene como objetivo prevenir la pérdida de datos sensibles e implementar medidas de seguridad robustas a medida que la organización profundiza en estos datos. A continuación se presentan otros beneficios que puedes esperar de las soluciones de descubrimiento de datos.

• Todos pueden entender los datos. Tradicionalmente, los líderes empresariales necesitaban expertos en TI y datos para descifrar conocimientos de datos. Independientemente de su nivel de alfabetización en datos, todos los interesados pueden interpretar fácilmente el análisis de datos con herramientas de descubrimiento de datos. Esta facilidad de comprensión de los conocimientos ayuda a cada equipo empresarial a satisfacer sus necesidades de datos.
• Ofrece una vista de 360° de los datos de la empresa. El software de descubrimiento de datos te permite visualizar diferentes flujos de datos en toda la organización para un análisis y conocimientos en profundidad. Una empresa orientada al cliente puede recopilar datos de su sitio web, canales de redes sociales, aplicación móvil y socios para abordar el comportamiento del cliente.
• Mejora la gestión de riesgos y el cumplimiento. Los volúmenes crecientes de datos obligan a las organizaciones a ser proactivas en la identificación de riesgos potenciales. Las soluciones de software de descubrimiento de datos permiten a las empresas detectar valores atípicos, probar la resistencia de las prácticas de gestión de datos y cumplir con regulaciones como la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA) y el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR).
• Puedes clasificar datos con precisión. Las empresas no pueden descubrir conocimientos sin clasificar los datos que recopilan. El descubrimiento de datos les ayuda a ejecutar la clasificación de datos basada en condiciones, contexto y canal. Pueden segregar datos de ventas y marketing para encontrar conocimientos únicos sobre la experiencia del cliente.
• Impulsa ventajas competitivas. Las empresas que intentan mejorar el rendimiento confían en un enfoque basado en datos para evaluar el panorama empresarial y tomar decisiones. Por eso, las empresas con altos volúmenes y velocidad de datos deben verificar las entradas defectuosas. Cuando no lo hacen, experimentan basura entra, basura sale (GIGO), el adagio más antiguo de la tecnología informática que significa resultados incorrectos resultantes de datos incorrectos. Aquí es donde el descubrimiento de datos interviene para ayudar a las empresas a reducir los silos de datos a través de herramientas de planificación de recursos empresariales (ERP), software de gestión de relaciones con clientes (CRM), bases de datos locales, sistemas basados en la nube y hojas de cálculo.
• El control de datos ocurre en tiempo real. A través del descubrimiento de datos, las empresas pueden tomar acciones específicas sobre los datos basadas en controles y contextos predefinidos. Este control de datos en tiempo real es crucial para prácticas de datos seguras y conformes.
• Facilita el desarrollo de planes accionables y el reciclaje de datos. Los datos en bruto no tienen valor a menos que puedas extraer conocimientos de ellos. Las empresas generalmente utilizan análisis integrados y herramientas de BI para comprender mejor los patrones de datos y descubrir conocimientos para decisiones empresariales. Además, el descubrimiento de datos también te ayuda a reutilizar información antigua para evaluaciones futuras.

Desafíos del descubrimiento de datos

El descubrimiento de datos no está exento de desafíos, así que discutamos los problemas comunes que impiden resultados de análisis de datos perspicaces.

• Falta de política de gestión de datos resulta en una implementación débil de la gobernanza de datos y riesgos a largo plazo, como la falta de comprensión del panorama empresarial. Las empresas deben crear marcos de gobernanza de datos adecuados para mantener la precisión y consistencia de los datos.
• El volumen de datos o tamaño puede impactar los resultados del análisis e incluso resultar en resultados sesgados si tu organización no ha implementado una política de gobernanza de datos robusta.
• La inconsistencia de datos ocurre cuando dos equipos no trabajan con una única fuente de verdad. Como resultado, los equipos sufren de silos de datos y resultados de datos variados.
• La diversidad de datos puede ser igualmente desafiante cuando las empresas no utilizan el mismo formato de datos para capturar o integrar datos de diferentes fuentes. Por eso, el descubrimiento de datos eficiente requiere que las empresas sigan puntos de datos predefinidos al introducir nuevos puntos de datos.

Mejores prácticas de descubrimiento de datos

Cuando los datos crecen a una velocidad sin precedentes, necesitas mantener el ritmo. Seguir estas mejores prácticas de descubrimiento de datos te ayuda a proteger los datos en medio del cambiante panorama de ciberseguridad y mantener los datos sensibles seguros.

• Construir un catálogo central de datos: Rastrear datos y proteger información sensible de ataques maliciosos descubriendo y centralizando activos de datos. Considera monitorear activos de datos sancionados y en la sombra a través de infraestructuras locales y entornos multinube.
• Extraer metadatos e identificar datos sensibles: Puedes usar conectores nativos y representational state transfer (REST) API para extraer metadatos de datos a través de almacenes de datos, almacenes de datos no relacionales y almacenes de datos en la nube. Una vez que descubras información sensible de todos los activos, podrás analizar mejor su impacto empresarial.

• Catalogar datos sensibles y evaluar riesgos: Crea un catálogo de datos sensibles y considera usar plataformas de descubrimiento de datos con capacidades de catalogación. Recopilar inteligencia de datos sensibles te ayuda a evaluar los riesgos de datos, la concentración y las transferencias transfronterizas. Las plataformas de descubrimiento de datos te ayudan a evaluar y mitigar el riesgo de datos con puntuaciones de riesgo general.
• Conectar datos con propietarios, cumplimiento y regulaciones: Conectar datos personales sensibles con usuarios te ayuda a cumplir con las solicitudes de sujetos de datos (DSR) con un esfuerzo mínimo. También deberías usar mecanismos automatizados de descubrimiento de datos para cumplir con GDPR, CCPA y presentar actividades de procesamiento de datos cuando sea necesario.
• Automatizar cuando puedas: El descubrimiento de datos no es un proyecto único. Los usuarios en grandes empresas comparten y mueven datos constantemente porque continuamente agregan nuevas fuentes de datos. Además, los datos insensibles de ayer pueden volverse sensibles hoy. Por lo tanto, deberías considerar automatizar el descubrimiento y la clasificación de datos para hacer que todo el proceso sea más escalable.
• Actuar rápido: El descubrimiento de datos te ayuda a impulsar la estrategia de seguridad con evaluación de riesgos y priorización de remediación. Despliega el control tan pronto como detectes valores atípicos o comportamientos sospechosos. Como resultado de esta respuesta rápida, podrás aumentar la agilidad, prevenir ciberataques y cumplir con las regulaciones de cumplimiento de datos.

Implementa una estrategia exitosa de seguridad y cumplimiento de datos en tu organización combinando automatización inteligente, planificación estratégica y ejecución rápida.

Toma el volante con el descubrimiento de datos

Puedes allanar el camino para que tus empleados descifren datos y encuentren conocimientos si utilizas las herramientas adecuadas para el descubrimiento de datos. ¿Quieres hacer que el descubrimiento de conocimientos de datos sea aún más fácil para los no expertos en TI de tu organización?

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Este artículo fue publicado originalmente en 2022. El contenido ha sido actualizado con nueva información.