¿Qué es la gestión del ciclo de vida de los datos? Consejos para mejorar la seguridad

Sherlock dijo una vez: "Es un error capital teorizar antes de tener datos".

No se puede negar que los datos impulsan todo lo que hacemos. Es el activo más valioso de una empresa: sin ellos, podría haber consecuencias graves. Cualquier dato mal manejado podría resultar en pérdida, robo o violaciones de privacidad. Como resultado, las empresas adoptan la gestión del ciclo de vida de los datos (DLM) para asegurar los datos desde su creación hasta su destrucción.

La destrucción es tan importante para la gestión del ciclo de vida de los datos de una empresa como la copia de seguridad y la recuperación. A veces, una empresa tiene que deshacerse de sus datos de manera segura debido a obligaciones legales o contractuales. El software de destrucción de datos ofrece múltiples métodos para eliminar permanentemente la información.

Al adoptar DLM, las empresas se protegen contra ataques maliciosos. DLM apoya el crecimiento empresarial al proporcionar beneficios como gestión de riesgos, conocimiento empresarial y toma de decisiones estratégicas.

En un ciclo de vida de datos, los datos se clasifican en diferentes fases según criterios específicos y se mueven a lo largo de cada etapa cuando cumplen con su requisito. Los datos correctos siempre estarán disponibles en el lugar correcto y en el momento adecuado.

¿Por qué es importante la gestión del ciclo de vida de los datos?

A medida que más y más organizaciones se vuelven impulsadas por los datos, necesitan entender cómo gestionarlos de manera segura y productiva. El objetivo final de la gestión de datos es recuperar información y convertir esa información en conocimientos que mejoren el negocio. 

DLM ayuda a las organizaciones a maximizar los beneficios de los datos que adquieren o generan. Una vez que las empresas definen cómo se recopilan, almacenan y comparten sus datos, se defienden de posibles violaciones de datos y uso indebido. La entrada pasa por diferentes tipos de procesamiento de datos, como cifrado y transformación de datos, para proteger el negocio.

Al cuidar correctamente los datos, las empresas mejoran sus servicios al agilizar los flujos de trabajo. 

Gestión del ciclo de vida de los datos: una breve historia

A lo largo de los años, el volumen de datos y la tecnología para gestionar datos han crecido casi paralelamente en todas las industrias. Las soluciones de almacenamiento son mucho más flexibles y menos costosas ahora, con el almacenamiento en la nube alcanzando la ilimitación. Pero en el pasado, las cosas eran drásticamente diferentes. 

Las empresas tenían que estar mucho más enfocadas en los ciclos de vida de los datos debido a las limitaciones en los diferentes métodos de almacenamiento. No había muchas opciones de almacenamiento flexibles o ampliadas.

La práctica de la gestión de datos surgió en la década de 1980 cuando se introdujo la memoria de acceso aleatorio (RAM). La invención permitió a las empresas pasar de tarjetas perforadas mecánicas y almacenamiento en cinta magnética a bases de datos. También se levantaron las restricciones sobre métodos de almacenamiento anteriores como los discos duros. 

Con el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, las empresas se han vuelto cada vez más eficientes en la recopilación y análisis de datos de usuarios. Ahora tienen el poder de diseñar experiencias superiores para los clientes, tomar decisiones basadas en datos y simplificar los procesos empresariales.

Dado que las empresas están creando y trabajando con más y más datos, entienden la intención y las ventajas del análisis de big data. Ha transformado cómo se desarrollan y se dirigen las estrategias de DLM en el panorama actual. 

Pero con conjuntos de datos más grandes, la necesidad de DLM también se ha vuelto urgente, ya que mejora efectivamente la seguridad de los datos para empresas de todos los tamaños.

¿Cuáles son los tres objetivos de la gestión del ciclo de vida de los datos?

A medida que grandes volúmenes de datos llegan desde todas las direcciones, las empresas modernas necesitan formas de gestionarlos mejor que nunca. Además, estos datos deben manejarse de manera que cumplan con varias regulaciones mientras se mantiene la seguridad del usuario en mente.

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

• Seguridad de los datos. Como se mencionó, DLM tiene como objetivo asegurar los datos creando protocolos para cada etapa por la que pasa en su ciclo de vida. DLM previene que usuarios no autorizados accedan a archivos confidenciales en su base de datos y crea protección contra ataques de malware. Su empresa podría beneficiarse de una de estas cinco herramientas de eliminación de malware que lo mantienen seguro.
• Integridad de los datos. Su modelo de DLM debe retener la forma original de todos los datos y rastrear los cambios para garantizar que los datos almacenados sean confiables y precisos. Además, los principales tomadores de decisiones deben tener visibilidad completa de todas las versiones de estos datos. 
• Disponibilidad de los datos. Tan importante como proteger los datos es, es igualmente necesario garantizar que los datos sean accesibles para los usuarios correctos en el momento adecuado sin interrupciones en el flujo de trabajo diario. 

Gestión del ciclo de vida de los datos vs. gestión del ciclo de vida de la información

A menudo utilizados indistintamente, la gestión del ciclo de vida de los datos y la gestión del ciclo de vida de la información (ILM) no son los mismos conceptos.

Si bien ambos son cruciales para determinar la estrategia de protección de datos de una organización, DLM se enfoca en el panorama general, e ILM se concentra en piezas individuales de datos dentro de un sistema. 

A pesar de las diferencias, DLM e ILM se complementan entre sí. Sin poderosas soluciones de gestión de datos, no se puede tener una estrategia efectiva de gestión del ciclo de vida de la información. 

¿Cuáles son las cinco etapas de la gestión del ciclo de vida de los datos?

El marco de gestión del ciclo de vida de los datos comprende las diferentes etapas de los datos en su vida útil. Si bien cada empresa tiene una forma distinta de gestionar los datos (dependiendo del modelo de trabajo y el conjunto de software), generalmente hay cinco etapas en un modelo DLM.

Creación de datos

La primera fase de DLM implica crear y recopilar datos. Los datos se ingresan manualmente o se adquieren de una fuente existente como correo electrónico, formulario de contacto o sitio web. Puede tomar cualquier forma, desde imágenes y documentos de Word hasta archivos PDF y bases de datos de lenguaje de consulta estructurado (SQL). Sin embargo, la adición de nuevos datos debe evaluarse tanto por calidad como por relevancia empresarial. 

En esta etapa, es aconsejable estandarizar el formato de entrada de datos para que sea accesible y manejable para todos. Establezca reglas que determinen la categorización inicial de sus registros, facilitando el procesamiento de esos datos en etapas posteriores. Además, siempre cumpla con las regulaciones de privacidad de datos al recopilar datos personales. 

Almacenamiento de datos

La segunda etapa se refiere a proteger y procesar datos de una manera que se alinee con su sensibilidad e importancia. Las empresas modernas que utilizan servidores en la nube tienden a adoptar soluciones de seguridad de almacenamiento en la nube para flexibilidad y velocidad. Los conjuntos de datos estructurados y no estructurados se procesan de manera diferente.

Una vez que se identifican los requisitos de almacenamiento, una empresa puede elegir la infraestructura necesaria para cifrar y reservar datos sensibles mientras asegura que siga todas las regulaciones y políticas de privacidad. Esta etapa también se enfoca en la redundancia y recuperación de datos para mantener un sistema de copia de seguridad suficiente durante emergencias.  

Uso de datos

Los datos almacenados luego son utilizados, clasificados y compartidos por la organización. Esta es a menudo considerada la fase más sensible de DLM porque los datos almacenados están disponibles para diferentes conjuntos de usuarios. Planee tener un sistema de auditoría para rastrear todos los cambios en su base de datos.

Dado que el objetivo principal en esta fase es compartir datos, debe asegurarse de que estén en el lugar correcto y disponibles para todo el personal autorizado. Este requisito es interno o externo, dependiendo de cómo use sus datos almacenados.

Archivado de datos

Después de un cierto período, algunos de sus datos almacenados podrían no ser útiles. Tiene sentido archivarlos y marcarlos como innecesarios para el mantenimiento o las operaciones comerciales en curso. Archivar datos optimiza su sistema de almacenamiento para un beneficio a largo plazo, asegurando que tenga acceso a información preservada en el futuro. 

Además, el archivado de datos también previene el mal manejo de datos empresariales y proporciona la funcionalidad de restaurar datos para usuarios activos cuando sea necesario. 

Destrucción de datos

Tan poderosos como son los datos, los datos disfuncionales exponen su negocio a muchos riesgos. Así que la etapa final en DLM, la destrucción de datos (también conocida como purga de datos), se trata de eliminar datos que ya no sirven para ningún propósito, ahora o en el futuro previsible. 

En esta etapa, las empresas generalmente se enfocan en los datos archivados y descubren métodos para deshacerse de ellos de manera segura. La mayoría de las empresas utilizan software de destrucción de datos para asegurarse de que los datos eliminados no puedan ser recuperados por ninguna otra herramienta. El proceso de destrucción debe asegurar el cumplimiento de las regulaciones de protección de datos.

Gestión de almacenamiento jerárquico: eligiendo el nivel adecuado para sus datos

 El acceso a la nube ha revolucionado los datos, pero con almacenamiento ilimitado viene una responsabilidad ilimitada. Es complicado decidir dónde van sus datos. 

El concepto de gestión de almacenamiento jerárquico (HSM) aborda este dilema de manera impecable. HSM funciona como parte de la política de archivo y copia de seguridad de datos. Minimiza el costo total de almacenamiento de datos al monitorear cómo una empresa usa sus datos y moverlos automáticamente entre dispositivos de almacenamiento de alto costo y bajo costo. 

Los sistemas HSM clasifican los datos de la empresa en tres niveles: caliente, tibio y frío.

• Almacenamiento caliente: Los datos que necesitan acceso frecuente de los empleados entran en esta categoría. Debido al uso activo, el acceso a este conjunto de datos debe ser rápido y sin fricciones.
• Almacenamiento tibio: Los datos que necesitan menos acceso frecuente residen en el almacenamiento tibio. Dado que no se usan tan activamente como los datos calientes, se almacenan a una capacidad ligeramente más lenta. 
• Almacenamiento frío: Cualquier dato que los empleados rara vez usan califica como almacenamiento frío. Incluye conjuntos de datos archivados movidos a un almacenamiento menos costoso ubicado en las instalaciones para fines de cumplimiento.

Beneficios de la gestión del ciclo de vida de los datos

Los beneficios de un buen modelo de gestión del ciclo de vida de los datos son muchos. Además de ahorrar tiempo y recursos a una empresa, crear un modelo DLM también resulta en:

• Procesos mejorados. DLM se enfoca en mantener la calidad de los datos y la integridad en cada etapa. Esto no solo impulsa la eficiencia general, sino que también mejora el proceso al garantizar que las empresas maximicen el valor de sus datos a través de una mayor precisión y confiabilidad. 
• Seguridad mejorada. La seguridad de los datos es la principal preocupación para la mayoría de los empresarios y líderes empresariales. DLM apoya a las organizaciones al definir cómo se usan, almacenan y comparten sus datos, convirtiéndolo en la solución perfecta para minimizar el riesgo de violaciones de datos y uso indebido.
• Cumplimiento con las regulaciones. La retención de datos viene con un conjunto de reglas estrictas con respecto a los datos personales y los registros organizacionales. Las empresas que establecen un modelo DLM sólido manejan los datos con una seguridad de la información mejorada y eficiencia, lo que les permite cumplir con las normativas.
• Mayor accesibilidad de los datos. Dado que las empresas dependen en gran medida de la disponibilidad de datos para sus operaciones diarias, DLM hace que los datos estén constantemente disponibles para los usuarios autorizados. Los equipos de TI etiquetan los datos a medida que se crean y los rastrean a través de las etapas para mejorar la accesibilidad para todos los usuarios.
• Eficiencia de costos. DLM abre opciones sostenibles para los datos que podrían no ser útiles para una organización. Por ejemplo, se pueden mover a una ubicación de almacenamiento menos costosa o eliminar/archivar de manera segura para eliminar los costos de mantenimiento. 

Desafíos de la gestión del ciclo de vida de los datos

Al igual que cualquier otro proceso empresarial, DLM también viene con su conjunto único de desafíos. Estos incluyen:

• Extraer valor. Muchas empresas luchan por simplificar los números de big data, sin poder identificar cómo pueden agregar valor productivamente a sus operaciones. Entender el análisis de big data es crucial para generar conocimientos accionables y obtener el mayor valor de los conjuntos de datos recopilados.
• Mantener la consistencia. Los equipos de TI recopilan datos de múltiples fuentes (tanto internas como externas), lo que dificulta la uniformidad. El análisis de datos también se convierte en un desafío cuando las empresas manejan múltiples formatos. Por lo tanto, los datos deben descifrarse en el mismo formato para superar tales problemas. 
• Simplificar la recuperación de datos. La recuperación de datos debe ser un proceso bastante simple pero autenticado. Pero con una sobrecarga de volumen de datos, los interesados pueden sentirse perdidos al tratar de averiguar cómo y dónde acceder a los archivos. 

Mejores prácticas para la gestión del ciclo de vida de los datos

Para aprovechar al máximo el proceso de gestión del ciclo de vida de los datos, pruebe estas mejores prácticas al diseñar su modelo.

• Cree un repositorio centralizado. Sirve como un grupo de recursos para todos los datos y procesos requeridos, por lo que los usuarios tienen los medios para importar información fácilmente. Además, tener un sistema centralizado ahorra tiempo y agrega eficiencia operativa.
• Estandarice su modelo de datos. La estandarización de datos asegura que los empleados accedan al formato de datos correcto para sus usos multifuncionales. También impulsa la agilidad, lo que lleva a decisiones empresariales más informadas. 
• Siga la gobernanza de datos. Debe seguir regulaciones complejas de privacidad de datos al gestionar datos sensibles, interna o externamente. Cumplir con estas políticas mantiene sus datos organizados y lo protege de posibles problemas legales y ataques de datos.
• Implemente un plan de recuperación. Cuanto mayor sea el volumen de datos, mayor será el riesgo de pérdida de datos o mal funcionamiento. Prepárese para emergencias estableciendo un plan de recuperación ante desastres efectivo. Invierta en una solución confiable de copia de seguridad de base de datos y elimine el riesgo de daño permanente. 
• Comparta su política de DLM. Asegúrese de que todos en la empresa estén en la misma página. Definir pautas acelera la implementación del nuevo proceso y mantiene a todos en línea con el cumplimiento.
• Instale soluciones de automatización. Dado que DLM es vital para el negocio diario, sus funciones son más efectivas cuando se gestionan y repiten fácilmente. Y esto solo se logra desplegando soluciones de automatización que organizan los datos en diferentes niveles según los criterios establecidos.

En los datos, confiamos.

Un marco funcional basado en DLM le muestra el flujo de sus datos y los mantiene seguros mientras cumple con las regulaciones de privacidad. Debe poder registrar, rastrear y analizar toda su información porque a medida que su negocio crece, también lo hacen sus datos.

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