Desde la recopilación de datos hasta la destrucción de datos, gestionar terabytes de datos puede ser difícil. Desde que las empresas comenzaron a almacenar datos en discos duros, el crecimiento de los datos ha sido exponencial.

Según la Encuesta de Datos y Análisis de IDG, la empresa promedio gestionaba alrededor de 160 terabytes de datos en 2016, y es probable que ese número sea mayor hoy en día. Para manejar la enorme cantidad de datos, las organizaciones utilizan procesos de gestión del ciclo de vida de los datos (DLM) para recopilar, limpiar, almacenar y destruir datos de nivel empresarial. Este artículo explorará el proceso de DLM y las categorías de software correspondientes para ayudar a automatizar el proceso de DLM.

Un enfoque imperativo para gestionar datos propietarios

A medida que la disponibilidad de datos sigue creciendo, muchas organizaciones intentarán adaptar el DLM para la generación, almacenamiento, uso y retiro de datos. Esto incluye datos de aplicaciones, sistemas, dispositivos, bases de datos y medios. Con el crecimiento aparentemente perpetuo de las necesidades de datos de las empresas, una adecuada DLM se ha vuelto más crucial que nunca.

Una visión general del proceso de DLM

El proceso completo de DLM involucra la recopilación de datos, el almacenamiento de datos, la preparación de datos, el uso de datos, el mantenimiento de datos y la destrucción de datos. 

Recopilación de datos

Las empresas suelen recopilar datos de tres fuentes principales: datos sociales, datos de máquinas y datos transaccionales.

Los datos más tradicionales que todas las empresas utilizan son los datos transaccionales. Ventas, pagos, recibos, registros de inventario, números de seguimiento de envíos y otros son datos fundamentales utilizados para asegurar las operaciones diarias. Las empresas pueden usar análisis de mercado y software de inteligencia empresarial para hacer predicciones significativas basadas en combinaciones de datos transaccionales.

Con el uso de las redes sociales en su punto máximo, la necesidad de que una empresa aproveche y entienda sus datos se ha convertido en una prioridad principal. Es esencial para los gerentes de redes sociales y los equipos de marketing saber cómo están funcionando las campañas en todas las redes sociales, cómo y por qué las cuentas están creciendo en seguidores e interacciones, e incluso rastrear cómo están funcionando sus competidores. 

Con software de análisis de redes sociales, los usuarios pueden digerir todos estos datos y métricas a través de visualizaciones fáciles de entender. Esto es beneficioso para los gerentes de redes sociales o los mercadólogos que no tienen conocimientos de análisis de datos, así como para sus gerentes o directores de marketing que pueden estar evaluando mejor los resultados de su trabajo. Tener estos datos fácilmente accesibles es un gran positivo tanto para las empresas como para los empleados.

Datos aún más revolucionarios provienen de las máquinas y el IoT. El internet de las cosas (IoT) está transformando industrias en todo el mundo, y quizás ninguna más que la industria manufacturera. Sensores inteligentes y aplicaciones IoT bien programadas están ayudando a convertir el equipo de fábrica en dispositivos IoT funcionales, permitiéndoles generar datos procesables, comunicarse con otras máquinas y optimizar la producción. Los dispositivos IoT también se instalan en vehículos inteligentes, sensores de temperatura, sistemas de seguimiento minorista, etc. 

Almacenamiento de datos

Cuando las empresas recopilan datos, pueden almacenarlos en un repositorio de datos. Las empresas modernas tienden a almacenar todos sus datos en un almacén de datos. La tecnología de almacén de datos se utiliza como un mecanismo de almacenamiento que extrae datos de múltiples fuentes de datos dispares en un único almacén de datos de manera organizada y eficiente para permitir análisis e informes para una mejor toma de decisiones. Es diferente de la tecnología de base de datos tradicional, que solo puede registrar datos. 

Software de almacén de datos está diseñado con la integración y el análisis en mente, a diferencia de otras bases de datos diseñadas para ser consultadas de diversas maneras. Esto ayuda a los usuarios sin el conocimiento de SQL u otros lenguajes de consulta comunes a extraer información del almacenamiento.

Las empresas también pueden configurar bases de datos individuales en lugar de un único almacén. Esto aumenta la flexibilidad y reduce los costos para proyectos de menor escala. Las bases de datos pueden configurarse en las instalaciones, en la nube o híbridas. Hay tres tipos principales de software de base de datos. 

Preparación de datos

Los datos en bruto rara vez son utilizables, por lo que las organizaciones tienen que limpiar los datos para su estandarización y corrección. 

Las empresas utilizan software de preparación de datos para descubrir, mezclar, combinar, enriquecer y transformar datos para la estandarización de datos. Con la ayuda de este software, los grandes conjuntos de datos pueden integrarse, consumirse y analizarse fácilmente con soluciones de inteligencia empresarial y análisis. Las empresas modernas necesitan tomar decisiones críticas y oportunas en respuesta a las diversas ideas generadas por estas herramientas. Estas herramientas compilan análisis sobre usuarios de productos, números de ventas, rendimiento del sistema y más en tiempo real. Las herramientas en este espacio emergente ayudan a agilizar el proceso de preparación de datos, obteniendo información precisa de grandes conjuntos de datos. A medida que los datos de una empresa continúan acumulándose, las herramientas de preparación de datos permiten a los usuarios encontrar puntos de datos importantes con solo presionar un botón. De esta manera, las empresas pueden aprovechar las ideas procesables de inmediato sin tener que clasificar horas de datos.

Para la corrección de datos, las empresas utilizan software de calidad de datos para analizar conjuntos de información e identificar datos incorrectos, incompletos o mal formateados. Después de perfilar las preocupaciones de los datos, las herramientas de calidad de datos limpian o corrigen esos datos según las pautas previamente establecidas. La eliminación, modificación, adición y fusión son métodos estándar de limpieza de conjuntos de datos. Los analistas de datos, los mercadólogos y los vendedores, entre otros, se benefician de aprovechar las soluciones de calidad de datos.

Uso de datos

El objetivo de pasar por todos estos obstáculos es utilizar el análisis de datos para generar ideas comerciales procesables. Las empresas utilizan datos para comprender todos los aspectos del negocio, incluidas las previsiones de contratación, qué campaña de marketing utilizar para dirigirse a ciertos grupos demográficos, qué prospectos de ventas abordar primero, la optimización de la cadena de suministro, y así sucesivamente. Cada uno de estos aspectos comerciales y las decisiones tomadas en torno a ellos deben ser evaluados primero utilizando herramientas de datos e inteligencia empresarial. 

Existen muchas herramientas de análisis de datos. En los últimos años, el análisis de datos más publicitado ha sido el "big data". El software de análisis de big data puede consumir grandes conjuntos de datos no estructurados de clústeres de big data. Posteriormente, pueden conectar todas las fuentes de datos de la empresa en una sola plataforma para hacer conexiones entre departamentos, visualizar y comprender los datos de la empresa, y fomentar decisiones basadas en datos.

Otra técnica popular de análisis de datos es el análisis de texto. El software de análisis de texto permite a los usuarios visualizar datos de conjuntos de datos de texto no estructurados. Estas herramientas a menudo utilizan procesamiento de lenguaje natural para extraer análisis de sentimientos, análisis sintáctico, etiquetado de partes del discurso y clasificación de entidades. Los equipos de datos y los analistas a menudo utilizan herramientas de análisis de texto para obtener información de correos electrónicos y transcripciones telefónicas, publicaciones en redes sociales o documentos generales.

La próxima generación de herramientas de análisis de datos se centra en el análisis predictivo. El software de análisis predictivo permite a los usuarios realizar minería de datos en datos históricos para determinar resultados futuros. Con esta herramienta, los analistas pueden construir modelos y algoritmos que utilizan patrones y tendencias de datos pasados para planificar posibilidades futuras. Estas soluciones son críticas al prever, identificar riesgos potenciales o encontrar oportunidades no vistas dentro del negocio.

Mantenimiento de datos

Los datos también pueden corromperse por errores humanos, desastres naturales y ciberataques. Las empresas suelen hacer copias de seguridad de sus bases de datos en las instalaciones o en la nube para evitar la pérdida de datos. La copia de seguridad de bases de datos es el proceso de guardar una copia de la base de datos actual de un usuario en otro lugar. Los usuarios pueden retroceder a las versiones anteriores de la copia de seguridad cuando sea necesario.

Los datos están en constante cambio, lo que crea diferentes versiones de la base de datos. Muchas empresas han adoptado software de copia de seguridad de bases de datos para gestionar sus datos, incluyendo la funcionalidad para agregar, editar y eliminar datos según sea necesario. Las copias de seguridad pueden proporcionar información valiosa sobre versiones pasadas de datos, lo que significa que las empresas pueden rastrear cómo han cambiado sus datos a lo largo del tiempo y aislar cambios específicos para encontrar tendencias.

Destrucción de datos

Los datos de transacciones comerciales son clave para gestionar muchos aspectos comerciales importantes. Los propietarios de negocios dependen de estos datos para llevar un registro de ingresos y gastos, inventario y otra información de ventas en un lugar conveniente y seguro. Cuando los datos se vuelven obsoletos o demasiado riesgosos para mantener, desechar los datos al final de su ciclo de vida es esencial. Por ejemplo, las organizaciones a menudo destruyen datos sensibles u otros registros confidenciales cuando es necesario.

La destrucción de datos es vital porque previene la explotación nefasta de datos. La eliminación adecuada de datos reduce los riesgos de seguridad. Es imperativo asegurarse de que sus datos de TI retirados no pongan en peligro su negocio. A largo plazo, las mejores pistas de auditoría pueden llevar a mejores resultados comerciales.

La destrucción de datos también juega un papel importante en la protección global de datos y el cumplimiento de las leyes de privacidad de datos. Por ejemplo, el Artículo 17 del Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de la UE otorga a los residentes de la UE el derecho a la eliminación de datos, también conocido como "el derecho al olvido". 

El Considerando 66 del GDPR establece:

"Para fortalecer el derecho al olvido en el entorno en línea, el derecho a la eliminación también debería extenderse de tal manera que un controlador que haya hecho públicos los datos personales esté obligado a informar a los controladores que están procesando dichos datos personales para borrar cualquier enlace a, o copias o replicaciones de esos datos personales. Al hacerlo, ese controlador debería tomar medidas razonables, teniendo en cuenta la tecnología disponible y los medios disponibles para el controlador, incluidas medidas técnicas, para informar a los controladores que están procesando los datos personales de la solicitud del sujeto de los datos."

Aunque el GDPR no especifica los métodos técnicos exactos para cumplir con una solicitud de eliminación, el software de destrucción de datos sería un medio para hacerlo.

La integridad de los datos debe ser una prioridad para las empresas

Dado que el DLM abarca diferentes departamentos, las empresas deben asegurarse de que todos los empleados estén alineados con las políticas y procesos de DLM. Deben ser iterables y claros para todos, de modo que todos los datos se recopilen, almacenen y limpien adecuadamente para un fácil acceso mientras se mantiene una alta integridad. También se debe incluir un plan de contingencia de datos para prevenir la eliminación permanente. 

En conclusión, hay muchos aspectos de una estrategia efectiva de DLM, por lo que es importante tomarse el tiempo para explorar cada etapa del DLM para prevenir el fracaso empresarial debido a un mal manejo de los datos.