En la década de 1980, se crearon bases de datos para acceder y administrar datos, pero con esta creación, hubo desafíos para recopilar, almacenar, proteger y eliminar datos. Con el tiempo, los expertos en datos y TI desarrollaron una teoría y compartieron las mejores prácticas para proporcionar un modelo conocido como gestión del ciclo de vida de los datos (DLM).
Comprender los principios de DLM puede ayudar a cualquier empresa, desde grandes empresas hasta pequeñas y medianas empresas, a establecer una estructura de flujo de datos o actualizar una existente. Profundicemos en este tema a continuación.
¿Qué es la gestión del ciclo de vida de los datos?
La gestión del ciclo de vida de los datos (DLM) es un modelo de gestión del ciclo de vida de los datos, por lo que se optimiza desde la creación hasta la eliminación. DLM se divide en pasos que normalmente comienzan con la recopilación de datos y terminan con la destrucción o reutilización de los datos.
Al definir, organizar y crear políticas de administración de datos en cada etapa de su vida, DLM lo ayuda a aprovechar al máximo sus datos hasta que se eliminen.
¿Cuáles son los tres objetivos principales de la gestión del ciclo de vida de los datos (DLM)?
Si bien hay innumerables ventajas para DLM, hay tres objetivos principales para este modelo. Echemos un vistazo más de cerca a ellos a continuación.
Seguridad
El objetivo principal de la gestión del ciclo de vida de los datos es garantizar la seguridad de los datos. Al crear protocolos para administrar sus datos desde su creación hasta el momento en que se eliminan, ayuda a evitar que los ciberdelincuentes y otros usuarios no autorizados accedan a estos datos o que sean dañados por malware y otras infecciones.
Disponibilidad
Si bien uno de los objetivos de DLM es garantizar que los datos no estén disponibles para usuarios específicos, un objetivo igualmente importante es garantizar que los datos estén disponibles para los usuarios correctos en el momento adecuado. Si no es así, muchos procesos y flujos de trabajo pueden interrumpirse o fallar.
Honestidad
Otro objetivo de DLM es mantener la integridad de los datos, lo que significa que solo se crean y almacenan en la base de datos los datos más actualizados y de alta calidad. Sin DLM, los usuarios podrían acceder, usar y almacenar versiones de datos obsoletas o diferentes.
Gestión del ciclo de vida de los datos y gestión del ciclo de vida de la información
Hay muchos modelos DLM paralelos o complementarios que pueden guiarlo a través de innumerables desafíos de administración de datos.
Por ejemplo, DLM a menudo se superpone con Gestión del ciclo de vida de la información (ILM). La principal diferencia entre los dos conceptos es que mientras el DLM determina cuándo un dato deja de ser útil, el ILM regula cuándo la información es relevante y precisa y cómo almacenarla adecuadamente.
A pesar de muchos modelos paralelos o complementarios, el marco DLM se ha convertido en un prototipo debido a su simplicidad y rendimiento. Vamos a definir este marco a continuación.
Marco de gestión del ciclo de vida de los datos
Dado que cada empresa tiene su propio modelo de negocio, pila de software y tipos de datos, existen muchas variaciones en el marco DLM.
Cuando busque información en línea, notará que la cantidad de etapas y las palabras utilizadas para describir cada etapa varían. Por ejemplo, la primera etapa podría llamarse Recopilación, Extracción, Captura o Creación de datos, según cómo los datos de su empresa pasen a formar parte de la base de datos.
Si bien cada empresa debe adaptar el marco DLM a su propio ecosistema tecnológico, existen cinco pasos generales, como se muestra a continuación.
Echemos un vistazo más de cerca a los pasos para recopilar, almacenar, mantener, usar y limpiar datos a continuación.
1. Recopilación de datos
La recopilación de datos se refiere a la etapa de DLM donde el nuevo valor ingresa a la infraestructura de datos de su empresa. Puede ser hardware o software. En esta etapa, debe establecer un conjunto de reglas para recopilar datos en formatos estándar para que estén disponibles y sean manejables en el futuro.
Estas reglas o políticas deben ser relevantes para cada tipo de datos recopilados. Por lo tanto, debe definir las reglas con respecto a los datos de empleados, datos de socios, contabilidad, etc. Para los datos personales en cada categoría, también debe tener en cuenta los datos aplicables. leyes de privacidad de datos.
Al recopilar datos, puede comenzar a usar las categorías iniciales, como «datos confidenciales», «datos internos» o cualquier otra etiqueta para ayudarlo a decidir cómo administrar o procesar los datos más adelante.
2. Almacenamiento de datos
Las mejores prácticas para el almacenamiento de datos dependen del uso de los datos. Los datos recopilados pueden convertirse en un recurso activo y usarse o reutilizarse, o pueden volverse inactivos y archivarse o eliminarse. En cada escenario, debe establecer reglas para su almacenamiento. También debe tener en cuenta las opciones de copia de seguridad y recuperación.
Como ejemplo de esta política, puede estipular que los datos inactivos que puedan ser relevantes en el futuro se almacenarán en ambiente de almacenamiento fresco (lo que ayudaría a reducir costos).
3. Mantenimiento de datos
La fase de mantenimiento de datos incluye varios procesos, incluido el control y el enriquecimiento de datos antes de que estén disponibles para los usuarios apropiados.
El objetivo general en esta etapa del DLM es asegurarse de que los datos correctos estén disponibles para el equipo correcto cuando y donde los necesiten. Entonces, después de verificar y enriquecer los datos, debe moverlos al lugar correcto. Aquí es donde entra la integración de datos.
Podría decirse que la integración de datos es la parte más compleja e importante del mantenimiento de datos. En algunos casos, puede utilizar solución nativa o de integración en la aplicación. Si esto no está disponible para sus aplicaciones, necesita una plataforma de integración como servicio (iPaaS) u otra solución de terceros.
Algunas firmas, especialmente para decisiones contables y de inversión, agregan otro paso después del llamado síntesis de datos.
A medida que su base de datos crece, continúa Mantenimiento de datos de CRM es necesario que los datos se utilicen para actividades de ventas y marketing. Sin un mantenimiento continuo, encontrará que los problemas de calidad de los datos pueden crecer rápidamente y afectar a cualquier persona que dependa de los datos de los clientes en su organización.
4. Uso de datos
Aquí es donde los datos jugarán un papel en las decisiones comerciales. En las etapas anteriores, los datos fueron recolectados, organizados, verificados y transferidos a la plataforma correspondiente. En este punto, los controladores o las partes interesadas deben ubicar fácilmente estos datos y tomar decisiones basadas en la información divulgada.
La publicación de datos es parte de esta fase. Es importante establecer protocolos para la publicación de datos, especialmente para las empresas que comparten información fuera del entorno empresarial. Un ejemplo de una política de publicación de datos podría ser un conjunto de reglas para compartir informes con socios o clientes.
5. Limpieza de datos
La etapa de limpieza de datos incluye la eliminación, limpieza, destrucción y archivo. Sus datos crecen cada día y es bastante costoso almacenarlos. Por lo tanto, cuando los datos ya no sean útiles, es una buena idea eliminarlos o borrarlos de sus bases de datos.
Para los datos inactivos que pueden ser útiles en el futuro, también puede crear reglas para archivarlos o separarlos de los datos activos.
Todas las reglas de eliminación son parte de la etapa de limpieza de datos.
Para obtener más información sobre la limpieza de datos y otros pasos en DLM, mire este video de projerra:
Beneficios de la gestión del ciclo de vida de los datos empresariales
El simple hecho de recordar los pasos de DLM puede ayudar a su empresa a visualizar el recorrido de los datos para crear un plan de gestión de datos. La implementación del marco DLM puede proporcionar beneficios adicionales, tales como:
- Ayudándole a cumplir con las leyes y los requisitos de retención de datos. Cada industria tiene sus propias regulaciones de datos. También existen leyes de protección de datos locales o regionales que pueden aplicarse.
- Garantía de rendimiento. Tendrás acceso a la información adecuada en el momento adecuado. Al implementar DLM, establece los estándares para automatizar la validación, el enriquecimiento y la integración de datos.
- Ofreciendo seguridad. En todas las etapas, usted considera las formas más seguras de administrar sus datos. También crea planes de contingencia para el almacenamiento de datos en caso de emergencia.
- Incrementando el valor de sus datos. Tener datos de alta calidad y garantizar su integridad hace que los datos sean un activo mucho más valioso para su negocio.
¿Cómo puede ayudar la gestión del ciclo de vida de los datos a las pequeñas empresas?
En general, los beneficios de DLM también pueden aplicarse a las empresas más pequeñas. Crear e implementar todas estas políticas y procesos de automatización puede parecer excesivo si tiene una empresa muy pequeña. Sin embargo, nunca es demasiado pronto para considerar los pasos de DLM y desarrollar un plan de administración de datos que pueda crecer con su negocio.
En una escala más pequeña, puede considerar realizar las siguientes acciones en diferentes etapas de DLM:
- Para la recopilación de datos: Utilice formularios web en contenido relevante.
- Para el almacenamiento de datos: Poner datos inactivos o internos en servicios de almacenamiento en la nube.
- Para mantener los datos: Utilice iPaaS o plataformas de integración.
- Para utilizar los datos: Cree documentación para ayudar a las partes interesadas a localizar los datos.
- Para la limpieza de datos: Establezca un proceso periódico para eliminar datos innecesarios.
Primeros pasos con DLM
A medida que crece su negocio, también aumentará el tamaño y la complejidad de sus datos. Independientemente del tamaño de su empresa o de la infraestructura de TI administrada, la creación de una estructura basada en DLM le permite visualizar el recorrido completo de sus datos en toda la organización.
Tener una imagen completa de los datos de su negocio ayuda a identificar los puntos vulnerables donde las políticas son esenciales para mantener sus datos seguros. Al mismo tiempo, le permite aprovechar al máximo sus datos para tomar decisiones informadas para su negocio.
