La gestión del ciclo de vida de los datos de principio a fin es clave para que se extraiga la máxima utilidad de los datos. Desde su creación o captura y almacenamiento, pasando por su uso en distintas actividades de procesamiento, hasta que éstos se vuelven obsoletos y se eliminan.

A continuación veremos algunas de las principales claves que hemos de tener en cuenta al diseñar una estrategia inteligente del ciclo de vida del dato, como la necesidad de un enfoque integral y de soluciones automatizadas y escalables. 

Un enfoque integral y escalable

La estrategia del ciclo de vida de los datos debe establecerse siguiendo un enfoque integral y completo, por lo que va más allá de la implementación de aplicaciones. Su diseño, en realidad, implica también procedimientos y prácticas que den respuesa a las necesidades.

Si lo enmarcamos en el escenario de Big Data, nos encontramos en la tesitura de dar un tratamiento diferente a los datos estructurados y no estructurados. Sin embargo, éste solo debería serlo si razones de eficacia lo recomendasen, por lo que la estrategia debe tener en cuenta tanto unos como otros sin establecer diferenciaciones o prioridades al margen de las que permitan obtener mejores resultados en la gestión del ciclo de vida del dato.

Las soluciones líderes del mercado pueden satisfacer estas necesidades, ayudando a racionalizar la gestión del ciclo de vida de los datos con el fin de responder a exigencias estratégicas de la organización de forma coherente.

El control de los datos en momentos críticos, como las actividades de procesamiento (archivado o recuperación de los datos, entre otras) o en entornos de prueba, pongamos por caso precisan de mecanismos automatizados flexibles que brindarán las soluciones más avanzadas.

Igualmente, es importante optar por productos escalables que satisfagan los requerimientos de la empresa a lo largo del tiempo. Si bien abordar el problema de forma integral es lo ideal, hacerlo de forma progresiva suele ser lo más habitual para ir avanzando de forma segura y ajustarse a presupuesto, en cuyo caso la escalabilidad es fundamental.

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La importancia de integrar y automatizar

Idealmente, las organizaciones necesitan automatizar la integración y la gobernabilidad de la información desde el principio, así como dedicar sus esfuerzos a conseguir datos de calidad. Para ello, será importante una implementación de tecnologías ad hoc desde un enfoque data driven que integre la información y, por otro lado, también englobe a la misma cultura de la empresa.

En la actual era de los grandes datos, caracterizada por sistemas híbridos que suman las ventajas de las tecnologías convencionales e innovadoras, la necesidad de sacar partido de ellos ha puesto el acento en la importancia de una buena gestión de la información.

Ahora el escenario resulta mucho más complejo, y la estrategia del ciclo de vida del dato debe dar respuesta a esta realidad para gestionarla desde el mismo punto de creación. En este aspecto, la automatización es un aspecto clave a la hora de diseñar una estrategia para administrar el ciclo de vida de los datos. El objetivo es facilitar a las organizaciones ayudar a proteger la información y mejorar la la precisión de sus datos, uno de los principales activos de la organización.

Una inteligente estrategia de gestión del ciclo de vida de los datos en entornos híbridos o de Big Data exige la revisión de los mismos de forma automatizada y escalable para lograr que sean de calidad y evitar que pierdan su utilidad.

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Minimizar posibles riesgos

El gran número de fuentes de datos y la heterogeneidad de éstos afecta a los procesos de gestión del ciclo de vida de datos a la hora de manejar los datos de forma segura,  minimizando el riesgo de incumplir la normativa.

Además vigilar la integridad y calidad de los datos es básico mantener la privacidad de la información sensible. A tal efecto, será posible mantener su contexto e integridad referencial con el enmascaramiento de los datos en el entorno de prueba o en aquellos otros que también resulte conveniente. 

En definitiva, al margen de la necesidad de minimizar posibles riesgos, la estrategia de gestión del ciclo de vida de los datos tiene como fin último maximizar el potencial de la información para su uso en los procesos de negocio a nivel operativo y de toma de mejores decisiones que aporten competitividad.