Entre los múltiples paradigmas que están en danza en los planes presentes y del futuro próximo vinculados a la digitalización de las actividades de todas las organizaciones, aparece DataSecOps que es una combinación de conceptos vinculados a la operación en base a datos (data-driven) y a la seguridad de los datos que constituye un factor esencial de resiliencia, ya que los datos están entre los activos más valiosos que puede haber.
La perspectiva enfocada en operaciones está íntimamente relacionada al desarrollo ágil que, a su vez, está vinculado a la agilidad con que se desarrollan las actividades cotidianas. En el devenir de los negocios, que en la actualidad es muy dinámico y tiene múltiples variables interactuando constantemente, es necesario desarrollar nuevas funcionalidades a nivel de software o servicios online y eso impacta en la gestión de datos (DataOps).
Luego, la multiplicación de recursos en la nube o de entornos híbridos, en un escenario de ciberataques cada día más sofisticados, obligan a sumar la capa de seguridad (SecOps) para terminar conformando el DataSecOps del que nos ocuparemos hoy.
Para ubicarnos en contexto, ya nadie puede sostener que los datos puedan permanecer en silos desconectados unos de otros. Tampoco se puede minimizar el valor de los datos. Es así que emerge la idea de tratar a los datos como un producto. ¿Qué es esto?
Para estar preparado para entrar a esta nueva etapa del tipo data-first se necesita una mentalidad orientada a los resultados, alineada con las capacidades de la organización e integradora de diversas funcionalidades, con la intención de resolver problemas y optimizar los beneficios.
Es conveniente revisar la disponibilidad para centrarse en el discovery de datos, la seguridad y fiabilidad de los mismos, como así también cuán explorables y comprensibles son. Con todo esto encaminado, se puede abordar el trabajo con datos como se hace con cualquier otro tipo de desarrollo de productos: identificar y responder a necesidades no satisfechas, adoptando criterios clave como la agilidad y la reutilización.
Dicho de otro modo, esto implica que en las organizaciones se trabaje con los datos de forma tal que pueda ser un producto-insumo para que las diferentes áreas cumplan con su propia función en el conjunto, incluso para los niveles ejecutivos encargados de tomar decisiones.
| Se espera un crecimiento anual compuesto del 18,6% para el mercado de inteligencia artificial en 2022-2026. Fuente: IDC |
En este camino de reconsideración o catalogación de los datos, tiempo atrás se hablaba de DataOps, haciendo referencia a los datos que surgen o se generan en el proceso de negocios. Una característica importante es que buena parte de esos datos son generados por un ejército de clientes de manera dispersa, dinámica y remota.
Pero DataOps también hace referencia a la práctica colaborativa de gestión de datos centrada en mejorar las comunicaciones, la integración y la automatización de los flujos de datos entre los gestores de datos y los consumidores de datos en toda la organización. Es un concepto muy relacionado con la democratización de los datos.
Se hace muy difícil abordar esta perspectiva de trabajo con datos sin poner un ojo muy fino en la cuestión de la seguridad. De ahí que DataOps haya evolucionado a DataSecOps, un enfoque ágil, holístico e integrado en la seguridad para coordinar los datos en constante cambio y a sus usuarios, con el objetivo de obtener datos rápidamente y mantenerlos privados, seguros y bien gestionados, aportando valor al negocio.
Este abordaje tiene un componente clave que es la prioridad que se debe asignar a todo lo que sucede en la nube (o deberíamos decir, en las nubes), ya que gran parte del flujo de datos está circulando constantemente por el ciberespacio. Esto pone en jaque a los equipos de TI, a los científicos de datos y a todo el personal de seguridad para que trabajen cohesionados y así poder mantener los estándares de protección requeridos en todo el ciclo de vida de los datos o, lo que es prácticamente lo mismo, del negocio.
Hay quienes dicen que los datos son el “nuevo petróleo” o algo similar al agua. De la misma forma que se deben proteger esos recursos naturales y energéticos, es necesario resguardar la privacidad de los datos. Esto hace de manera crítica a la sostenibilidad.
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