Guía definitiva para el ciclo de vida de los datos

En la era actual, los datos son un recurso indispensable para el crecimiento empresarial. Sin embargo, hay varios elementos y factores involucrados en la maximización de datos. Todos estos elementos culminan en el concepto denominado ciclo de vida de los datos.

Desde la recopilación hasta el uso, los datos requieren calidad, diligencia, reiteración, seguridad, etc. Además, el seguimiento se vuelve cada vez más complicado a medida que las empresas obtienen más acceso a los datos (críticos). Además, a medida que aumenta el volumen de datos, surgen problemas de uso, almacenamiento, procesamiento, etc.

Luego, los grandes datos entran en escena, lo que hace que los problemas y las complejidades se salgan de proporción.

Comprender los fundamentos del ciclo de vida de los datos se vuelve fundamental para desmitificar las complejidades de la gestión de datos. De ahí la necesidad de esta guía definitiva sobre el ciclo de vida de los datos.

¿Qué es el ciclo de vida de los datos?

El ciclo de vida de los datos se refiere a la duración total que pasa un conjunto de datos en particular en su sistema. Como su nombre lo indica, el ciclo de vida de un dato son todas las fases por las que pasa, desde la recopilación hasta la eliminación posterior. El ciclo de vida de los datos no se detiene al final; es un bucle. Todo el proceso continúa repitiéndose de principio a fin en un ciclo interminable.

Sin embargo, no todos los conjuntos y tipos de datos tienen el mismo ciclo de vida. Algunos se baten y otros permanecen almacenados. Un factor importante que influye en esto es la relevancia. Los datos percibidos como irrelevantes se eliminan de la base de datos.

Del mismo modo, los datos valiosos pueden mejorarse, organizarse cuidadosamente en clases o prepararse para su distribución. Estas actividades relacionadas con los datos culminan en lo que se conoce como gestión del ciclo de vida de los datos.

La complejidad de la gestión del ciclo de vida de sus datos depende del tamaño de su empresa. A medida que su arquitectura de datos se vuelve más extensa, es posible que necesite profesionales internos para administrar los sistemas. En una de las secciones posteriores de este artículo, analizaremos en detalle la gestión del ciclo de vida de los datos.

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Las etapas del ciclo de vida de los datos

Diferentes instituciones tienen diferentes etapas de su ciclo de vida de datos. Incluso dentro de una empresa, se puede emplear un ciclo de vida de datos variable en varios departamentos. Esencialmente, el ciclo de vida de los datos de una empresa depende de sus necesidades y peculiaridades. Por lo tanto, antes de ejecutar un ciclo de vida de datos, su organización debe identificar sus necesidades. El ciclo de vida de los datos empleado debería tener un impacto directo en su negocio.

Fundamentalmente, el ciclo de vida de los datos de una empresa se basará en las siguientes etapas.

Generación

La etapa de generación marca el comienzo de cualquier ciclo de vida de los datos. Las organizaciones no pueden usar lo que no tienen.

La generación de datos es tan intrínseca a las empresas del siglo ^XXI que el proceso es casi autónomo, similar a la naturaleza. Puede suceder incluso cuando no eres consciente de ello. La generación y acumulación de datos han comenzado una vez que su empresa tiene cuentas de redes sociales, un sitio web o una página de destino.

Además, la generación autónoma de datos ocurre con sus socios, clientes, inversores, etc. Obtiene datos con cada venta, comunicación, contratación, interacción, etc. Cuando presta atención consciente a estos detalles, notará el tesoro de datos inactivos.

Recopilación

Casi todas las infraestructuras digitales actuales generan datos. Sin embargo, la responsabilidad de recolectar tanto como sea posible recae en usted. Sin embargo, no puedes recopilar todo. Debe configurar un sistema para identificar datos vitales para recopilar. Debe comenzar a batir datos innecesarios desde esta etapa.

Hay varios procesos para la recopilación de datos. Estos son:

• Formularios: con herramientas como formularios de Google, Typeform, etc., puede configurar páginas de recopilación de datos en su sitio web, redes sociales, etc.
• Encuestas: las encuestas son una forma más específica de generar información y datos de los usuarios. Son efectivos para obtener información personalizada de muchas personas a la vez.
• Entrevistas: Las entrevistas serán suficientes cuando necesites información más profunda de tus usuarios o clientes. Sin embargo, esto es ineficiente si se trata de un gran mercado.
• Observación Directa: Este es el sistema de recolección de datos más común. Tampoco necesita monitorearlo cada hora manualmente. En cambio, puede observar cómo los usuarios interactúan con su sitio web o aplicación con herramientas automatizadas. Tener una descripción detallada de cómo los usuarios usan su plataforma, qué problemas enfrentan, etc., lo ayuda a mejorar los resultados.

Hay más procesos de recopilación de datos que las organizaciones pueden emplear. Identifique lo que funciona para su empresa y duplíquelo.

Procesando

Los datos se vuelven inútiles si no se procesan. La etapa de procesamiento de datos se presenta en diferentes formas.

• Disputa: la disputa de datos implica limpiar y transformar datos sin procesar en formatos más utilizables.
• Compresión: la compresión de datos implica convertir conjuntos de datos en formatos de almacenamiento más eficientes.
• Cifrado: el cifrado de datos traduce los datos sin procesar en caracteres codificados para protegerlos.

Almacenamiento

Al recopilar y procesar datos, es necesario almacenarlos. Los datos se almacenan en bases de datos, servidores locales o infraestructuras en la nube. Los datos también se pueden almacenar en dispositivos de almacenamiento menores como discos duros, casetes, etc.

Configurar una instalación de almacenamiento de datos es una operación compleja. Por lo tanto, asegúrese de que sea realizado por un profesional. Si la suya es una organización grande, considere usar una arquitectura de datos en la nube.

Gestión

Las operaciones de administración de bases de datos incluyen clasificar, almacenar y recuperar datos cuando sea necesario. El proceso de gestión de datos es masivo y se ejecuta casi perpetuamente. Cada actividad que mantiene la ejecución de los datos de principio a fin es una operación de gestión.

Análisis

En su formato original, los datos pueden ser incomprensibles. El análisis ayuda a darle sentido. La finalidad de los datos es informar. Sin un análisis adecuado, los datos no pueden proporcionar información valiosa. Los analistas de datos y los científicos utilizan diferentes herramientas y estrategias para obtener el mejor conocimiento de los datos.

Algunas herramientas de análisis de datos incluyen modelos estadísticos, inteligencia artificial, algoritmos, aprendizaje automático, minería de datos, etc.

Visualización

La visualización de datos implica la creación de representaciones gráficas de información. Esta etapa del ciclo de vida de los datos aprovecha varias herramientas de visualización, que funcionan de manera diferente. La visualización ayuda a la gerencia de una empresa, a los responsables de la toma de decisiones, a los especialistas en marketing, etc., a comprender mejor a los clientes.

Sin embargo, la visualización no se limita a los datos de cara al cliente. Se puede visualizar cualquier conjunto de datos. El escenario es principalmente para ayudar a la comprensión y la comprensión.

Interpretación

La fase de interpretación implica formular hipótesis y sacar conclusiones a partir de los datos analizados y visualizados. La calidad de la interpretación de los datos depende de qué tan bien se hayan ejecutado los pasos anteriores. La gestión y el análisis de datos adecuados conducen a una interpretación precisa, lo que informa una excelente toma de decisiones.

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¿Qué es la gestión del ciclo de vida de los datos?

La respuesta a qué es la gestión de datos se encuentra en el marco. Es un modelo que gestiona los datos a lo largo de todo su ciclo de vida. Con el modelo de gestión del ciclo de vida de los datos, los datos se optimizan desde la recopilación hasta la eliminación. Esencialmente, la infraestructura de gestión comienza con la creación de datos y termina con la destrucción o reutilización de datos.

El enfoque de la gestión del ciclo de vida de los datos es la optimización.

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

La gestión del ciclo de vida de los datos es vital para las empresas y tiene los siguientes objetivos principales:

Seguridad

El robo de datos es frecuente en el mundo actual. Si una empresa se vuelve indiferente a la hora de proteger sus datos, las infracciones y los ataques son inminentes. Sin embargo, cuando el modelo de gestión del ciclo de vida de los datos se ejecuta de manera óptima, las amenazas y los ataques maliciosos se evitan.

Disponibilidad

La gestión del ciclo de vida de los datos implica evitar el acceso no autorizado a los datos. Sin embargo, el sistema también necesita entregar datos a los usuarios correctos en el momento correcto. Una infraestructura de gestión del ciclo de vida de datos que falla en esto no es óptima.

Además, las infraestructuras de datos también deben ser capaces de entregar los mismos datos a varias personas simultáneamente. Por lo tanto, debe prestar atención al ancho de banda del sistema, la velocidad de carga, etc. Además, es posible que diferentes equipos y personal de una empresa necesiten extraer datos en cualquier momento. Por lo tanto, es pertinente asegurar que no existan impedimentos para dichos procesos.

Integridad

La calidad de los datos es más importante que los datos en sí. No es suficiente tener datos; su empresa debe tener los datos correctos. Cuando una empresa selecciona, procesa y almacena datos innecesarios, es una pérdida financiera.

Además, los datos de baja calidad socavan la toma de decisiones, las estrategias de marketing, los argumentos de venta, etc. Por lo tanto, la calidad de los datos debe monitorearse y mantenerse según los estándares, desde el punto de recopilación.

Además, deben realizarse verificaciones periódicas del sistema, con el objetivo de eliminar los datos obsoletos. Por ejemplo, algunos datos solo son relevantes para períodos específicos. Es un desperdicio mantener tales datos alrededor.

Cómo ayuda la gestión del ciclo de vida de los datos a las empresas

Ya sea que tenga una empresa grande o pequeña, el acceso a datos de calidad cambia las reglas del juego. Los siguientes beneficios se obtendrán cuando implemente infraestructuras de datos adaptadas a su negocio.

Cumplimiento del Reglamento

Los datos están disponibles en todas partes. Sin embargo, existen regulaciones de privacidad de datos por industria. Con un modelo moderno de gestión del ciclo de vida de los datos, sus procesos de datos se mantienen fácilmente dentro de los límites de la ley.

Eficiencia

La gestión de datos puede ser tarea. Pero cuando su empresa opera un sistema de gestión del ciclo de vida de datos estándar, todas las etapas de maximización de datos se vuelven eficientes. Especialmente para las pequeñas empresas, los sistemas de datos ineficientes solo desperdician recursos financieros limitados.

Seguridad

La gestión del ciclo de vida de los datos prioriza la seguridad. Los datos que están debidamente protegidos logran los objetivos comerciales. También debe establecer medidas de contingencia si se violan sus sistemas de seguridad. Por ejemplo, es vital tener un sistema de datos de respaldo actualizado.

Valor de datos mejorado

La gestión del ciclo de vida de los datos reitera cada elemento, proceso y sistema de datos. La mejora y el enriquecimiento constantes de los datos mejoran el valor general de los datos. Cuanto mayor sea la calidad de los datos, mejor será la toma de decisiones.

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Conclusión

El ciclo de vida de los datos es interminable. De ahí la necesidad de expertos especializados que trabajen con todos los aspectos del marco. Además, los datos se han desarrollado para ser el corazón de cada negocio exitoso. Por lo tanto, es importante invertir amplios recursos.

Como propietario de un negocio o analista de datos, es esencial preparar sus sistemas de gestión de datos para escalar con su empresa. A medida que su empresa crece, se produce el big data. La gestión de datos inadecuada e ineficiente puede conducir a pérdidas masivas.