Desde que el Big Data vio la luz, la manera en la que se recopilan y analizan los datos, es decir, el data science, cambió en muchos sentidos. Ahora, los datos deben pasar por un proceso de desarrollo y evolución muy concreto para poder extraer de ellos información de valor que permita tomar decisiones estratégicas. Todo este proceso llamado ciclo de vida de los datos es lo que queremos contarte detalladamente en este artículo.
El ciclo de vida de los datos, ciclo de vida de la información o Data Lifecycle Management en inglés, es un proceso dividido en etapas por el que pasan todos los datos desde que nacen hasta que dejan de ser útiles. El paso de una a etapa a otra dependerá de si cumplen o no ciertos requisitos.
Es importante tener en cuenta el componente cíclico del ciclo de vida de los datos. La información que se obtiene de un proyecto de datos puede servir también para otro proyecto de datos posterior, por ello, como después veremos, la última etapa de este ciclo puede dar comienzo de nuevo a la primera fase del ciclo, y así sucesivamente.
Toda organización que quiera llevar a cabo una investigación sólida y que requiera el análisis de una gran cantidad de datos deberá aprovechar al máximo cada etapa del ciclo de vida de los datos y desarrollarla de forma eficiente.
Implementar de forma correcta cada etapa del ciclo de vida de los datos permite a una organización generar, utilizar y reutilizar datos de una manera mucho más eficiente, sacándoles el máximo partido y, por tanto, obteniendo una información de mayor calidad que permite tomar decisión con una base más sólida. Incluso, el ciclo de vida de los datos ayuda a mantener la calidad de estos durante toda su vida útil.
Además, el ciclo de vida de los datos también provoca que se lleve a cabo un uso mucho más seguro de los mismos en una empresa, por lo que se podrán trabajar sin temer a ciberataques y sin peligro de sufrir pérdidas catastróficas.
En resumen, el ciclo de vida de los datos no solo permite extraerles el mayor provecho posible, sino que también es una excelente manera de minimizar riesgos y de que no se utilicen indebidamente.
No existe una única interpretación sobre el ciclo de vida de los datos. Hay fuentes que la dividen en 7 fases y otras en 5. En este caso, nosotros nos hemos decantado por esta última porque creemos que expresa mejor el proceso. En ese sentido, el ciclo de vida de los datos se compone de:
A continuación las explicamos de manera profunda para que puedas saber en qué consiste cada una.
En la primera fase del ciclo de vida de los datos se produce la creación del dato en bruto. Un dato en bruto es aquel que se obtiene a través de diferentes técnicas, métodos y herramientas de recolección de datos que se utilizan en el data science. Este, a su vez, se puede expresar de muchas formas, en formato JPG, PDF, Word, etc.
En total, una empresa puede capturar o generar los datos de tres formas diferentes:
Una vez tenemos el dato en bruto, es importante almacenarlo para protegerlo y garantizar su seguridad ante posibles ataques o errores informáticos. Para ponerle un filtro aún mayor de protección, es recomendable implementar un proceso de recuperación.
Esta fase es una de las más delicadas del ciclo de vida de los datos, pues según qué tipo de dato en bruto tenemos, sus requerimientos y su arquitectura, se va a tener que almacenar de una forma u otra. En ese sentido, dependiendo de si los datos son estructurados o no estructurados se almacenarán de dos posibles formas:
En esta fase del ciclo es en la que, por fin, se les empieza a sacar partido. Los datos son un elemento fundamental en cualquier proceso de toma de decisiones de una empresa, ya sea una decisión de ventas, de marketing o una decisión a nivel interno. En ese sentido, es recomendable que los diferentes equipos interesados tengan acceso a ellos para que puedan participar en la toma de decisiones con argumentos sólidos y también para que sepan cuál es el sentido de su trabajo. De la misma manera, los clientes, proveedores o colaboradores también deben poder tener acceso a aquellos datos que puedan ser de su interés.
Para que los datos puedan ser expuestos y compartidos de forma que todos los miembros interesados los puedan entender, en esta fase de utilización es muy habitual hacer informes y analíticas.
En esta parte, el trabajo de los expertos en data science debe ser muy exacto y preciso, pues los datos recabados serán fundamentales para el destino de la empresa.
Una vez los datos que nos han ayudado a tomar decisiones en un momento concreto de la organización dejan de ser útiles, es el momento de archivarlos. El archivo de datos consiste en copiar los datos en un espacio para que puedan ser almacenados y, si es necesario, que puedan volverse a consultar cuando sea necesario.
En esta fase del ciclo no se lleva a cabo ningún tipo de mantenimiento de los mismos, pero en el caso de que se necesite volver a utilizarlos como hemos comentado antes, se pueden restaurar.
Es inevitable que, con el paso del tiempo, los datos archivados vayan aumentando y ocupando espacio. Sería estupendo poder tener un almacenamiento infinito y poder contar con ellos durante todo la duración de vida de la empresa, pero lamentablemente no es posible. No porque no sea posible hacerlo, sino porque los costos que supone no salen rentables a la empresa. Por tanto, la depuración y eliminación de datos antiguos y que llevan tiempo sin utilizarse es algo necesario en cualquier organización.
Habitualmente, el proceso de borrado de datos se lleva a cabo desde el lugar en el que han sido archivados y lo importante de esta fase es que la eliminación se produzca de forma correcta y que se garantice su desaparición.
No olvides que, antes de proceder al borrado de datos, es importante que estos hayan cumplido con el correspondiente tiempo de almacenamiento. Los datos no pueden borrarse cuando la organización quiera, pues deben permanecer guardados el tiempo reglamentario requerido. Después de este tiempo, la eliminación sí que se puede producir cuando la empresa decida.
Implantar un sólido ciclo de vida de los datos en una empresa es fundamental para garantizar un buen uso de los mismos. En concreto, estos son los cuatro beneficios más destacados que como empresa experimentarás a la hora de utilizar la información que recabes con este método.
Los datos son tus grandes aliados a la hora de crear las mejores estrategias para tu negocio. Con esta metodología te aseguras de que tu base de datos se mantiene limpia, auténtica y actualizada.
Ninguna empresa está libre de sufrir ciberataques, pero sí que puede hacer todo lo posible para mantenerlos a raya y así asegurarse de que sus datos están a buen recaudo. Sabemos que, como empresa, la seguridad de tus datos es una prioridad, por lo que implementar este ciclo correctamente te ayudará a que tus datos estén lo más seguros posible tanto ante filtraciones, como ante usos incorrectos o ataques informáticos.
Como sabrás, los datos están en el punto de mira de la normativa actual y, como empresa, debes respetar las regulaciones que se te imponen para evitar sanciones. Ya hemos hablado antes de la importancia de almacenar los datos durante un periodo de tiempo determinado. Esto es algo que no debes pasar por alto durante la implementación de este ciclo.
Ya lo hemos dicho a lo largo de este artículo, instaurar de forma correcta en la empresa este método garantiza la fiabilidad y la coherencia de los mismos, impidiendo así que como organización se tomen decisiones basadas en datos desactualizados o totalmente erróneos.