Los datos siguen siendo la prioridad en las organizaciones actuales, especialmente en aquellas que se enfrentan al enorme reto de gestionar, conservar y proteger eficazmente sus activos de datos. La conservación de datos, a menudo considerada la piedra angular de las estrategias de gestión de datos exitosas, desempeña un papel fundamental para garantizar que las organizaciones puedan aprovechar al máximo el potencial de sus datos. mitigando riesgos de privacidad y protección.
En esta publicación de blog, profundizamos en los matices de la curación de datos, explorando su importancia y los desafíos que plantea en el descubrimiento de datos proceso y estrategias cruciales para salvaguardar la información sensible Información de identificación personal (PII) en diversas industrias.
Curación de datos Significado
En esencia, la curación de datos abarca los procesos de organización, limpieza, enriquecimiento y mantenimiento de los datos para garantizar su precisión, relevancia y accesibilidad. A diferencia de la gobernanza de datos, que se centra en establecer políticas y marcos para el uso de los datos, la curación de datos es más práctica e implica la gestión activa de los datos en todo su proceso. ciclo de vida.
¿Por qué es importante la curación de datos?
La curación de datos es fundamental para la gestión moderna de la información, ya que prioriza la integridad, la accesibilidad y la relevancia de los activos de datos en diversos dominios. La curación de datos es importante por varias razones:
Calidad de los datos
La conservación de datos implica garantizar su precisión, integridad y coherencia. Datos de alta calidad es crucial para tomar decisiones informadas, realizar análisis significativos y generar información confiable.
Accesibilidad de los datos
Una correcta curación garantiza que los datos se organicen y almacenen de forma que sean fácilmente accesibles cuando se necesiten. Esta accesibilidad promueve la colaboración, facilita la investigación y apoya la toma de decisiones en diversos ámbitos.
Relevancia de los datos
La curación implica identificar y seleccionar datos relevantes que se alineen con objetivos específicos o preguntas de investigación. Mediante la curación de datos, se puede filtrar la información irrelevante u obsoleta, lo que permite a los usuarios centrarse en los datos más relevantes para sus propósitos.
Seguridad de los datos
La curación implica implementar medidas para proteger los datos contra acceso no autorizado, pérdida o corrupción. Esto incluye establecer protocolos de seguridad robustos, técnicas de cifrado y procedimientos de respaldo para salvaguardar la información sensible.
Preservación del conocimiento
Los datos bien gestionados ayudan a preservar el conocimiento y el capital intelectual dentro de las organizaciones y comunidades. Al mantener registros completos y documentar las fuentes de datos, las perspectivas y las metodologías, se puede conservar y compartir conocimiento valioso a lo largo del tiempo.
Cumplimiento y Regulación
En muchos sectores existen requisitos legales y normativos sobre la gestión de datos y la privacidad. La conservación de datos garantiza conformidad Con estas regulaciones, se mitigaban los riesgos asociados al incumplimiento, como multas, demandas y daños a la reputación.
En general, la conservación de datos desempeña un papel fundamental a la hora de maximizar el valor de los activos de datos, mejorar los procesos de toma de decisiones, promover la colaboración y garantizar la integridad y la seguridad de la información en la era digital actual.
Retos de la conservación de datos
A pesar de su importancia, la curación de datos presenta un impacto significativo retos para las organizaciones, particularmente en el ámbito de descubrimiento de datosUna de las principales razones de esto es el gran volumen y la diversidad de datos que generan los sistemas y aplicaciones modernos. Desde bases de datos estructuradas hasta texto no estructurado y contenido multimedia, las organizaciones se ven inundadas de datos de diversas fuentes, lo que dificulta... identificar y clasificar información confidencial.
Además, silos de datos La diversidad de sistemas agrava el desafío del descubrimiento de datos, lo que dificulta que las organizaciones obtengan una visión integral de su panorama de datos. Sin una comprensión clara de dónde residen los datos PII confidenciales, las organizaciones son vulnerables a filtraciones e infracciones de cumplimiento.
Mejorar el proceso de curación de datos: optimizar los flujos de trabajo para alcanzar el éxito
Sin una curación de datos eficaz, es posible que las organizaciones nunca obtengan el máximo valor de sus datos. La curación de datos implica la organización, gestión y enriquecimiento sistemáticos de los datos para garantizar su calidad, relevancia y accesibilidad. Las organizaciones pueden optimizar los flujos de trabajo y los procesos de gestión de datos con enfoques innovadores de curación de datos, como:
- Recogida y agregación de datos: Comience recopilando datos de diversas fuentes, como sistemas internos, bases de datos externas y fuentes de terceros. Adopte técnicas modernas de integración de datos, como API, procesos ETL (Extracción, Transformación y Carga) y canalizaciones de datos, para facilitar la recopilación y agregación de datos fluidas.
- Perfiles de datos y evaluación de la calidad: Realice un perfilado exhaustivo de datos para evaluar su calidad, consistencia e integridad. Utilice herramientas y algoritmos automatizados para identificar anomalías, errores e inconsistencias, lo que le permitirá abordar los problemas de calidad de los datos de forma proactiva.
- Clasificación y etiquetado de datos: Implemente esquemas robustos de clasificación de datos para categorizarlos según su sensibilidad, relevancia y uso. Utilice etiquetas y atributos de metadatos para anotar los datos con información contextual, lo que facilita su descubrimiento y recuperación.
- Gobernanza de datos y conformidad: Establecer políticas, procesos y controles claros para regular el uso, el acceso y el intercambio de datos. Garantizar el cumplimiento de las normativas pertinentes, como GDPR, CCPA, HIPAAy PCI DSS mediante la implementación de marcos sólidos de gobernanza de datos y la adhesión a las mejores prácticas de la industria.
- Automatización y aprendizaje automático: Aproveche el poder de la automatización y el aprendizaje automático para optimizar los flujos de trabajo de curación de datos y mejorar la eficiencia. Implemente plataformas inteligentes de gestión de datos que utilicen algoritmos basados en IA para automatizar tareas repetitivas, identificar patrones y generar recomendaciones basadas en datos.
- Colaboración e intercambio de conocimientos: Fomentar la colaboración y el intercambio de conocimientos entre las partes interesadas en los datos, incluyendo científicos de datos, analistas y usuarios empresariales. Fomentar una cultura de alfabetización y transparencia de datos, empoderando a los equipos para que aporten información y retroalimentación durante todo el proceso de curación de datos.
Ejemplos de conservación de datos
Considere una institución financiera que procesa grandes cantidades de datos de clientes, incluyendo números de tarjetas de crédito y transacciones financieras. Implementar una estrategia integral de curación de datos, que incluya cifrado, clasificación de datos y... RBACLa organización puede proteger datos PII confidenciales y cumplir con requisitos regulatorios como PCI DSS.
De igual manera, las organizaciones sanitarias que trabajan con historiales clínicos electrónicos (HCE) pueden beneficiarse de prácticas sólidas de conservación de datos para proteger la información médica confidencial de los pacientes. Al aprovechar las herramientas de descubrimiento de datos y las tecnologías de cifrado, los proveedores de atención médica pueden garantizar la confidencialidad e integridad de los datos de los pacientes, cumpliendo con las normas. Normativa HIPAA.
El papel de los curadores de datos en la organización de los datos
Los curadores de datos desempeñan un papel fundamental en la organización de los datos para garantizar su calidad y relevancia. Participan en diversas actividades de curación, como la limpieza de datos sin procesar, la identificación de las fuentes de datos adecuadas y la creación de informes integrales. catálogos de datosGracias a estos esfuerzos, los datos seleccionados se vuelven fácilmente disponibles para su análisis, lo que permite a los consumidores de datos tomar decisiones informadas.
Curación de datos: parte de sistemas de datos integrales
La curación de datos no es una actividad aislada, sino una parte integral de sistemas de datos integrales. Estos sistemas abarcan prácticas de gestión de datos, almacenes de datos y herramientas de visualización de datos, todo ello respaldado por sólidos procesos de curación de datos. En conjunto, permiten a las organizaciones aprovechar al máximo el potencial de sus activos de datos.
Implicaciones normativas y consideraciones sobre el cumplimiento de la normativa
Una curación de datos eficaz no solo mejora la capacidad de gestión de datos, sino que también garantiza el cumplimiento de diversos marcos regulatorios que rigen la privacidad y la protección de datos. Regulaciones como el RGPD, la CCPA, la HIPAA y el PCI DSS imponen requisitos estrictos a las organizaciones en relación con la recopilación, el almacenamiento y el procesamiento de datos confidenciales. Las organizaciones pueden evitar multas cuantiosas y daños a la reputación derivados del incumplimiento si cumplen con estas regulaciones e implementan prácticas sólidas de curación de datos.
Preservación de datos para futuras perspectivas
Más allá del análisis inmediato, la curación de datos es esencial para preservarlos y obtener información valiosa para el futuro. Mediante una curación eficaz, los datos se almacenan en repositorios y catálogos de datos, lo que garantiza su longevidad y usabilidad a lo largo del tiempo. Este esfuerzo de preservación protege información valiosa para las futuras generaciones de científicos de datos e investigadores.
Aproveche BigID en su estrategia de conservación de datos
La correcta conservación de datos comienza con la visibilidad y el contexto: dos aspectos clave de la industria. Plataforma DSPM BigID lo domina. Los administradores de datos tradicionales pierden mucho tiempo con tareas manuales, en cambio la plataforma intuitiva de BigID para la privacidad de datos, seguridad y gobernanza aprovecha IA avanzada y aprendizaje automático para el descubrimiento exhaustivo de datos a escala, tanto en el en la nube e in situ.
BigID puede ayudar de las siguientes maneras:
- Automatizar la detección y el etiquetado de datos todos los datos, en todas partes, a escala
- Transformar la gestión de datos de la documentación manual a la validación de los resultados del ML
- Aproveche el poder de los datos y relaciones para liderar la gobernanza de datos
- Añadir contexto para comprender los datos y mejorar la confianza en los datos Mejorar la precisión de la clasificación y eliminar los falsos positivos
- Gestionar la calidad de los datos proporcionar datos fiables para modelos de datos de alta calidad y toma de decisiones
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