Los datos siguen siendo importantes para las organizaciones modernas. Deben almacenarse de forma segura y gestionarse adecuadamente, garantizando al mismo tiempo que sea fácil acceder a ellos y utilizarlos.
Como tal, conservación de datos es una parte esencial del éxito de una estrategia de gestión de datos. Garantiza que su empresa pueda aprovechar todo el potencial de sus datos al tiempo que mitigar los riesgos para la privacidad y la seguridad.
Y lo que es más importante, puede ayudar a sus equipos de datos, incluidos los analistas e ingenieros de datos, a utilizar la información recopilada para obtener perspectivas significativas que impulsen las decisiones estratégicas.
Curación de datos Significado
La conservación de datos es el proceso de organizar y mantener los datos para hacerla relevante y accesible. Un conservador de datos se encarga de agregar, estructurar, indexar y catalogar la información para que sea más fácil encontrarla. Se trata de un importante proceso de gestión de los datos de una empresa, ya que los pone más fácilmente a disposición de los usuarios.
La conservación de datos no es lo mismo que la recopilación de datos. Esta última consiste en recopilar información y almacenarla en bases de datos, almacenes de datos o lagos de datos. Sin embargo, sin curación, estos datos no son realmente fáciles de usar. Además, en una empresa moderna, compartir los datos es importante para obtener el máximo valor de la información recopilada. La curación de datos estructura la información para que todos los integrantes de la empresa puedan utilizarla fácilmente.
Es como organizar los libros en una biblioteca. En lugar de crear estanterías y estanterías de libros al azar, un bibliotecario los clasifica con metadatos, como el autor, el género y el tema, y los organiza para que se puedan buscar fácilmente.
Del mismo modo, la conservación de datos utiliza procesos como la limpieza y validación de datos, la gestión de metadatos, la estructuración, la anotación y el almacenamiento de datos para garantizar que los datos estén ordenados y secuenciados de forma que puedan encontrarse fácilmente.
La importancia de la conservación de datos en la gestión de datos
La conservación de datos es importante por varias razones, entre ellas:
Mejorar la calidad de los datos
Parte del proceso de curación consiste en garantizar que los datos sean precisos, completos y coherentes. Su empresa necesita datos de calidad para obtener información fiable a partir de análisis significativos y tomar decisiones con conocimiento de causa. Limpiar y optimizar sus datos puede ayudarle a asegurarse de que añaden valor a sus procesos.
Hacer accesibles los datos
Para que los datos sean útiles, deben identificarse y seleccionarse de acuerdo con sus objetivos específicos. Al conservarlos, puedes filtrar la información y ofrecer a los usuarios los datos más pertinentes para sus fines.
Determinar su pertinencia
Para que los datos sean útiles, deben identificarse y seleccionarse de acuerdo con sus objetivos específicos. Al conservarlos, puedes filtrar la información irrelevante u obsoleta y ofrecer a los usuarios el conjunto de datos más pertinente para sus fines.
Mejorar la seguridad de los datos
Si su organización almacena datos (y admitámoslo, todas las empresas lo hacen), debe protegerlos contra acceso no autorizadoo corrupción. Esto significa establecer protocolos de seguridad sólidos, técnicas de cifrado y procedimientos de copia de seguridad para salvaguardar la información sensible. Pero para eso hay que saber qué datos son sensibles y necesitan más protección. La curación de datos le permite descubrir y clasificar sus datos, lo que le indica qué es lo más sensible y lo que está en mayor riesgo, para que pueda adaptar sus medidas de ciberseguridad a salvaguardar la información sensible en consecuencia.
Conservar el conocimiento
Los datos correctamente conservados contienen registros y documentación exhaustivos de las fuentes de datos. También contienen ideas y metodologías, todas ellas valiosas piezas de conocimiento que pueden conservarse y compartirse a lo largo del tiempo.
Cumplimiento y observancia de la normativa
En muchos sectores existen requisitos legales y normativos sobre la gestión de datos y la privacidad. La conservación de datos garantiza conformidad con estas normativas identificando la información más sensible para poder protegerla en consecuencia. Esto le ayuda a mitigar los riesgos asociados al incumplimiento, como multas, demandas judiciales y daños a la reputación, garantizando que sus datos sigan cumpliendo la normativa.
Retos de la conservación de datos
Aunque es una parte importante de la gestión de datos, la curación tiene sus propios problemas. retosespecialmente en descubrimiento de datos. La principal procede del hecho de que los sistemas y aplicaciones modernos generan un volumen y una diversidad de datos muy elevados. Desde bases de datos estructuradas hasta textos no estructurados y contenidos multimedia, las organizaciones se ven inundadas de big data procedente de diversas fuentes. Eso dificulta a los conservadores de datos identificar y clasificar la información sensible.
Silos de datos y los sistemas dispares también se suman al problema. Dificultan la obtención de una visión completa de su panorama de datos, especialmente cuando se trata de compartir datos de forma eficaz. Cuando no se sabe dónde residen los datos sensibles de IIP, no se pueden proteger, lo que los hace vulnerables a infracciones e incumplimientos.
El proceso de conservación de datos
La curación eficaz de datos ayuda a su organización a obtener el máximo valor de sus datos, ayudándole a organizar, gestionar y enriquecer sistemáticamente los datos con procesos como:
- Recogida y agregación de datos: Recopilar datos de diversas fuentes, incluidos sistemas internos, bases de datos externas y fuentes de terceros, y utilizarlos técnicas de integración de datos como API, procesos ETL (Extract, Transform, Load) y canalizaciones de datos para unirlo todo.
- Perfiles de datos y evaluación de la calidad: Realice perfiles exhaustivos para evaluar la calidad, coherencia e integridad de sus datos y garantizar su calidad. Aproveche las herramientas automatizadas y los algoritmos para identificar proactivamente anomalías, errores e incoherencias con el fin de abordar los problemas de calidad de los datos.
- Clasificación y etiquetado de datos: Categorice los activos de datos en función de su sensibilidad, relevancia y uso. Utilice etiquetas y atributos de metadatos para anotar los datos con información contextual que facilite su recuperación y uso por parte de los científicos de datos.
- 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 implantación de sólidos marcos de gobernanza de datos y la adhesión a las mejores prácticas del sector.
- Automatización y aprendizaje automático: Utilice la IA y el aprendizaje automático para agilizar los flujos de trabajo de conservación de datos y mejorar la eficiencia en los repositorios de datos. Implemente plataformas inteligentes de gestión de datos que aprovechen algoritmos basados en IA para automatizar tareas repetitivas, identificar patrones y realizar recomendaciones basadas en datos.
- Colaboración e intercambio de conocimientos: Fomentar una cultura de conocimiento de los datos y transparencia, que permita a los equipos de datos aportar ideas y comentarios a lo largo del proceso de recopilación.
Ejemplos de conservación de datos
Una entidad financiera que procese grandes cantidades de datos de clientes, incluidos números de tarjetas de crédito y transacciones financieras, podría aplicar una estrategia integral de conservación de datos, que incluya el cifrado, la clasificación de datos y la protección de datos. RBACpara salvaguardar los datos sensibles de identificación personal y cumplir requisitos normativos como PCI DSS.
La curación de datos en el aprendizaje automático proporciona datos relevantes y de alta calidad de forma organizada. Los datos limpios, estructurados y anotados mejoran la precisión de los modelos y reducen los sesgos al mantener la integridad de los datos.
Del mismo modo, las organizaciones sanitarias que trabajan con historiales médicos electrónicos (HCE) pueden utilizar prácticas de curación de datos para proteger la información médica confidencial de los pacientes. Mediante el uso de herramientas de descubrimiento de datos y tecnologías de cifrado, los proveedores de atención sanitaria pueden garantizar la confidencialidad e integridad de los datos de los pacientes y, al mismo tiempo, cumplir las siguientes normas Normativa HIPAA.
El papel de los conservadores de datos en la organización del sistema de datos
El papel de un conservador de datos es bastante importante. Limpian los datos brutos, validan sus fuentes y crean bases de datos estructuradas. catálogos de datos. En resumen, garantizan que la información sea precisa, esté bien organizada y sea fácil de recuperar cuando se necesite.
Sin embargo, la conservación de datos no existe de forma aislada, sino que forma parte de un conjunto más amplio. ecosistema de datos. Funciona junto con las herramientas de gestión, gobernanza y visualización de datos, garantizando que los datos se almacenan correctamente. También se asegura de que se gobiernan, analizan y preparan para la toma de decisiones y el uso por parte de los ingenieros de datos mediante actividades de curación eficaces.
Curación de datos frente a gobernanza de datos
Mientras que la gobernanza de datos se centra en el establecimiento de políticas, normas y marcos para el uso de los datos, la curación de datos es más práctica. Organiza, enriquece y mantiene activamente los datos a lo largo de todo su ciclo de vida. ciclo de vida. La gobernanza define las normas y los requisitos de cumplimiento, mientras que la conservación garantiza que los datos estén limpios, estructurados y listos para su uso práctico. Juntos, ayudan a su organización a maximizar el valor, la fiabilidad y la seguridad de sus activos de datos.
Implicaciones normativas y consideraciones sobre el cumplimiento de la normativa
La conservación eficaz de datos implica mejorar las capacidades de gestión de datos y garantizar el cumplimiento de los diversos marcos normativos que rigen la privacidad y la protección de datos. Normativas como GDPR, CCPA, HIPAA y PCI DSS imponen requisitos estrictos a las organizaciones en relación con la recopilación, el almacenamiento y el tratamiento de datos sensibles. Las organizaciones pueden evitar cuantiosas multas y daños a su reputación derivados del incumplimiento de estas normativas si se adhieren a ellas y aplican prácticas sólidas de conservación de datos.
Aproveche BigID en su estrategia de conservación de datos
La correcta curación de los datos empieza por la visibilidad y el contexto, dos cosas que los líderes del sector no pueden ignorar. 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 a la comprensión de los datos y mejorar la confianza en ellos, 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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