Cada vez es más fácil crear datos.
Jubilarse se ha vuelto mucho más difícil.
Actualmente, las organizaciones generan, copian, enriquecen, comparten, analizan, archivan, replican y reutilizan información en infraestructuras en la nube, aplicaciones SaaS, lagos de datos, almacenes de datos, plataformas de colaboración, entornos de desarrollo, copias de seguridad, canalizaciones de IA, sistemas RAG, modelos y agentes autónomos.
El resultado es un problema creciente en el ciclo de vida.
Los datos que alguna vez tuvieron una finalidad comercial legítima pueden permanecer disponibles mucho después de que dicha finalidad desaparezca. Las copias se multiplican. La propiedad cambia. Los plazos de retención expiran. Las obligaciones legales cambian. La información confidencial se difunde. Los sistemas de IA acceden a datos que nadie esperaba que utilizaran.
La gestión moderna del ciclo de vida de los datos debe responder a algo más que a la pregunta de dónde residen los datos.
Las organizaciones necesitan saber:
- ¿Por qué existen los datos?
- Lo que contiene
- ¿Quién es el dueño?
- Quién y qué puede acceder a ello
- ¿Cuánto tiempo debería conservarlo la organización?
- Si se aplica una retención legal
- Si los datos aún generan valor empresarial
- Si la IA debería utilizarlo
- Cuándo los equipos deben minimizarlo o eliminarlo
- Cómo la organización demuestra que las políticas de ciclo de vida funcionaron
La gestión del ciclo de vida de los datos es el proceso continuo de gobernar los datos desde su creación o recopilación hasta su uso, almacenamiento, intercambio, retención, preservación, minimización, eliminación y auditoría.
El objetivo es simple:
Conserva los datos correctos para el propósito correcto durante el tiempo correcto y elimínalos cuando la organización ya no los necesite.
Gestión del ciclo de vida de los datos: Conclusiones clave
- La gestión del ciclo de vida de los datos va más allá del almacenamiento. La gestión moderna de datos documentales (DLM, por sus siglas en inglés) conecta el descubrimiento, la clasificación, la propiedad, el acceso, la retención, la retención legal, la minimización, la eliminación y la evidencia.
- El ciclo de vida debe seguir a los datos, no al repositorio. Los datos pueden transferirse entre la nube, SaaS, bases de datos, archivos, análisis, copias de seguridad y flujos de trabajo de IA, manteniendo las mismas obligaciones de política.
- La retención excesiva de datos crea riesgos para la seguridad y la privacidad. Los datos que ya no cumplen una función comercial, legal o regulatoria siguen aumentando la superficie de ataque, los costos y la exposición al incumplimiento normativo.
- La IA eleva el coste de una mala gestión del ciclo de vida. Los datos obsoletos, duplicados, confidenciales, caducados o innecesarios pueden entrar en los flujos de trabajo de RAG, entrenamiento, análisis, avisos, agentes y otros flujos de trabajo de IA.
- La eliminación requiere pruebas. Las organizaciones deben saber qué eliminaron los equipos, por qué lo eliminaron, quién aprobó la acción, si se aplicó alguna retención y si la eliminación se produjo realmente.
- BigID hace que la gestión del ciclo de vida tenga en cuenta los datos. BigID conecta el descubrimiento y la clasificación con la retención, la minimización, la retención legal, la eliminación, la corrección y la obtención de pruebas listas para auditoría.
¿Qué es la gestión del ciclo de vida de los datos?
La gestión del ciclo de vida de los datos, o DLM, es la práctica, basada en políticas, de gestionar los datos desde el momento en que una organización los crea o recopila, pasando por su uso, almacenamiento, retención, preservación, minimización, eliminación y auditoría.
Un programa de ciclo de vida maduro determina:
- Qué datos recopila o crea la organización
- Donde existen esos datos
- Qué contienen los datos
- ¿Qué proceso empresarial lo utiliza?
- ¿Quién es su propietario y administrador?
- Quién y qué puede acceder a ello
- ¿Qué políticas y reglamentos se aplican?
- ¿Cuánto tiempo debería conservarlo la organización?
- Ya sea que los litigios, las investigaciones u otras obligaciones requieran preservación
- Cuando los datos se vuelven innecesarios, obsoletos, redundantes o anticuados.
- Cómo los equipos deben minimizarlo, archivarlo, ponerlo en cuarentena o eliminarlo
- Cómo la organización documenta las decisiones y acciones del ciclo de vida
Los sistemas DLM tradicionales solían centrarse en gran medida en los niveles de almacenamiento y el archivado.
Esas preocupaciones siguen siendo importantes.
Sin embargo, la gestión moderna del ciclo de vida se ha expandido debido a que los datos empresariales ahora se mueven constantemente a través de la nube, SaaS, plataformas de colaboración, sistemas de análisis, terceros, API, aplicaciones de IA y flujos de trabajo autónomos.
El ciclo de vida pertenece a los datos, no al sistema que los almacena en la actualidad.
Gestiona los datos desde su creación hasta su eliminación.
Transforme la política de ciclo de vida en acciones basadas en datos.
Descubra datos, clasifique el riesgo del ciclo de vida, aplique la retención, preserve las retenciones legales, reduzca los datos innecesarios, elimine de forma segura y mantenga la evidencia en todos los entornos empresariales.
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Por qué la gestión del ciclo de vida de los datos es importante ahora.
El ciclo de vida de los datos se ha vuelto más difícil de controlar por tres razones.
La proliferación de datos se ha vuelto continua.
Un único registro comercial puede aparecer en una base de datos de producción, un almacén de análisis, una aplicación SaaS, una hoja de cálculo exportada, una copia de seguridad, una plataforma de colaboración, un entorno de desarrollo, un índice de IA y una aplicación derivada.
Eliminar una copia no implica necesariamente la eliminación de las demás.
Eso convierte la gobernanza del ciclo de vida en un problema de descubrimiento antes de que se convierta en un problema de retención o eliminación.
La regulación y el riesgo requieren una retención más precisa.
Las organizaciones suelen enfrentarse a dos requisitos contrapuestos:
Conservar los datos durante el tiempo suficiente para cumplir con las obligaciones legales, reglamentarias, contractuales y comerciales.
Y:
No conserve los datos más tiempo del necesario.
Los programas de retención estáticos por sí solos no pueden resolver esa tensión.
Los equipos necesitan información contextual sobre el tipo de datos, la confidencialidad, el propietario, la ubicación, la retención legal, la política, el propósito y el valor comercial antes de tomar cualquier medida relacionada con el ciclo de vida de los datos.
La IA reutiliza los datos de formas novedosas.
La IA cambia el ciclo de vida porque los datos antiguos pueden volver a activarse repentinamente.
Es posible que aparezca un documento obsoleto en un resultado RAG.
Es posible que se introduzca un conjunto de datos duplicado en el entrenamiento del modelo.
La información personal caducada puede estar disponible para un agente de IA.
Un archivo confidencial que nadie ha abierto en años podría ingresar a un asistente de búsqueda empresarial.
La IA puede convertir datos olvidados en riesgos reales.
Esto convierte la gestión del ciclo de vida en parte de la preparación para la IA, la seguridad, la privacidad y la gobernanza.
El ciclo de vida de los datos: 7 etapas
Las organizaciones utilizan diferentes modelos de ciclo de vida, pero la mayoría de los datos empresariales pasan por siete etapas prácticas.
El ciclo de vida de los datos modernos
Gestionar los datos de acuerdo con el propósito, la política, el valor y el riesgo.
Recolectar
¿Por qué existen estos datos?
Clasificar
¿Qué contiene?
Acceso y proceso
¿Quién o qué lo usa?
Mantener
¿Cuánto tiempo debe permanecer?
Sostener
¿La existencia de una obligación impide la eliminación?
Minimizar
¿La empresa aún lo necesita?
Eliminar y probar
¿Pueden los equipos eliminarlo de forma defensiva?
El ciclo de vida no siempre es lineal. Los datos pueden moverse, cambiar de propósito, quedar sujetos a una retención legal, alimentar la IA, adquirir nuevos propietarios o requerir una reclasificación en cualquier etapa.
1. Crear o recopilar datos
Los datos ingresan a la organización a través de aplicaciones, clientes, empleados, transacciones, proveedores, dispositivos, integraciones, análisis, sistemas de IA y procesos comerciales.
Los equipos deben definir su propósito desde el principio.
Preguntar:
- ¿Por qué estamos recopilando estos datos?
- ¿Realmente lo necesitamos?
- ¿Qué permisos o consentimientos se requieren?
- ¿Qué sistema posee el registro fidedigno?
El riesgo asociado al ciclo de vida suele comenzar cuando las organizaciones recopilan datos sin un plan claro de retención o eliminación futura.
2. Descubrir y clasificar datos
Las organizaciones necesitan saber qué poseen antes de poder gestionarlo.
Descubrimiento y clasificación de datos Ayudar a los equipos a identificar el tipo de datos, la sensibilidad, la política, la normativa, la categoría del registro, la ubicación, la propiedad y la relevancia del ciclo de vida.
La clasificación debe respaldar decisiones como las siguientes:
- ¿Cuánto tiempo se deben conservar los datos?
- ¿Quién debería tener acceso a él?
- Si la organización puede utilizarlo para IA
- Si los equipos deben archivarlo, minimizarlo o eliminarlo
3. Usar, compartir y procesar datos
Los datos generan valor cuando las personas y los sistemas los utilizan.
Dicho uso puede incluir análisis, servicio al cliente, operaciones, desarrollo de productos, seguridad, elaboración de informes, inteligencia artificial, automatización y toma de decisiones.
Los equipos deben hacer un seguimiento para comprobar si el uso actual sigue estando en consonancia con el propósito comercial original o aprobado.
Una política de ciclo de vida no debe asumir que los datos siguen siendo apropiados simplemente porque aún existen.
4. Conservar los datos
Retención de datos Define cuánto tiempo debe conservar una organización la información.
Los períodos de retención pueden depender de:
- Tipo de registro
- Regulación
- Contrato
- Jurisdicción
- Propósito comercial
- Requisitos de la industria
- Riesgo
Las políticas de retención modernas deben vincular las normas con los datos reales, en lugar de depender únicamente de carpetas, repositorios o programaciones manuales.
5. Conservar los datos cuando sea necesario.
Algunos datos deben permanecer disponibles incluso cuando finaliza su período de retención normal.
Las retenciones legales, las investigaciones regulatorias, los litigios, las investigaciones internas y otras obligaciones pueden requerir la conservación de documentos.
La gestión del ciclo de vida debe impedir la eliminación cuando se aplique una retención válida, al tiempo que continúa con la aplicación del ciclo de vida en otros lugares.
6. Minimizar los datos innecesarios
Minimización de datos Reduce la información que ya no cumple una función legítima.
Las organizaciones pueden identificar:
- Datos obsoletos
- Datos duplicados
- Datos redundantes
- Datos obsoletos
- Datos triviales
- Datos caducados
- Datos sensibles innecesarios
- Datos retenidos en exceso
La minimización puede reducir los costos de almacenamiento, disminuir la superficie de ataque, mejorar la privacidad y optimizar la calidad de los datos disponibles para el análisis y la inteligencia artificial.
7. Elimine los datos de forma segura.
La eliminación debe representar una acción de ciclo de vida controlada, no un proyecto de limpieza improvisado.
Los equipos deben saber:
- Por qué los datos cumplen los requisitos para ser eliminados
- ¿Qué política autoriza la acción?
- Si se aplica una retención legal
- ¿Quién aprobó la decisión?
- ¿Qué fuente contiene los datos?
- Si la eliminación tuvo éxito
- ¿Qué pruebas demuestran la acción?
Una política de retención sin una eliminación fiable puede convertirse en una política de retención excesiva.
Gestión del ciclo de vida de los datos frente a retención de datos
Los términos se solapan, pero describen ámbitos diferentes.
| Área | Gestión del ciclo de vida de los datos | Conservación de datos |
|---|---|---|
| Pregunta principal | ¿Cómo debemos gestionar estos datos desde su creación hasta su eliminación? | ¿Cuánto tiempo debemos conservar estos datos? |
| Alcance | Descubrimiento, clasificación, uso, propiedad, acceso, retención, conservación, minimización, eliminación, auditoría | Períodos de retención, cronogramas, preservación, vencimiento, desencadenantes de eliminación |
| Relación | Disciplina del ciclo de vida más amplia | Un componente fundamental de la gestión del ciclo de vida |
Gestión del ciclo de vida de los datos frente a la gestión del ciclo de vida de la información.
Las organizaciones suelen utilizar los términos DLM (Gestión de Datos Digitales) y gestión del ciclo de vida de la información (GCI) indistintamente.
Los conceptos se superponen, pero muchos equipos los utilizan de forma diferente.
Gestión del ciclo de vida de los datos Generalmente se centra en la gestión de objetos de datos, conjuntos de datos, registros e información en lo que respecta a su creación, uso, retención y eliminación.
gestión del ciclo de vida de la información A menudo se hace mayor hincapié en el valor de la información, los registros, los niveles de almacenamiento, el archivo, la gestión de contenidos y el contexto empresarial.
En la práctica, los programas empresariales modernos combinan cada vez más ambos aspectos.
La cuestión importante no es la etiqueta.
Se trata de si la organización puede conectar:
- Los datos en sí mismos
- Su propósito comercial
- Su valor
- Su sensibilidad
- Su dueño
- Su política
- Su período de retención
- Su uso actual
- Su requisito de eliminación
Por qué la retención excesiva crea más que un problema de almacenamiento.
Las organizaciones suelen considerar que los datos antiguos no suponen un gasto importante.
No lo es.
Cada conjunto de datos innecesario puede generar:
- Exposición adicional a violaciones de seguridad
- Más identidades y aplicaciones con acceso
- Mayor responsabilidad en materia de privacidad
- Más registros para investigar durante un incidente
- Más datos para revisar durante el proceso de descubrimiento legal.
- Costes adicionales de nube y almacenamiento
- Más información duplicada y contradictoria
- Más datos disponibles para los sistemas de IA
Un principio útil del ciclo de vida es:
El valor de los datos puede disminuir mientras persista el riesgo asociado a ellos.
La decisión del ciclo de vida
No guardes datos simplemente porque el almacenamiento lo permite.
Valor empresarial
¿La organización aún necesita esos datos?
Necesidad legal
¿Debe la organización conservarlo o preservarlo?
Sensibilidad
¿Qué ocurre si alguien lo revela?
Relevancia de la IA
¿Deberían seguir utilizándolos el análisis de datos o la inteligencia artificial?
Acción del ciclo de vida
¿Guardar, preservar, minimizar, archivar o eliminar?
Cómo la IA cambia la gestión del ciclo de vida de los datos
La IA hace que la gobernanza del ciclo de vida sea más importante porque puede reactivar datos que los usuarios empresariales rara vez utilizan.
Una aplicación tradicional solo puede procesar los registros que su flujo de trabajo solicita explícitamente.
Los sistemas de IA pueden buscar, recuperar, combinar, resumir, inferir y actuar sobre conjuntos de información empresarial mucho más amplios.
Eso significa que los datos obsoletos o innecesarios pueden influir en:
- Respuestas RAG
- Búsqueda empresarial
- Asistentes de IA
- Entrenamiento y ajuste del modelo
- Analítica
- Bases de datos vectoriales
- decisiones del agente
- Flujos de trabajo automatizados
Los datos obsoletos pueden generar un contexto de IA obsoleto.
Una política antigua, un documento de producto obsoleto, un registro de cliente desactualizado o un contrato sustituido aún pueden parecer relevantes para un sistema de recuperación de IA.
Los controles del ciclo de vida ayudan a los equipos a reducir o aislar la información que la IA ya no debería considerar fidedigna.
Los datos duplicados pueden fragmentar la confianza en la IA.
Varias copias de información similar pueden generar conflictos.
Es posible que la IA recupere una copia obsoleta en lugar de la fuente actual.
La gestión del ciclo de vida puede ayudar a identificar información duplicada, similar, redundante y obsoleta antes de que la IA dependa de ella.
Los datos confidenciales pueden llegar a nuevas audiencias.
Un conjunto de datos puede haber permanecido a salvo durante años porque pocas personas lo utilizaban.
Conectar esos datos a un asistente de IA, un sistema RAG o un agente puede crear una nueva vía de acceso.
Por lo tanto, la gestión del ciclo de vida debe conectarse con Seguridad y gobernanza de la IA.
La eliminación también debe llegar a los sistemas de IA.
Eliminar datos de un sistema de origen puede no eliminar:
- Copias indexadas
- Representaciones vectoriales
- Conjuntos de datos derivados
- Salidas en caché
- Copias de canalizaciones de IA
Los equipos necesitan contexto del linaje y del ciclo de vida para comprender adónde se movieron los datos antes de declarar que la eliminación se ha completado.
Beneficios de la gestión del ciclo de vida de los datos
Un programa DLM sólido puede mejorar varios resultados empresariales a la vez.
Reduzca la exposición a riesgos de seguridad
Menos datos sensibles innecesarios significa menos información disponible para atacantes, empleados malintencionados, identidades comprometidas o sistemas de IA con permisos excesivos.
Apoyar el cumplimiento de la privacidad
Los controles del ciclo de vida ayudan a los equipos a conectar la recopilación de datos, su propósito, retención, minimización, eliminación y evidencia de auditoría.
Menores costos de almacenamiento e infraestructura.
Eliminar información obsoleta, duplicada e innecesaria puede reducir el volumen de almacenamiento en la nube, SaaS, sistemas de archivos, bases de datos y copias de seguridad.
Mejorar la calidad de los datos
Reducir la información obsoleta y redundante ayuda a los usuarios, a los sistemas de análisis y a la IA a basarse en datos más relevantes.
Mejorar la preparación para la IA
Los datos más limpios y mejor gestionados reducen la probabilidad de que Los sistemas de IA heredan información obsoleta, sensible, caducada o innecesaria.
Reducir la carga legal y de investigación
Conservar datos innecesarios puede aumentar el volumen de información que los equipos deben preservar, buscar, revisar y presentar durante litigios o investigaciones.
Establecer una rendición de cuentas clara
La gobernanza del ciclo de vida conecta los datos con los propietarios, los responsables, las políticas, las decisiones de revisión y las medidas correctivas.
Desafíos comunes en la gestión del ciclo de vida de los datos
Inventarios de datos incompletos
Los equipos no pueden aplicar las políticas del ciclo de vida de forma coherente si desconocen la ubicación de los datos.
La nube, el SaaS, las herramientas de colaboración, las copias de seguridad, los entornos de desarrollo y los sistemas de IA pueden crear copias ocultas.
Programas de retención estáticos
Un calendario de retención puede definir una política sin necesidad de demostrar que la organización la haya aplicado realmente a datos reales.
Reglas basadas en el repositorio
Una carpeta o depósito puede contener muchos tipos de datos con diferentes requisitos de ciclo de vida.
Las decisiones relativas al ciclo de vida deben tener en cuenta el contenido y el contexto, y no solo la ubicación.
Retenciones legales desconectadas
Los flujos de trabajo de eliminación y retención pueden generar riesgos si no reconocen los datos que deben conservarse.
Propiedad poco clara
Una infracción del ciclo de vida se vuelve difícil de resolver cuando nadie es propietario de los datos ni de la decisión.
Eliminación manual
Las revisiones manuales y las colas de tickets pueden dejar datos caducados durante mucho tiempo después de que los equipos los identifiquen.
Copias de datos entre sistemas
Eliminar un registro puede dejar copias en distintos almacenes de datos, SaaS, copias de seguridad, exportaciones, índices y flujos de trabajo de IA.
Gobernanza del ciclo de vida sin evidencia
Las políticas y los proyectos de limpieza no demuestran el cumplimiento.
Las organizaciones necesitan un registro de lo que los equipos encontraron, decidieron, retuvieron, conservaron, eliminaron y verificaron.
Conserva lo que importa. Elimina lo que no.
Vincule los calendarios de retención con los datos que gestionan.
Identificar datos caducados, obsoletos, redundantes, confidenciales, retenidos en exceso e innecesarios, aplicar retenciones legales, hacer cumplir las políticas y respaldar la eliminación justificada de datos.
10 Mejores Prácticas para la Gestión del Ciclo de Vida de los Datos
1. Descubra datos de forma continua.
Mantener un inventario que abarque datos estructurados y no estructurados, la nube, SaaS, entornos híbridos, locales, de colaboración, desarrollo y entornos conectados a la IA.
La gestión del ciclo de vida no puede depender de una hoja de cálculo que queda obsoleta en cuanto los equipos crean nuevos datos.
2. Clasificar los datos según el contexto del ciclo de vida.
Comprender el tipo de datos, la confidencialidad, la categoría del registro, la normativa, la propiedad, la finalidad comercial, la ubicación y los requisitos de conservación.
3. Asignar propietarios
Cada dominio de datos de material, categoría de registro y política de ciclo de vida debe tener propietarios responsables.
4. Vincular la retención con los datos reales.
Aplique la retención según el contenido, la clasificación, los metadatos, la ubicación, el tipo de registro, la política y las reglas de negocio.
No dé por sentado que la ubicación de almacenamiento por sí sola le indicará cuánto tiempo deben conservarse los datos.
5. Integrar retenciones legales
Conserve los datos cuando así lo exijan los litigios, las investigaciones o las obligaciones regulatorias.
Evitar que la eliminación rutinaria sobrescriba las retenciones válidas.
6. Minimiza antes de que el almacenamiento se convierta en un problema.
Identificar continuamente los datos duplicados, obsoletos, redundantes, triviales, caducados e innecesarios.
No espere a que se produzca una migración de almacenamiento o una crisis para comenzar la limpieza.
7. Incluir la IA en la política de ciclo de vida.
Determinar qué datos puede utilizar la IA y cómo las acciones del ciclo de vida afectan a los índices, los almacenes de vectores, los conjuntos de entrenamiento, las indicaciones, los resultados y los flujos de trabajo de los agentes.
8. Automatice las acciones del ciclo de vida cuando sea apropiado.
Utilice flujos de trabajo basados en políticas para enrutar revisiones, preservar datos, aplicar la retención, asignar propietarios, poner en cuarentena el contenido, minimizar los datos y ejecutar la eliminación.
9. Validar eliminación
Una solicitud de eliminación y una eliminación completada no son el mismo evento.
Confirme si los equipos eliminaron los datos de la fuente prevista y conserve las pruebas.
10. Medir los resultados
Realizar un seguimiento para determinar si la gestión del ciclo de vida reduce el riesgo, el volumen, el coste y las infracciones de las políticas, en lugar de simplemente contar las políticas.
Cómo medir la gestión del ciclo de vida de los datos
Las métricas útiles de DLM pueden incluir:
- Porcentaje de datos empresariales descubiertos
- Porcentaje de datos con clasificación del ciclo de vida
- Porcentaje de datos críticos con propietarios asignados
- Volumen de datos retenidos en exceso
- Volumen de datos ROT
- Volumen de datos duplicados o similares
- Número de infracciones a la política de retención
- Número de conjuntos de datos bajo custodia legal
- Tiempo transcurrido desde la expiración hasta la eliminación
- Porcentaje de acciones de eliminación validadas
- El almacenamiento se redujo mediante acciones relacionadas con el ciclo de vida.
- Datos sensibles eliminados del uso innecesario de la IA
- Resultados del ciclo de vida abierto por propietario
- Porcentaje de acciones del ciclo de vida con evidencia de auditoría
El objetivo no es crear más informes del ciclo de vida. El objetivo es reducir los datos innecesarios, conservando al mismo tiempo la información que la empresa necesita legítimamente.
Lista de verificación de preparación para la gestión del ciclo de vida de los datos
Preparación del ciclo de vida de los datos
¿Puede su organización responder a estas preguntas?
✓ ¿Dónde se encuentran los datos empresariales en entornos de nube, SaaS, híbridos, locales y de IA?
✓ ¿Qué contienen esos datos?
✓ ¿Quién es el propietario de cada conjunto de datos de material o categoría de registro?
✓ ¿Por qué la organización aún lo conserva?
✓ ¿Qué política de retención se aplica?
✓ ¿Qué datos están sujetos a retención legal?
✓ ¿Qué datos han superado su período de retención obligatorio?
✓ ¿Qué datos están desactualizados, duplicados, redundantes, obsoletos o innecesarios?
✓ ¿Qué datos confidenciales podrían minimizar los equipos?
✓ ¿Qué sistemas de IA utilizan datos que ya no deberían permanecer activos?
✓ ¿Pueden los equipos rastrear las copias y el uso posterior de los datos?
✓ ¿Pueden los equipos eliminar los datos en la fuente?
✓ ¿Pueden los equipos verificar que se produjo la eliminación?
✓ ¿Puede la organización aportar pruebas que respalden las decisiones y acciones tomadas durante el ciclo de vida?
Cómo BigID aborda la gestión del ciclo de vida de los datos
BigID aborda la gestión del ciclo de vida desde los datos hacia el exterior.
Un calendario de retención por sí solo no le indica a una organización dónde se encuentran los datos relevantes.
Una política de eliminación por sí sola no indica a los equipos qué contenido se considera eliminable.
Un informe de almacenamiento por sí solo no indica a los equipos de seguridad o privacidad qué archivos obsoletos contienen información confidencial.
BigID conecta la política del ciclo de vida con el descubrimiento, la clasificación, el contexto, la propiedad y la acción de los datos reales.
BigID ayuda a las organizaciones a:
- Descubra los datos empresariales: Encuentre información estructurada y no estructurada en entornos compatibles de nube, SaaS, híbridos, locales y conectados a IA.
- Clasificar el contexto del ciclo de vida: Identificar el tipo de datos, la sensibilidad, la normativa, el contexto empresarial, la propiedad, la ubicación, la categoría del registro y la relevancia para las políticas.
- Automatizar la retención de datos: Aplique políticas de retención basadas en la clasificación, los metadatos, el tipo de registro, los requisitos legales, la propiedad y las reglas de negocio.
- Apoyo a las retenciones legales: Conservar la información sujeta a litigios, investigaciones u otros requisitos de retención mientras los equipos continúan con la aplicación del ciclo de vida de los datos no afectados.
- Reduzca los datos innecesarios: Identificar información obsoleta, duplicada, similar, redundante, trivial, caducada o excesivamente conservada que aumenta el riesgo y el coste.
- Identificar datos ROT: Identifique la información redundante, obsoleta y trivial para que los equipos puedan priorizar la limpieza según las políticas y el contexto empresarial.
- Preparar datos más limpios para la IA: Identifique la información obsoleta, duplicada, sensible, tóxica o innecesaria antes de que ingrese a los flujos de trabajo de análisis, RAG, capacitación, indicaciones o IA.
- Impulsar la remediación del ciclo de vida: Gestionar los hallazgos, asignar responsables, hacer cumplir las políticas, coordinar la revisión y tomar medidas correctivas mediante flujos de trabajo basados en políticas.
- Apoyar la eliminación justificable: Elimine los datos caducados o innecesarios mediante flujos de trabajo controlados, eliminación en origen cuando sea compatible, validación y evidencia de auditoría.
- Mantener la evidencia del ciclo de vida: Documentar las decisiones políticas, las aprobaciones, las retenciones, las medidas correctivas, las acciones de eliminación y el historial de auditorías.
BigID transforma la gestión del ciclo de vida de los datos, pasando de ser un ejercicio de políticas estáticas a un proceso operativo continuo que conecta qué son los datos, por qué la organización los conserva, qué reglas se aplican y qué deben hacer los equipos a continuación.
Conectar los datos y la IA
Conserva los datos que necesitas. Elimina el riesgo de los que no necesitas.
Descubra cómo BigID conecta el descubrimiento, la clasificación, la retención, la retención legal, la minimización, la eliminación justificable, la remediación y la evidencia del ciclo de vida en entornos de datos empresariales e inteligencia artificial.
Vea la gestión del ciclo de vida de los datos de BigID en acción →
Preguntas frecuentes sobre la gestión del ciclo de vida de los datos
¿Qué es la gestión del ciclo de vida de los datos?
La gestión del ciclo de vida de los datos es el proceso continuo de gobernar los datos desde su creación o recopilación hasta su uso, almacenamiento, intercambio, retención, preservación, minimización, eliminación y auditoría.
¿Cuáles son las etapas del ciclo de vida de los datos?
Un ciclo de vida de datos práctico incluye la creación o recopilación, el descubrimiento y la clasificación, el uso y el procesamiento, la retención, la preservación, la minimización y la eliminación segura. Las organizaciones pueden usar diferentes nombres para cada etapa, pero el objetivo sigue siendo el mismo: gestionar los datos según su propósito, política, valor y riesgo a lo largo de toda su existencia.
¿Por qué es importante la gestión del ciclo de vida de los datos?
La gestión del ciclo de vida de los datos ayuda a las organizaciones a reducir la retención excesiva, la exposición a riesgos de seguridad, el riesgo de privacidad, el coste de almacenamiento, la carga de cumplimiento normativo y los datos innecesarios, al tiempo que preserva la información que la empresa, los reguladores o los equipos legales aún requieren.
¿Cuál es la diferencia entre la gestión del ciclo de vida de los datos y la retención de datos?
La retención de datos se centra en cuánto tiempo deben conservar las organizaciones la información y cuándo debe caducar. La gestión del ciclo de vida de los datos abarca un proceso más amplio que incluye el descubrimiento, la clasificación, el uso, la propiedad, el acceso, la retención, la retención legal, la minimización, la eliminación y la evidencia.
¿Cuál es la diferencia entre la gestión del ciclo de vida de los datos y la gestión del ciclo de vida de la información?
Los términos suelen solaparse. La gestión del ciclo de vida de los datos se centra generalmente en la administración de los datos desde su creación hasta su eliminación, mientras que la gestión del ciclo de vida de la información puede hacer mayor hincapié en el valor de la información, los registros, el almacenamiento, el archivo y el contexto empresarial. Los programas empresariales modernos suelen combinar ambos enfoques.
¿Qué son los datos ROT?
Los datos ROT son datos redundantes, obsoletos o triviales. Ya no aportan suficiente valor comercial como para justificar el coste, la exposición o la carga de gestión que supone conservarlos.
¿Qué es la eliminación justificable?
La eliminación justificada es la eliminación controlada de datos que la organización ya no necesita, respaldada por políticas, la aprobación adecuada, controles de retención legal, historial de auditoría y evidencia de que se llevó a cabo la acción de eliminación.
¿Cómo contribuye la gestión del ciclo de vida de los datos al cumplimiento normativo?
La gestión del ciclo de vida de los datos vincula los datos con los requisitos de retención, las reglas de minimización, las retenciones legales, la propiedad, las políticas de eliminación y la evidencia de auditoría, de modo que las organizaciones puedan gestionar la información de acuerdo con las leyes, regulaciones, contratos y políticas internas aplicables.
¿Cómo reduce la gestión del ciclo de vida de los datos el riesgo de seguridad?
La gestión del ciclo de vida reduce los datos confidenciales innecesarios y la retención excesiva. Al conservar menos datos innecesarios, se reduce la cantidad de información disponible para atacantes, empleados, personas con identidades comprometidas, terceros y sistemas de IA.
¿Cómo afecta la IA a la gestión del ciclo de vida de los datos?
La IA puede reactivar información obsoleta, duplicada, confidencial o caducada mediante entrenamiento, RAG, búsqueda empresarial, avisos, análisis y agentes autónomos. Por lo tanto, las organizaciones necesitan controles del ciclo de vida que determinen qué datos puede usar la IA, cuánto tiempo deben permanecer disponibles y cómo afecta su eliminación a las copias e índices posteriores de la IA.
¿Cuáles son las mejores prácticas para la gestión del ciclo de vida de los datos?
Las mejores prácticas incluyen el descubrimiento continuo, la clasificación, la propiedad, la retención con conocimiento de los datos, las retenciones legales integradas, la minimización de datos, los controles del ciclo de vida de la IA, la automatización basada en políticas, la eliminación validada y los resultados medibles del ciclo de vida.
¿Cómo respalda BigID la gestión del ciclo de vida de los datos?
BigID ayuda a las organizaciones a descubrir y clasificar datos empresariales, aplicar políticas de retención, gestionar retenciones legales, identificar datos obsoletos o retirados del servicio (ROT) y datos retenidos en exceso, minimizar la información innecesaria, coordinar la remediación, respaldar la eliminación justificada y mantener evidencia del ciclo de vida en entornos conectados a la nube, SaaS, híbridos, locales y basados en IA.
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