Hoy, no existe la menor duda, los datos son el nuevo oro.
Desde que se generan hasta que se eliminan, los datos pasan por diversas etapas conocidas colectivamente como el ciclo de vida de los datos. Comprender este ciclo es crucial para cualquier organización que quiera aprovechar al máximo su información.
La generación de datos es el punto de partida del ciclo de vida. Los datos se generan a partir de múltiples fuentes como transacciones comerciales, interacciones con clientes, dispositivos IoT y redes sociales, entre otros. Hoy, son torrentes, los que llegan a los servidores de las empresas. La captura de datos es fundamental para asegurar que toda la información relevante se recoja correctamente.
En esta fase, la recolección de datos es esencial. La captura puede realizarse a través de diferentes métodos, como formularios en línea, sensores, y sistemas de gestión de relaciones con clientes (CRM). Es crucial que los datos se introduzcan correctamente, lo que se conoce como entrada de datos. La precisión en esta etapa afecta directamente la calidad y utilidad de los datos en etapas posteriores.
Una vez capturados, los datos deben ser almacenados de manera segura y eficiente. Las bases de datos juegan un papel vital en esta fase, pues existen diversas opciones de almacenamiento, incluyendo servidores locales y soluciones de almacenamiento en la nube. Los que nos dedicamos a las tecnologías de la información, conocemos aquí el rol clave de las distintas soluciones de datos desde el manejo de grandes volúmenes, gestión centralizada o distribuida, explotación y analítica para potenciar la estrategia de la organización.
Qué hacer con los datos
El análisis de datos es donde realmente se desbloquea su valor. Esta etapa implica el procesamiento de datos, lo que incluye su limpieza, transformación y preparación para ser examinados con mayor claridad.
Sobre todo, para empresas grandes, o con mayores volúmenes de información, con la creciente cantidad de datos, las tecnologías de Big Data y data mining se vuelven indispensables. Estas tecnologías permiten manejar grandes volúmenes de datos y descubrir patrones ocultos y tendencias que pueden ser aprovechados para tomar decisiones informadas. Desde luego, hoy no es posible omitir la inteligencia artificial y su efecto en los modelos de inteligencia de negocios (BI), que utilizan estas técnicas para convertir los datos en insights accionables.
Una vez analizados, los datos deben ser distribuidos a las partes interesadas. La distribución de datos y la capacidad de compartir datos de manera efectiva es crucial para asegurar que la información correcta llegue a las personas adecuadas en el momento oportuno. Los informes de datos y la visualización de datos son herramientas esenciales que facilitan la comprensión y la toma de decisiones.
Cuando los datos han pasado por filtros de selección, clasificación e interpretación, podemos entonces pensar en utilizar todos los insights para tomar decisiones estratégicas. La toma de decisiones basada en datos es una práctica que permite a las organizaciones actuar de manera más eficiente y efectiva. Suena lógico, pero en la práctica es la parte más delicada, pues si tienes información erróneas, su aplicación en una estrategia de negocio puede ser catastrófica.
Además, los datos son empleados en múltiples áreas operativas de una organización. Los datos operativos ayudan en la gestión diaria de procesos y en la optimización de recursos. La aplicación de datos en áreas como marketing, ventas y operaciones puede llevar a mejoras significativas en el rendimiento del negocio.
Una manita de gato para los datos
Así como nuestros autos, o cualquier activo en una compañía, los datos requieren de mantenimiento de datos es crucial para asegurar su relevancia y precisión a lo largo del tiempo. Esto incluye la actualización y la gestión de la calidad de los datos. Es súper importante mantener su integridad para evitar problemas de calidad que puedan afectar la toma de decisiones.
Es súper común, que datos que damos por correctos, requieran de pronta actualización. Pensemos en el historial crediticio de una persona para una entidad financiera. El cliente podría de pronto en conductas financieras inapropiadas para obtener un préstamo y aparecer en el sistema como un “buen cliente”, lo que alteraría el análisis de riesgo de una operación.
Esto es más frecuente de lo que pensamos, pues como parte del ciclo de vida está la retención, que implica mantener los datos durante un periodo específico, conforme a las políticas de la organización y regulaciones legales. La conservación de datos y la gestión de archivos aseguran que los datos se almacenen de manera organizada y estén disponibles cuando se necesiten. Pero es fundamental tenerlos actualizados.
El adiós
Finalmente, cuando los datos ya no son necesarios, deben ser eliminados de manera segura. La eliminación implica el borrado y destrucción de datos para garantizar que la información confidencial no caiga en manos equivocadas, ni que datos obsoletos sean empleados en algún análisis causando desviaciones.
La gestión del ciclo de vida de los datos es un proceso continuo que requiere una planificación cuidadosa y una implementación efectiva, y nos permite asegurar que los datos se gestionen adecuadamente en cada etapa, maximizando su valor y minimizando riesgos.
Entender y gestionar el ciclo de vida de los datos es fundamental para cualquier organización y cada etapa requiere una atención cuidadosa. Por eso siempre es recomendable emplear tecnologías avanzadas que nos permitan optimizar cada fase del ciclo de vida de los datos. Y, como cualquier objeto en nuestras vidas, debemos usarlos de manera adecuada, cuidarlos y desecharlos… sin apegos.