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ciclo de vida de los datos, etapas del ciclo de vida de una base de datos

Ciclo de vida de los datos: qué es y cuáles son sus etapas

Business | Artículo
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  • Marzo 2024
  • Fecha de publicación
  • Marzo 2024
  • Business
  • Artículo
_ESIC Business & Marketing School

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ESIC Business & Marketing School.

En la actualidad todo está impulsado por los datos y, por ello, entender el ciclo de vida de la información se ha vuelto indispensable para empresas y organizaciones que buscan gestionar eficientemente sus recursos y tomar decisiones informadas. Conforme avanzan las nuevas tecnologías, las compañías van adquiriendo cada vez más conciencia de la necesidad de proteger los datos de los usuarios y comprender todas las fases que atraviesan.

Según el informe anual sobre datos de Incubeta (agencia global y principal global sales partner de Google Marketing Platform), 2024 será el año de los datos. La manera en que las marcas hagan uso de los datos este año mostrará quién va a avanzar, sobrevivir o, simplemente, desaparecer. De acuerdo con este estudio, el 87% de los anunciantes destacaron a principios del año 2023 que los datos en su compañía estaban infrautilizados.

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De este modo, dentro de las organizaciones es indispensable buscar soluciones para manejar los datos de los usuarios y tener un conocimiento muy claro de qué es el ciclo de vida de los datos, un concepto que abarca todas las fases que experimenta la información desde su origen hasta su eliminación. Cada etapa en este ciclo tiene objetivos y características específicas que, sin duda, hay que comprender muy bien para gestionar los datos de forma efectiva. Las empresas que aprovechan el ciclo de vida de los datos pueden optimizar la utilización de recursos, mejorar la seguridad de la información y cumplir con regulaciones relacionadas con la privacidad.

Etapas del ciclo de vida de los datos

A continuación, explicamos las siete etapas diferentes por las que pasan los datos en su ciclo de vida:

Etapa 1: Creación de datos

En esta primera etapa, los datos se crean o se introducen en el sistema, algo que puede ocurrir a través de diversas fuentes, como la entrada manual de datos, sensores, registros automáticos o transacciones en línea, entre otros. Es muy importante capturar los datos de manera precisa y completa en esta fase para asegurar que la información generada sea de calidad.

Etapa 2: Almacenamiento y organización

Una vez que los datos se han creado, necesitan almacenarse de manera segura y organizada. En esta etapa, los datos se guardan en sistemas de almacenamiento, bases de datos u otros repositorios. La estructuración y clasificación adecuadas facilitan la recuperación eficiente de la información cuando sea necesario. Las tecnologías de almacenamiento en la nube y bases de datos desempeñan un papel vital en esta fase.

Etapa 3: Procesamiento y análisis

Esta etapa involucra el procesamiento y el análisis de los datos para extraer información valiosa. Aquí se aplican técnicas de análisis de datos, como la minería de datos, la inteligencia artificial o el aprendizaje automático, para descubrir patrones, tendencias y conocimientos. El objetivo es transformar los datos en información significativa que pueda respaldar la toma de decisiones.

Etapa 4: Distribución y acceso

Una vez que los datos han sido procesados y analizados, se distribuyen a los usuarios o sistemas relevantes. Esta etapa implica la entrega de información procesada mediante informes, visualizaciones, aplicaciones o cualquier medio que permita a los usuarios acceder y utilizar la información de manera efectiva. La accesibilidad es clave para garantizar que los datos se utilicen de manera óptima.

Etapa 5: Retención y copia de seguridad

La retención de datos es crucial por razones legales, regulatorias y operativas. En esta etapa se establecen políticas para determinar cuánto tiempo se deben conservar los datos en función de su relevancia y uso potencial futuro. Además, se hacen copias de seguridad para garantizar la recuperación en caso de pérdida de datos por fallos técnicos o sucesos inesperados.

Etapa 6: Archivado y gestión de datos históricos

Cuando los datos ya no son necesarios para operaciones diarias, se transfieren a sistemas de almacenamiento o se archivan. Así, esta etapa implica la gestión eficiente de datos históricos, permitiendo su recuperación si es necesario para auditorías, cumplimiento normativo u otros fines. En este sentido, es muy importante establecer políticas claras para el archivado y la gestión de datos históricos.

Etapa 7: Eliminación segura

La última etapa del ciclo de vida de los datos es la eliminación segura, puesto que los datos obsoletos o que ya no son relevantes deben ser eliminados de manera segura para evitar riesgos de seguridad y cumplir con las regulaciones de privacidad. Esto implica la destrucción de datos de forma que no puedan ser recuperados, ya sea físicamente o mediante métodos de eliminación digital seguros.

Ejemplos prácticos del ciclo de vida de los datos

Para que comprendas mejor de qué hablamos, te vamos a exponer a continuación tres ejemplos prácticos en los que puedes ver, en diferentes sectores, cómo se tratan los datos y los ciclos de vida que atraviesan:

E-commerce:

  • Creación: Registro de transacciones y datos de clientes.
  • Almacenamiento y organización: Almacenamiento seguro en bases de datos.
  • Procesamiento y análisis: Análisis de patrones de compra y preferencias.
  • Distribución y acceso: Personalización de recomendaciones de productos.
  • Archivado y gestión de datos históricos: Archivo de datos de productos descatalogados.
  • Eliminación segura: Eliminación de datos de clientes inactivos según políticas.

Sector financiero:

  • Creación: Registro de transacciones financieras.
  • Almacenamiento y organización: Almacenamiento seguro en sistemas bancarios.
  • Procesamiento y análisis: Análisis de riesgo crediticio y patrones de gastos.
  • Distribución y acceso: Acceso a información de cuenta a través de aplicaciones.
  • Archivado y gestión de datos históricos: Archivado de registros financieros antiguos.
  • Eliminación segura: Eliminación de datos de cuentas cerradas.

Salud y ciencias de la vida:

  • Creación: Registro de historiales médicos y resultados de pruebas.
  • Almacenamiento y organización: Almacenamiento seguro en sistemas de salud.
  • Procesamiento y análisis: Análisis de datos para diagnósticos y tratamientos.
  • Distribución y acceso: Acceso a información de pacientes por profesionales de la salud.
  • Archivado y gestión de datos históricos: Archivado de historiales médicos antiguos.
  • Eliminación segura: Eliminación de datos médicos de pacientes fallecidos.

Os recomendamos que no dejéis de actualizaros en las últimas tendencias y adquiráis los conocimientos adecuados sobre el ciclo de vida de los datos. Os invito a que miréis detenidamente el Máster en Big Data y Business Analytics [MBDA].

  • Fecha de publicación
  • Marzo 2024
  • Business
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