En el mundo actual, impulsado por la inteligencia artificial y en rápida evolución, no es ningún secreto que los datos son fundamentales para tomar decisiones informadas y desarrollar una ventaja competitiva. El aumento de la disponibilidad de datos ha abierto nuevos horizontes para muchas organizaciones, pero cualquier tesoro de información presenta un conjunto único de desafíos.
Descubrimiento de datosEl meticuloso proceso de escanear y clasificar datos dentro de los sistemas para crear un mapa de datos exhaustivo ha evolucionado, pasando del escaneo convencional de metadatos a un sofisticado arte impulsado por la IA y el aprendizaje automático, pero ¿qué retos plantea?
En este artículo, nos adentramos en la evolución de la detección de datos y en cómo los avances tecnológicos no sólo han reconfigurado el panorama de la privacidad de los datos, sino que han facultado a las organizaciones para salvaguardar la información personal, garantizando el cumplimiento de las estrictas normativas sobre privacidad.
Imagínese un escenario en el que los elementos de datos críticos existen en múltiples fuentes sin una única y definitiva fuente de verdad. Sin duda, esto da lugar a incoherencias, crea confusión y dificulta la toma de decisiones eficaz. Establecer una fuente de confianza para estos datos es crucial para garantizar la coherencia y la precisión, al tiempo que se puede encontrar lo que se busca de manera más eficiente.
Cualquier incoherencia en las prácticas y normas de gobernanza de datos dará lugar a problemas de calidad de los datos, por lo que es crucial que las políticas puedan supervisarse y aplicarse con mayor eficacia. Es como tener una biblioteca sin catálogo: encontrar la información adecuada resulta desalentador cuando debería ser sencillo y sin estrés. Un marco coherente de gobernanza de datos es esencial para garantizar la fiabilidad de los datos.
Sin una taxonomía de datos clara y estandarizada, es fácil que surjan problemas, como interpretaciones erróneas de los elementos de datos. Una taxonomía bien definida garantiza que las personas pertinentes hablen el mismo lenguaje de datos, lo que minimiza los errores y la desalineación. Por ejemplo, si los datos de los clientes se clasifican de forma diferente en los distintos departamentos (por ejemplo, si los equipos de marketing tienen sus propias categorizaciones para los tipos de clientes), será difícil crear un perfil de cliente unificado, lo que puede afectar a las estrategias de ventas y a la gestión de las relaciones con los clientes. En pocas palabras, no hay lugar para la ambigüedad.
Es muy fácil generar una gran cantidad de datos no estructurados, ya sean documentos, correos electrónicos, hojas de cálculo, cartas o contratos. El problema es que estos datos suelen crearse y almacenarse en distintos sistemas, aplicaciones, almacenes de archivos compartidos y bases de datos. Esta dispersión de los datos en múltiples plataformas dificulta el mantenimiento coherente de la protección y la confidencialidad de los datos. Al mismo tiempo, los empleados tienen dificultades para localizar la información crítica, lo que provoca retrasos en la toma de decisiones y una disminución de la productividad.
Los datos son tan valiosos como su calidad. Como dijo el creador de la World Wide Web, Tim Berners-Lee, "Los datos son algo precioso y durarán más que los propios sistemas". La mala calidad de los datos, incluidas las imprecisiones y las incoherencias, no sólo puede inducir a error a los responsables de la toma de decisiones, sino también dar lugar a costosos errores. Abordar la calidad de los datos mediante procesos de validación y enriquecimiento es fundamental para obtener información fiable y procesable.
El tratamiento inadecuado de datos sensibles o el incumplimiento de la normativa sobre privacidad de datos puede acarrear riesgos legales y de reputación. Es esencial contar con controles sólidos de la privacidad de los datos y medidas de cumplimiento. Al mismo tiempo, debe ser capaz de prevenir de forma proactiva el acceso no autorizado o la violación de datos. Proteger los datos durante el proceso de descubrimiento es fundamental. La aplicación de mecanismos de cifrado, control de acceso y supervisión ayuda a mitigar los riesgos de seguridad.
Como ya hemos comentado, los volúmenes de datos no hacen más que crecer y, con ello, la escalabilidad se convierte en un reto para muchas organizaciones, especialmente cuando no cuentan con el conjunto adecuado de herramientas y procesos de descubrimiento de datos. La implantación de soluciones escalables de almacenamiento y procesamiento de datos permitirá a su empresa seguir el ritmo del aumento de las fuentes de datos.
Estos retos subrayan la importancia de un planteamiento estratégico y holístico de la gestión de datos, que abarque la gobernanza, la garantía de calidad, las medidas de seguridad y la formación continua de los usuarios. Abordar estas cuestiones es fundamental para las organizaciones que pretenden aprovechar los datos como un activo valioso para la toma de decisiones informadas y la ventaja competitiva.
En El Grupo de Privacidad de DatosAyudamos a las organizaciones a agilizar el acceso empresarial a los datos, mejorar su calidad y unificar sus iniciativas de privacidad, seguridad y gobernanza de datos. Cuando sea capaz de trabaja con nosotros A través de una única plataforma que reduce el volumen de trabajo duplicado en los grupos funcionales, puede mejorar sus prácticas de gestión de datos no sólo para hacer frente a los retos del mundo basado en los datos, sino para superarlos, garantizando tanto el cumplimiento de las normativas como el éxito empresarial.
