Una buena estrategia de Data Lifecycle Management asegurará un acceso fácil y eficaz a tus datos más útiles.

En la década de los 80's se anunció el surgimiento del Data Lifecycle Management (DLM) el cual, en términos simples, es el ciclo de la vida de tus datos, desde la creación hasta su almacenamiento definitivo o eliminación.

Puesto que muchos datos contienen información en bruto, un correcto DLM tiene como objetivo final su transformación en información accionable y conocimientos útiles para la empresa. Las fases en las que el Data Lifecycle Management hace énfasis son las siguientes:

Fase 1. Ingesta y Transmisión de datos

Fase 2. Data Staging

Fase 3. Síntesis y Preparación

Fase 4. Análisis y explotación de los datos

Fase 1. Ingesta y Transmisión de datos.

Ingesta: es la incorporación de datos internos y externos. Existen tres formas principales para adquirir datos:

• Desde agentes externos a la empresa.

• Creados por tu personal o dispositivos del negocio.

• A través de dispositivos IoT, metadatos y contexto.

Transmisión: los datos deben tener capacidad de movimiento según las necesidades del negocio, tanto de manera interna (organizacional), como externa.

Fase 2. Data Staging.

Almacenamiento: Los datos ocupan un espacio y deben ser almacenados en repositorios adecuados (DBs). Esto otorga a la organización acceso y control, indispensables para el correcto funcionamiento de una empresa.

Mantenimiento: Mejor prevenir que reparar. Esta fase asegura que todo esté en su lugar para garantizar disponibilidad y confiabilidad, evita la redundancia y permite la recuperación ante desastres.

Fase 3. Síntesis y Preparación.

Data Cleansing, modelado y segmentación: Algunos datos son útiles desde el principio, otros deben limpiarse, transformarse o traducirse en conocimientos para su uso. Este procesamiento individual permite filtrar información confiable y útil.

Fase 4. Análisis y explotación de datos.

Usando plataformas especiales para facilitar el tratamiento y representación de enormes volúmenes de información, los analistas pueden estudiar grandes cantidades de datos para plasmar ideas y traducir sus descubrimientos en conocimientos asequibles.

Da el siguiente paso.

Cuando hablamos de toma de decisiones empresariales, tu base de datos es tan útil como confiables sean tus datos.

En Data IQ te acompañamos a lo largo del DLM para identificar oportunamente los desafíos de datos de tu empresa y así brindarte la mejor solución.