Datos y su gesti贸n hoy

viernes 14 de junio del 2024
El dato y su relaci贸n con el desarrollo de la empresa tiene distintas aproximaciones seg煤n el territorio y la cultura de desarrollo. La evoluci贸n tecnol贸gica ha modificado m谩s en los 煤ltimos diez a帽os la gesti贸n de esos datos. El reto sigue siendo ser competitivos y eficientes en un nuevo contexto.


La gesti贸n de datos permite a las empresas tomar decisiones a partir de realidades tangibles. El 茅xito, o el error, puede venir determinado por un trato efectivo de los datos. Recopilar, almacenar, analizar y utilizar los resultados adecuadamente pueden dar cuenta de ello. Las consecuencias es entender mejor al cliente, optimizar los procesos y hasta desarrollar nuevos productos y servicios.

A partir de aqu铆, hay una serie de elementos que indican el mejor modelo para la gesti贸n hoy de los datos. En primer lugar, es b谩sico definir una gobernanza de los mismos datos. Esa gobernanza debe definir la disponibilidad de los datos, su usabilidad, integridad y la seguridad.

Es importante definir qui茅n es responsable de qu茅, tener directrices sobre c贸mo se deben manejar los datos y actuar bajo el contexto de la normativa global y de cada territorio. Este tema lo trataremos m谩s adelante m谩s concretamente.

De la gobernanza se debe derivar hacia la calidad de los datos. Esta debe conducir a que los datos sean irrefutables.聽 Para ello cabe incidir en procesos que permitan validar la exactitud de los datos. A su vez, se debe activar una supervisi贸n constante de la captaci贸n y procesamiento.

Esa calidad tambi茅n depende de la arquitectura bajo la que se construye el proceso. En estos momentos, esa arquitectura debe estar dise帽ada para gestionar enormes vol煤menes de datos. Adem谩s, provienen de m煤ltiples fuentes. Por ello, caben herramientas que permitan interconectar todos los puntos de salida de esos datos.

Una vez recopilados los datos, el an谩lisis de los mismos para los resultados finales es lo que actualmente ha variado enormemente. La incorporaci贸n de la inteligencia artificial generativa es la punta del iceberg de lo que en el 煤ltimo lustro ha afectado al an谩lisis de datos.

En estos momentos, la IA ayuda a analizar los datos con modelos predictivos basados en patrones. Pero tambi茅n es capaz de optimizar el tratamiento de billones de datos de forma automatizada en milisegundos.

Esta es una de las tecnolog铆as que deben ser integradas en la gesti贸n de los datos hoy. Hay otras que hace tiempo de las que se hablan, y que tambi茅n deben tenerse en cuenta. La primera es el Blockchain. Aunque parezca olvidado, el Blockchain puede ofrecer una forma segura y transparente para saber qu茅 se hace con los datos y su trazabilidad.

La segunda es la de la computaci贸n en la nube. El 鈥榗loud computing鈥 permite ofrecer m谩s flexibilidad y escalabilidad para la gesti贸n de datos. Con la interconexi贸n citada, esa computaci贸n permite activar formatos que dejan de depender de la territorialidad.

De todos modos, los territorios s铆 que pueden determinar el modelo de gesti贸n de los datos. En estos momentos hay tres bloques territoriales que dominan la determinaci贸n de la aproximaci贸n a los datos: la Uni贸n Europea (UE), Estados Unidos (EE.UU.) y China.

En la UE, el punto de partida es el Reglamento General de Protecci贸n de Datos (GDPR). Es un reglamento unificado que se centra en el consentimiento de quien da los datos (ciudadan铆a) y su privacidad. Todo proceso de gesti贸n de los datos en la UE debe estar definido bajo las premisas de consentimiento y privacidad.

En los Estados Unidos, hay una regulaci贸n m谩s sectorial y no centralizada. A su vez, el consentimiento de quien da los datos es impl铆cito. Recae sobre la ciudadan铆a la responsabilidad de ceder los datos. En China, la pol铆tica de gesti贸n de datos recae sobre las propias administraciones. Es la administraci贸n quien puede captar datos, sin responsabilidad.