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Autor | M. Martínez Euklidiadas
La gestión del ciclo de vida de los datos, DLM por Database Lifecycle Management, es una estrategia de datos cada vez más usada en las organizaciones. Lo usan las empresas en busca de beneficios, los investigadores de cara a afinar sus descubrimientos y los gestores urbanos para diseñar políticas urbanas efectivas basadas en datos.
¿Qué es la gestión del ciclo de vida de los datos (DLM)?
La gestión del ciclo de vida de los datos es una forma de estructurar los pasos que sigue la información dentro de una organización cuando el objetivo es maximizar el valor que aporta esta materia prima, así como maximizar el tiempo a lo largo de la cual son útiles. Para cumplir con estas metas, la DLM suele seguir una serie de fases cíclicas.
Las seis fases del ciclo de vida de los datos
- Captura de datos: en esta fase se recopilan datos de diversas fuentes como sensores, elementos del IoT, bases de datos externas, etc.
- Mantenimiento o conservación de datos: consiste en la organización digital, curado y síntesis de las señales de entrada.
- Uso de datos: los datos se utilizan como materia prima, generalmente para análisis que aportan valor y los convierten en información o conocimiento.
- Publicación o liberación de datos: en esta fase, que puede ser previa a la anterior, se autoriza a diferentes usuarios el uso de la base de datos.
- Archivo de datos: tanto aquellos datos que no hayan recibido uso como aquellos que sí necesitan ser archivados e indexados para el futuro.
- Borrado de datos: generalmente los datos borrados ya están duplicados, eliminándose para evitar la generación de ruido estadístico o la aparición de errores.
¿Cómo se utiliza el modelo DLM en las ciudades inteligentes?
Las smart cities abordan enormes retos a la hora de gestionar el ingente volumen de datos urbanos que manejan. Estos datos provienen de diferentes fuentes, históricamente independientes y consideradas ‘islas de datos’, como puedan ser gestión de residuos, ocupación urbana, niveles de contaminación, probabilidad de que se cometa un delito, etc.
Todos estos datos, y alguno de carácter más privado como puedan ser datos médicos o estadísticas sobre movilidad dentro de los barrios, se están agrupando en bases de datos y nubes híbridas conectadas entre sí a través de instancias.
Esto suma varios niveles de complejidad a la política urbana, puesto que introduce la custodia segura y anonimizada de los datos. En otras palabras, el flujo DLM necesita blindarse de los ciberdelincuentes.
¿Cuáles son los tres objetivos principales de la gestión del ciclo de vida de los datos (DLM)?
La gestión del ciclo de vida de los datos tiene tres objetivos principales que han de cumplirse en todo momento:
1. Seguridad y confidencialidad de los datos
Debido al valor que pueden tener los datos tanto en mercados regulados como en los black markets, es necesario blindar su acceso a los ciberdelincuentes. Esto es especialmente importante de cara a regulaciones como el RGPD europeo o ante datos de corte personal.
2. Disponibilidad en todo momento
Al tiempo, es imperativo que los datos se encuentren disponibles cuando sean necesarios. De poco sirve protegerlos en un espacio no conectado a internet si no están disponibles en el momento en que hace falta usarlos. De ahí que se suela trabajar cada vez más en soluciones en la nube.
3. Integridad estructural a largo plazo
El acceso en paralelo de varios usuarios a la misma base de datos o las diferentes copias de seguridad en entornos seguros, sumado a errores de copiado, afectan a la integridad de los datos a largo plazo. Sin embargo, estos necesitan mantenerse estables sin importar el uso que se dé de los mismos.
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