¿Qué es la dispersión de datos?

La dispersión de datos se refiere a los crecientes volúmenes de datos producidos por las organizaciones y a las dificultades que esto crea en la gestión y el control de los datos. A medida que las organizaciones recopilan datos -internamente y a través de una flota de herramientas de software empresarial-, puede resultar difícil comprender qué datos se almacenan y dónde. El aumento de los sistemas de almacenamiento y de los formatos de datos complica aún más la gestión de los datos, lo que se traduce en una falta de visibilidad y control que puede dar lugar a riesgos para la seguridad de los datos , operaciones de datos ineficaces y un aumento de los costes de la nube.

Para mitigar el impacto de la dispersión de datos, se pueden utilizar soluciones automatizadas de descubrimiento de datos y clasificación de datos para escanear los repositorios y clasificar los datos sensibles. Establecer políticas para tratar el control de acceso a los datos también puede ser beneficioso. Las herramientas de prevención de pérdida de datos (DLP) pueden detectar y bloquear datos sensibles que salgan del perímetro de la organización, mientras que las herramientas de detección y respuesta de datos (DDR) ofrecen una funcionalidad similar en implementaciones en nubes públicas.

Explicación de la dispersión de datos

La dispersión de datos se produce cuando los activos de datos de una organización se expanden rápidamente y se dispersan por múltiples sistemas, ubicaciones y soluciones de almacenamiento. Este fenómeno es el resultado de una combinación de factores: el aumento del volumen de datos, la creciente dependencia de las herramientas digitales y la adopción generalizada de diversas opciones de almacenamiento como los servicios en la nube, los servidores in situ y los dispositivos remotos.

Varios factores contribuyen a la dispersión de datos. El crecimiento exponencial de la generación de datos, impulsado por las redes sociales, los dispositivos de IoT y otras tecnologías digitales, da lugar a conjuntos de datos más grandes que las organizaciones deben gestionar. En segundo lugar, el cambio a modalidades de trabajo remotas e híbridas hace necesario el uso de herramientas de colaboración, lo que provoca que los datos se dispersen por distintas plataformas. En tercer lugar, la implementación de múltiples soluciones de almacenamiento de datos, como entornos de nube públicos, privados e híbridos, aumenta la complejidad de la gestión de datos en numerosas ubicaciones.

En consecuencia, las organizaciones se enfrentan a retos a la hora de mantener la visibilidad, el control y la seguridad de sus datos. El panorama fragmentado de los datos aumenta el riesgo de violaciones de datos, compromete los esfuerzos de cumplimiento y dificulta el análisis de los datos. Hacer frente a la dispersión de datos requiere una estrategia integral, que abarque políticas de gobernanza de datos, una gestión centralizada de los datos y medidas de seguridad rigurosas para protegerse de las posibles amenazas.

El reto de la dispersión de datos

La dispersión de datos plantea retos complejos a las organizaciones, ya que la rápida expansión y dispersión de los activos de datos complica su gestión.

Cumplimiento normativo

Garantizar el cumplimiento de las normativas de protección de datos en evolución, como GDPR, CCPAy HIPAA, requiere una supervisión, actualización y auditoría continuas de las prácticas de almacenamiento de datos y de procesamiento. La dispersión de datos complica estas tareas al dificultar la localización, clasificación y gestión de la información confidencial dispersa en plataformas y soluciones de almacenamiento dispares.

Riesgos de seguridad

Un panorama de datos fragmentado plantea mayores riesgos de fugas de datos, brechas y accesos no autorizados, ya que la implementación y el mantenimiento de medidas de seguridad uniformes en varias ubicaciones de almacenamiento se convierte en un reto. La dispersión de datos requiere una supervisión continua, encriptacióny gestión del control de acceso , que se vuelven cada vez más complejas a medida que se dispersan los activos de datos.

Aumento de los costes de almacenamiento

La dispersión de datos conlleva mayores gastos de almacenamiento, ya que las organizaciones deben invertir en múltiples soluciones de almacenamiento, migración de datos y herramientas de integración. Además, aumentan las inversiones en recursos para el mantenimiento, las copias de seguridad y la recuperación de datos, lo que supone una carga para los presupuestos de TI.

Gobernanza de datos

La dispersión de datos complica el desarrollo y la aplicación de políticas y protocolos integrales de gobernanza de datos. Garantizar la coherencia en el acceso, el uso, el intercambio y la conservación de los datos resulta cada vez más difícil, lo que puede dar lugar a un uso indebido de los datos, una mala gestión y el incumplimiento de las normas internas y externas.

Inconsistencia de los datos

Los activos de datos dispersos son propensos a tener información duplicada, obsoleta o contradictoria, lo que da lugar a conjuntos de datos poco fiables e incoherentes. La dispersión de datos puede causar problemas de control de versiones, complicar la deduplicación de datos y obstaculizar los esfuerzos de normalización de datos, afectando a su calidad e integridad.

Gestión

La dispersión de datos exige un mayor esfuerzo y recursos de los equipos de TI para supervisar, coordinar y mantener los activos de datos. La integración, la sincronización y la automatización de los datos en múltiples plataformas son cada vez más complejas, lo que dificulta la gestión eficaz de los datos y sobrecarga los recursos informáticos.

Ineficiencia

Los datos fragmentados complican los procesos de recuperación y análisis, reduciendo la eficacia de la organización. La toma de decisiones basada en datos se ve obstaculizada por la necesidad de consolidar, limpiar y validar datos procedentes de múltiples fuentes, lo que ralentiza el análisis y aumenta la probabilidad de errores.

Mala calidad de los datos

La dispersión de datos contribuye a la inexactitud, el carácter incompleto y la irrelevancia, disminuyendo la calidad general y el valor potencial de los activos de datos. Garantizar la calidad y la coherencia de los datos en soluciones de almacenamiento dispersas requiere procesos continuos de supervisión, validación y limpieza, lo que aumenta la complejidad de la gestión de la calidad de los datos.

Acceso no controlado

El control centralizado de los datos dispersos es todo un reto, lo que aumenta el riesgo de acceso y uso no autorizados. La proliferación de datos exige a las organizaciones la implementación de controles de acceso granulares, la supervisión continua y la auditoría de las actividades de los usuarios para mitigar los riesgos de fugas o filtraciones de datos.

Cuestiones de visibilidad

La dispersión de datos oscurece una visión global de los activos de datos de una organización, lo que dificulta la supervisión, el análisis y el aprovechamiento eficaces de los datos para la toma de decisiones estratégicas. Conseguir una visión unificada de los activos de datos en varias plataformas y soluciones de almacenamiento requiere complejos esfuerzos de integración y consolidación de datos.

Mejores prácticas para superar la dispersión de datos

La gestión eficaz de la dispersión de datos implica la implementación de estrategias integrales y el aprovechamiento de tecnologías avanzadas para hacer frente a los retos que plantean los activos de datos dispersos. He aquí algunos pasos clave de una exposición bien redactada y muy detallada:

Desarrollar un marco de gobernanza de datos

Establezca un marco sólido de gobernanza de datos que describa las políticas, protocolos y funciones para el acceso, uso, intercambio, conservación y eliminación de datos. Este marco debe ajustarse a los requisitos normativos de cumplimiento y a las mejores prácticas del sector para garantizar la coherencia, la calidad y la seguridad de los datos en toda la organización.

Centralizar el almacenamiento y la gestión de datos

Consolide las soluciones de almacenamiento y gestión de datos para conseguir una visión unificada de sus activos de datos. Implemente lagos de datos, almacenes de datos o soluciones híbridas que faciliten la centralización e integración de los datos procedentes de diversas fuentes, al tiempo que se adaptan a las necesidades de almacenamiento y procesamiento de la organización.

Implementación de la clasificación y catalogación de datos

Emplee herramientas de clasificación de datos y catalogación para identificar, etiquetar y categorizar los activos de datos en función de su sensibilidad, criticidad y uso. El proceso de catalogación de datos ayuda a organizar los datos, agilizar los controles de acceso y garantizar el cumplimiento de la normativa de protección de datos.

Utilizar la deduplicación y normalización de datos

Aplique técnicas de deduplicación y normalización de datos para eliminar los datos duplicados, obsoletos o contradictorios, mejorando así la calidad y la coherencia de los datos. Estas técnicas pueden reducir los costes de almacenamiento, mejorar la eficacia de la recuperación de datos y facilitar un análisis preciso de los mismos.

Automatizar el descubrimiento y la gestión de datos

Aproveche las herramientas de automatización para el descubrimiento de datos, la integración y la gestión. Estas herramientas permiten a las organizaciones supervisar y gestionar los activos de datos en múltiples plataformas, detectar automáticamente anomalías o infracciones de las políticas y realizar tareas de transformación de datos con mayor eficacia.

Establezca controles de acceso y supervisión

Implemente controles de acceso granulares basados en las funciones de los usuarios, las responsabilidades y la sensibilidad de los datos. Supervise y audite continuamente las actividades de los usuarios para detectar accesos o usos no autorizados, garantizando la seguridad de los datos y el cumplimiento normativo.

Optimización de las soluciones de almacenamiento

Evalúe y optimice regularmente las soluciones de almacenamiento, teniendo en cuenta factores como el coste, el rendimiento, la escalabilidad y la seguridad. Seleccione la combinación más adecuada de almacenamiento en nube in situ, pública, privada o híbrida para satisfacer los requisitos de almacenamiento y procesamiento de datos de la organización.

Mejorar la seguridad y el cifrado de los datos

Refuerce las medidas de seguridad de los datos empleando el cifrado, protocolos seguros de transferencia de datos y mecanismos avanzados de detección de amenazas. Actualice y parchee regularmente las herramientas y el software de seguridad para protegerse de las amenazas y vulnerabilidades emergentes.

Implementación de políticas de conservación y eliminación de datos

Defina y aplique políticas de conservación y eliminación de datos acordes con los requisitos normativos y las necesidades de la organización. Revise y elimine regularmente los datos obsoletos o innecesarios para reducir los costes de almacenamiento y minimizar los riesgos de seguridad.

Supervisar y mejorar continuamente

Evalúe y perfeccione periódicamente las estrategias de gestión de datos en respuesta a la evolución de los requisitos empresariales, los avances tecnológicos y los cambios normativos. Invierta en la formación de los empleados, en tecnologías avanzadas y en la mejora de los procesos para mejorar las capacidades de gestión de datos y hacer frente a los retos actuales de la dispersión de datos.

Preguntas frecuentes sobre la dispersión de datos