¿Qué es la Gestión del Ciclo de Vida de los Datos (DLM)? [Explicado de Forma Sencilla]
La gestión del ciclo de vida de los datos puede ayudar a crear los procesos y estrategias necesarios para mantener tus datos en cumplimiento y seguros.
¿Qué es la gestión del ciclo de vida de los datos (DLM)? La gestión del ciclo de vida de los datos, o DLM, es una forma de gestionar los datos desde su creación hasta su eliminación. Los productos de DLM ayudan a automatizar el ciclo de vida de los datos y a mantener el proceso en cumplimiento con los estándares de la industria.
¿Cuáles son las etapas de la gestión del ciclo de vida de los datos?
Como su nombre lo indica, la DLM, como práctica, se centra en el movimiento de los datos desde su creación hasta su eliminación final. Este viaje, aunque aparentemente simple, puede volverse bastante complejo dependiendo de los sistemas por los que pasan los datos y los usos que una organización aplica a su información.
Dicho esto, la fortaleza de una estrategia de DLM bien concebida es que fundamenta esta complejidad en un conjunto básico e intuitivo de etapas, cada una aplicándose a un momento o lugar donde esos datos son utilizados o transformados.
Las etapas típicas de una estrategia de DLM generalmente incluyen lo siguiente:
- Creación: En algún momento, los datos se crean dentro del sistema. “Creación” puede referirse a la creación específica e intencional (como la adquisición de datos de clientes o socios, la entrada de datos durante las operaciones comerciales y la captura automática de datos) o indirectamente (recopilados a partir de comportamientos de los usuarios).
- Recolección: A medida que se crean los datos, deben ser recolectados a través de canales de datos que los lleven desde su punto de creación a ubicaciones centralizadas. La ubicación real puede variar, incluyendo bases de datos centralizadas, infraestructura en la nube, infraestructura de computación en el borde o nodos de almacenamiento temporales para procesamiento.
En esta etapa, también encontrarás varios métodos o aplicaciones diferentes para recopilar estos datos, todos los cuales impactan cómo se crean. Estas formas de recolección pueden incluir aplicaciones de oficina, auditorías y registros automatizados, o interfaces de usuario como formularios web.
- Procesamiento: Los datos en bruto que han sido creados y recolectados pueden ser útiles, pero más a menudo que no, esa información debe ser procesada para hacerla utilizable. En esta etapa, se implementan operaciones para excluir datos ficticios o corruptos, transformar datos en diferentes formatos, comprimir esos datos (si es necesario) y asegurar esos datos mediante cifrado.
- Almacenamiento: Los datos procesados se almacenan. En esta etapa, la información se formatea en conjuntos de datos específicos con metadatos únicos, clasificaciones u otro formato requerido.
- Uso: Los usuarios finales y las aplicaciones utilizan datos limpios, formateados y almacenados. En esta etapa, los datos se implementan en aplicaciones de visualización, datos de entrenamiento para programas de aprendizaje automático o conjuntos de datos para software de computación en la nube utilizado por organizaciones empresariales y sus empleados.
- Gestión: De principio a fin, los datos deben ser gestionados para asegurar que sean seguros, que se mantenga la privacidad de los datos y que su manejo cumpla con los estándares de cumplimiento relevantes. Una solución de gestión de datos proporciona adecuadamente la infraestructura operativa para gobernar los datos a lo largo de estas fases.
- Archivo: Cuando los datos no están bajo demanda inmediata para procesamiento o uso, pero sirven a un propósito en las operaciones generales (ya sea relacionado con el cumplimiento normativo, expectativas de mantenimiento de datos estándar de la industria o servicios de datos a largo plazo), entonces se archivan. Estos archivos a menudo requerirán la misma seguridad que el almacenamiento regular, pero pueden residir en modos más lentos de almacenamiento digital.
- Destrucción: Una vez que ya no hay un caso de negocio razonable para mantener los datos recolectados, la organización debe destruirlos. Esto va mucho más allá de simplemente “eliminarlos” porque la eliminación no elimina la información del almacenamiento físico.
Las organizaciones deben destruir digitalmente los datos (a través de técnicas de sanitización y cero) o destruir físicamente los medios de almacenamiento (trituración, fusión, quema, magnetización, etc.).
¿Cuáles son los beneficios de una estrategia de gestión del ciclo de vida de los datos?
Puede que no haga falta decir que implementar estrategias de gestión del ciclo de vida de los datos tiene grandes beneficios. Esto puede subestimar el valor de DLM en general. En muchos casos, estos beneficios son técnicamente opcionales pero significativos (como reducir costos). En otros casos, trabajar con DLM como parte de una estrategia general de datos debe seguir regulaciones y problemas de seguridad.
Algunos de los beneficios incluyen:
Asegurar la Integridad
Los datos son casi inútiles si una organización no puede garantizar la integridad de esos datos. Sin tal integridad, los análisis y la inteligencia derivados de esos datos son sospechosos en el mejor de los casos.
Una estrategia de gestión del ciclo de vida de los datos proporciona a tu organización una forma de establecer controles y verificaciones integrales para que la integridad de los datos pueda ser garantizada a lo largo de procesos grandes y automatizados.
Contribuir a la Seguridad y el Cumplimiento
La ciberseguridad y el cumplimiento normativo son críticos y necesarios para manejar datos privados, especialmente para cualquier organización que maneje información personal identificable (PII), información de salud protegida (PHI) o cualquier otra forma de información protegida o privada.
Implementar controles de seguridad adecuados es imposible sin una comprensión clara de los flujos de datos organizacionales que, a su vez, sugieren la necesidad de procesos en torno a los ciclos de vida de los datos.
Apoyar las Políticas de Gobernanza
La gobernanza de datos, o la gestión de datos a lo largo de toda su vida útil en los sistemas organizacionales, es crítica para una gestión efectiva de la información e integral para la mayoría de los marcos de cumplimiento. No hay una gobernanza efectiva sin tener un control claro sobre la gestión del ciclo de vida de los datos. Una estrategia de DLM debe considerar cómo se envían, comparten, reciben y almacenan los datos privados de terceros y desarrollar una estrategia integral de administración de riesgos de terceros (TPRM).
Gestionar los Costos
Cuando se trata de almacenar, procesar, archivar y recolectar datos, no existen estándares completos de principio a fin. Diferentes tecnologías sirven a diferentes propósitos, apoyan diferentes operaciones y traen diferentes costos.
Con una sólida estrategia de gestión del ciclo de vida de los datos en su lugar, tu organización puede comprender mejor qué tecnologías y procesos se necesitan a lo largo de ese ciclo de vida, y si es posible, cómo gestionar los costos relacionados con esas tecnologías.
¿Cuáles son algunos de los desafíos de la gestión del ciclo de vida de los datos?
Implementar procesos y estrategias de DLM, aunque beneficioso y en muchos casos necesario, también es desafiante. Requiere un esfuerzo significativo y comprensión sobre partes específicas y complicadas de la infraestructura tecnológica y administrativa para implementar adecuadamente DLM y obtener valor de ello.
Algunos de estos desafíos incluyen:
- Flujos de Datos Complejos: Cuando una plataforma en la nube recopila datos de varias, a veces docenas o cientos de fuentes, se requiere bastante orquestación para organizarlos correctamente. Esta orquestación debe considerar los métodos de creación y recolección, los requisitos de procesamiento, etc., lo que puede abrumar a un personal de TI no preparado.
- Volumen de Datos: Además de múltiples flujos de datos, el volumen puro de datos que ingresa puede inundar la efectividad de una estrategia de DLM. Los planes iniciales para implementar DLM deben considerar lo que está llegando y proporcionar el soporte correcto (tecnología, personal, etc.) para procesar y almacenar esos datos adecuadamente.
- Demandas de Acceso: Diferentes departamentos y partes interesadas tienen requisitos muy diferentes para manejar datos en sus aplicaciones. Como tal, la implementación adecuada de DLM debe abordar estas diversas necesidades sin colocar la carga de la complejidad del sistema en el usuario final o su trabajo.
- Seguridad y Cumplimiento: Significativamente, la gestión de flujos de trabajo masivos de datos siempre debe considerar la seguridad y el cumplimiento. Tal consideración es imposible sin una comprensión clara del ciclo de vida de los datos y un plan de gestión en funcionamiento. En consecuencia, las organizaciones deben asegurarse de que DLM sea parte de su administración de riesgos de ciberseguridad.
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- Seguridad y Cumplimiento: Kiteworks utiliza cifrado AES-256 para datos en reposo y TLS 1.2+ para datos en tránsito. El dispositivo virtual reforzado de la plataforma, los controles granulares, la autenticación, otras integraciones de pila de seguridad y el registro y reporte de auditoría integral permiten a las organizaciones demostrar fácilmente y rápidamente el cumplimiento con los estándares de seguridad.
La plataforma Kiteworks tiene informes de cumplimiento listos para usar para regulaciones y estándares de la industria y el gobierno, como la Ley de Portabilidad y Responsabilidad de Seguros de Salud (HIPAA), el Estándar de Seguridad de Datos para la Industria de Tarjetas de Pago (PCI DSS), SOC 2, y el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR).
Además, Kiteworks cuenta con certificación y cumplimiento con varios estándares que incluyen, pero no se limitan a, FedRAMP, FIPS (Estándares Federales de Procesamiento de Información), FISMA (Ley de Gestión de Seguridad de la Información Federal), CMMC (Certificación del Modelo de Madurez de Ciberseguridad), ISO (Organización Internacional de Normalización), y IRAP (Programa de Evaluadores Registrados de Seguridad de la Información).
- Registro de Auditoría: Con los registros de auditoría inmutables de la plataforma Kiteworks, las organizaciones pueden confiar en que los ataques se detectan más pronto y mantienen la cadena de evidencia correcta para realizar análisis forenses.
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- Integración SIEM: Kiteworks admite la integración con soluciones principales de gestión de eventos e información de seguridad (SIEM), incluidas IBM QRadar, ArcSight, FireEye Helix, LogRhythm y otras. También tiene el Splunk Forwarder e incluye una aplicación Splunk.
- Visibilidad y Gestión: El Panel de Control del CISO en Kiteworks ofrece a las organizaciones una visión general de su información: dónde está, quién la está accediendo, cómo se está utilizando y si los datos que se envían, comparten o transfieren cumplen con las regulaciones y estándares. El Panel de Control del CISO permite a los líderes empresariales tomar decisiones informadas mientras proporciona una vista detallada del cumplimiento.
- Entorno de Nube de Tenencia Única: Las transferencias de archivos, el almacenamiento de archivos y el acceso de usuarios ocurren en una instancia dedicada de Kiteworks, implementada en las instalaciones, en los recursos de Infraestructura como Servicio (IaaS) de una organización, o alojada como una instancia privada de tenencia única por Kiteworks en la nube por el servidor de Kiteworks Cloud. Esto significa que no hay tiempo de ejecución compartido, bases de datos o repositorios compartidos, recursos compartidos, ni potencial para brechas o ataques entre nubes.
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