Pasos para la modernización de datos

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La modernización de datos es el proceso de convertir los activos de datos de una organización en formatos más utilizables para el lugar de trabajo moderno. Una forma de hacerlo es trasladar los datos de los sistemas heredados a un nuevo sistema que funcione en una plataforma basada en la nube.

La modernización de datos también puede implicar la extracción de datos de aplicaciones o bases de datos heredadas, la limpieza de los datos y su importación a un sistema moderno. Una vez que los datos se han modernizado y trasladado a una plataforma más nueva, los usuarios pueden explorarlos con características como herramientas de visualización interactiva, funciones analíticas avanzadas, capacidades de aprendizaje automático y acceso móvil.

Estrategias de modernización de datos

Hay muchas estrategias de modernización de datos entre las que elegir, como la gestión de datos abiertos o la gobernanza de datos. La elección de la estrategia dependerá de las necesidades de su empresa u organización. Sin embargo, en la mayoría de los casos, querrá seguir estos pasos para optimizar sus esfuerzos de modernización de datos.

  • Consolidar los datos de múltiples fuentes en una única base de datos

Los datos suelen estar dispersos en numerosos sistemas y aplicaciones dentro de una empresa. Una base de datos consolidada es una buena solución para garantizar que los datos sean más fáciles de encontrar, accesibles y actualizados. 

  • Mapee sus activos de datos

Saber qué activos de datos están disponibles en su empresa es un paso esencial en cualquier esfuerzo de modernización de datos. Una comprensión clara de los tipos de datos que se almacenan en los diferentes departamentos, dónde se encuentran los datos en la red, y la edad y el formato de los datos le ayudará a identificar el mejor curso de acción para modernizar esos datos.

  • Invertir en aprendizaje automático e inteligencia artificial

Algunas de las funciones más importantes de la IA/ML para los datos incluyen la extracción automatizada de datos no estructurados, el análisis predictivo y la automatización del flujo de trabajo.

  • Asegure sus datos

El cifrado codifica el contenido de un mensaje o archivo, lo que dificulta la lectura de los datos sin autorización y mantiene a las partes no autorizadas alejadas de la información sensible de la empresa.

  • Comprobar la información sensible

Identificar y comprobar la información sensible garantizará el cumplimiento de las normas del sector y los requisitos normativos, como la HIPAA y el GDPR, independientemente de cómo se modernicen y trasladen los datos.

  • Establecer un plan de gobernanza

Un plan de gobernanza determina quién es el propietario de los datos, quién los mantiene y quién accede a ellos, y también incluye políticas detalladas sobre cómo deben utilizarse los datos. 

  • Limpie sus datos

Esto implica la eliminación de los valores redundantes, no válidos, erróneos o inexactos de los campos existentes para que sólo quede la información precisa y relevante. 

  • Archivar los datos

Los archivos de datos proporcionan un almacenamiento de información digital a largo plazo y suelen conservar versiones antiguas de los archivos. Una vez que se ha creado un archivo, se pueden distribuir copias de los datos a otras ubicaciones con fines de copia de seguridad. 

Descubre la innovación

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