5 formas de mejorar la gobernanza de tus datos no estructurados

Las empresas deben gobernar sus datos para mantenerlos limpios y organizados para un mejor uso. Pueden centrarse en la gobernanza de datos para sus sistemas de registro y datos estructurados, pero ¿qué hay de los grandes datos no estructurados como fotos, videos, documentos digitalizados y mensajes de texto continuos de las redes sociales?

Para mejorar la gobernanza de datos no estructurados, las empresas deben tomar varias medidas proactivas, incluyendo el uso de fuentes confiables y establecer pautas para el acceso de usuarios. Sin embargo, existen algunas limitaciones que pueden obstaculizar la gobernanza efectiva de datos no estructurados.

Desafíos de la gobernanza de grandes datos

Debido a su naturaleza y a las complejidades involucradas en garantizar su calidad, seguridad y cumplimiento, existen varios desafíos para la gobernanza de grandes datos de datos no estructurados:

• Falta de organización inherente: Los datos no estructurados carecen de un esquema fijo, lo que dificulta definir una estructura estándar para el análisis, la gobernanza, la clasificación y la recuperación de datos.
• Seguridad y privacidad de datos: Al recopilar datos de fuentes diversas, los datos no estructurados pueden incluir información sensible que debe identificarse y protegerse contra el acceso, uso y divulgación no autorizados para cumplir con regulaciones como CCPA o GDPR.
• Comprensión contextual: Discernir el contexto de texto, imágenes o videos puede ser desafiante, lo que puede llevar a interpretaciones erróneas.
• Experiencia limitada: Dependiendo únicamente de científicos de datos que carecen de habilidades en tecnología de la información para establecer estándares y procedimientos para los datos puede llevar a problemas como prácticas de datos inconsistentes, vulnerabilidades de seguridad y preocupaciones de cumplimiento.

Entonces, ¿cómo podemos mejorar la gobernanza de datos no estructurados que ahora representa aproximadamente el 80% de los datos corporativos en gestión? Aquí hay cinco formas de abordar el problema en la empresa.

Las 5 mejores formas de mejorar la gobernanza de tus datos no estructurados

1. Utiliza fuentes de datos confiables

Los datos que las organizaciones han creado y acumulado directamente son confiables, pero la mayoría de las organizaciones también adquieren datos de fuentes externas en la nube a medida que construyen un repositorio de datos agregados para análisis.

¿Cómo sabes si los datos de estas fuentes externas son confiables? No lo sabes, a menos que evalúes al proveedor de datos, comprendas de dónde ha obtenido sus datos y sepas cómo ha preparado y asegurado los datos. Por ejemplo, si estás en una industria sensible como la atención médica, querrás saber que los datos de los pacientes se han anonimizado para cumplir con los requisitos de privacidad.

Python en Excel: Ejecuta análisis de datos y visualización con Python dentro de tus hojas de cálculo

Verificar los estándares de gobernanza del proveedor para asegurarse de que se alineen con los propios debería ser una tarea rutinaria que se realice antes de firmar cualquier contrato. Antes de firmar un contrato, también se debe solicitar la última auditoría de TI del proveedor para poder revisar el rendimiento reciente en gobernanza y seguridad.

2. Establece pautas para el acceso y los permisos de los usuarios de datos no estructurados

Los datos estructurados, el sistema de registro, tienen reglas establecidas para el acceso y los permisos de los usuarios, pero los datos no estructurados pueden no tenerlas. El acceso a los datos no estructurados debe seguir las mismas reglas que los datos estructurados.

En otras palabras, el acceso a los datos no estructurados debe estar limitado a aquellos usuarios que necesitan los datos. Dentro de la categoría de acceso, probablemente existan niveles de permiso, donde algunos usuarios tengan más acceso a los datos que otros, dependiendo de la función o rol laboral.

Estas decisiones de acceso de usuarios deben tomarse entre IT y los departamentos de usuarios finales. Deben haber revisiones anuales, como mínimo, y deben existir procedimientos para que, si alguien deja la empresa, su acceso se elimine de inmediato como parte del proceso de separación.

3. Asegura todos los datos

Los conceptos básicos de seguridad de datos son redes confiables; métodos sólidos de acceso y monitoreo de usuarios; monitoreo de perímetro que verifica vulnerabilidades y posibles violaciones; y hábitos de usuario que se alinean con las mejores prácticas de seguridad (como no compartir contraseñas o no copiar datos en unidades USB que puedan llevarse). Si los datos se almacenan en hardware en el límite de la empresa, ese hardware debe estar físicamente cercado y asegurado cuando sea posible, y solo las personas autorizadas pueden acceder a él.

La mayoría de estos estándares y prácticas están en su lugar con los datos estructurados, pero no necesariamente con datos no estructurados, como los datos de Internet de las Cosas.

Cuál es la diferencia entre ingestión de datos y ETL

Los datos no estructurados deben regirse por los mismos niveles de pautas de seguridad y prácticas que su contraparte estructurada.

4. Utiliza registros y capacidad de rastreo

Software de registro y rastreo robusto debe estar continuamente en funcionamiento cuando se trata de grandes datos. ¿Quién o qué está accediendo a los datos? ¿Cuándo y desde dónde se accede a los datos? Si surge algún problema, ¿qué evento inició el problema?

El registro, el rastreo y (en el futuro) la observabilidad disminuyen el tiempo dedicado a resolver el problema y son fundamentales para la seguridad.

5. Elimina los datos incorrectos

Como práctica de limpieza inicial de datos, los datos incorrectos deben eliminarse a medida que los flujos de datos grandes llegan sin procesar. Existe una gran cantidad de datos grandes incorrectos, ya sean documentos innecesarios, flujos de IoT que contienen tantos saludos como información relevante o hilos superficiales en las redes sociales.

El proceso de preparación de datos que forma parte de la ingestión de datos debe eliminar estos datos para que nunca ocupen espacio en el almacenamiento. Los repositorios de datos grandes también deben actualizarse y revisarse regularmente, y los datos que ya no se necesiten deben descartarse.

Uso de herramientas de IA para gestionar datos no estructurados

Los datos no estructurados, en comparación con los datos estructurados, suelen ser muy complejos de procesar y analizar para extraer información, lo que es una de las razones por las que no se utiliza con frecuencia para la inteligencia empresarial. Las tecnologías de IA pueden hacer que el proceso de indexación, seguimiento, minería, análisis y obtención de información de datos no estructurados sea más eficiente. Las herramientas habilitadas para IA ofrecen varias capacidades que pueden manejar información no organizada de manera predefinida:

Las mejores herramientas de automatización de entrada de datos en 2023

• Procesamiento de lenguaje natural: Con PLN, puedes extraer datos de forma automática de datos no estructurados utilizando varios enfoques y técnicas, como análisis de sentimientos, reconocimiento de entidades nombradas, extracción de temas y traducción de idiomas.
• Reconocimiento de imágenes y videos: Las herramientas de IA con tecnología de reconocimiento y clasificación de objetos pueden identificar objetos, personas y escenas en imágenes o videos, lo que permite un mejor análisis de datos visuales.
• Análisis de voz y audio: Las capacidades de análisis de voz y audio permiten a los usuarios transcribir y analizar grabaciones de audio de contenido hablado, como llamadas de servicio al cliente, conversaciones y entrevistas.
• Sistema de recomendación: Las empresas pueden utilizar herramientas de IA para analizar datos no estructurados y generar recomendaciones personalizadas a partir de los comentarios de los clientes, y utilizarlos para mejorar sus productos y servicios, lo que finalmente impulsará el crecimiento empresarial y mejorará la experiencia del cliente.

Cuando busques una solución de gobernanza de datos, es mejor seleccionar una herramienta que se ajuste a las prácticas de gobernanza para datos no estructurados. Esta herramienta te ayudará a aplicar estándares consistentes en toda tu organización. Promoverá el cumplimiento de las regulaciones de la industria y las leyes de protección de datos y ofrecerá garantía de calidad de datos, lo que dará valor a largo plazo a tus datos.

Recuerda que cuando se trata de gobernanza de datos, no existe una solución única para todos. La mejor herramienta de gobernanza de datos para tu empresa depende de tus necesidades y preferencias de datos.

En Newsmatic nos especializamos en tecnología de vanguardia, contamos con los artículos mas novedosos sobre Big Data, allí encontraras muchos artículos similares a 5 formas de mejorar la gobernanza de tus datos no estructurados , tenemos lo ultimo en tecnología 2023.