¿Qué es la detección de datos?

Durante la detección de datos, los profesionales de datos identifican y extraen los datos sin procesar de las bases de datos, aplicaciones, archivos internos y otros repositorios de una organización. Examinan las características, el formato, el linaje, la calidad y los posibles usos de los datos, un proceso llamado creación de perfiles de datos, que sienta las bases para una ingesta de datos exitosa. Los conocimientos descubiertos durante el proceso de detección de datos se utilizan para informar y agilizar decisiones empresariales en áreas como estrategias de marketing, experiencias del cliente y operaciones de la cadena de suministro.

Análisis exploratorio de datos (EDA) es un enfoque ampliamente utilizado para la detección de datos. En EDA, se implementan métodos y algoritmos estadísticos para investigar conjuntos de datos y resumir sus principales características. Estos hallazgos ayudan a los científicos de datos a determinar la mejor manera de manipular las fuentes de datos para obtener conocimientos valiosos.

Además de ayudar a las organizaciones a identificar y aprovechar todas sus fuentes de datos, la detección de datos también mejora la seguridad de datos, mejora la precisión de los datos y contribuye al cumplimiento de determinadas normas de protección de datos. Cuando se complementa con técnicas de inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML), puede ofrecer a las organizaciones una mayor visibilidad y un control aún mayor de sus activos de datos.

A primera vista, la detección de datos y el análisis de datos pueden parecer sinónimos. Sin embargo, son procesos de gestión de datos distintos que funcionan mejor cuando se utilizan juntos.

La detección de datos suele ocurrir primero. Es una fase exploratoria que ayuda a las organizaciones a localizar y comprender todos los datos disponibles, incluida la información que está aislada u oculta. Es posible que los analistas no sepan exactamente qué datos están buscando en esta etapa.

Cuando encuentren los datos, podrán empezar a analizarlos. Este proceso implica el uso de técnicas y consultas específicas para interpretar los datos y descubrir perspectivas significativas.

Considere esta analogía: la detección de datos es similar a buscar ingredientes en su cocina, incluidos los escondidos en la parte trasera del armario. El análisis de datos consiste en utilizar los ingredientes que ha encontrado para crear una comida nutritiva y de alta calidad. Cuanto más exhaustivo sea su descubrimiento, mejores serán sus resultados.

Los datos son críticos para las empresas modernas. Cada día, recopilan cantidades masivas de información de un ecosistema en expansión de fuentes que abarcan departamentos, unidades de negocio y geografías. Estos datos los gestionan varios usuarios y los almacenan en repositorios de datos dispares y dispositivos de los empleados.

Pero cuando los datos están en todas partes, es más difícil encontrarlos, acceder a ellos y utilizarlos. De hecho, se estima que el 68 % de los datos empresariales no se usan. Si no se analizan todos los tipos de datos, se pierden conocimientos y oportunidades inexploradas. Por ejemplo, ¿qué pasa si la clave para mejorar la fidelización de clientes está oculta en las notas de las reuniones y los hilos de correo electrónico, pero el equipo de ventas solo se basa en los datos de su sistema de gestión de la relación con el cliente (CRM)?

No saber qué datos tiene ni dónde residen también expone a la organización a riesgos, como el incumplimiento de la creciente lista de normativas sobre protección de datos que rigen los datos personales. Sin embargo, la detección de datos es tanto una cuestión de protección como de seguridad de datos. Si no sabe dónde están sus datos sensibles, tampoco puede protegerlos adecuadamente.  

La detección de datos ayuda a las organizaciones a explorar y aprovechar todos los datos disponibles, lo que brinda los siguientes beneficios:

• Mejora de la toma de decisiones
• Mejora de la precisión y la calidad de los datos
• Seguridad de datos reforzada
• Cumplimiento exhaustivo

Los datos no descubiertos y no gestionados (a menudo denominados datos invisibles) representan un riesgo de seguridad importante, especialmente cuando contienen información confidencial. Según el informe "Cost of a Data Breach" de 2024 de IBM, las vulneraciones de datos que implican datos invisibles representan un tercio de todos los incidentes y cuestan una media de 5,27 millones de dólares, un 16 % más que el coste medio de las vulneraciones calculado en el informe.

Para proteger todos los datos de la organización es fundamental entender cómo y dónde entran en la red, cómo y dónde se comparten y almacenan. Por lo tanto, los procesos sólidos de detección de datos son elementos cruciales tanto para la seguridad de datos como para la protección de los datos. El uso de IA y ML para entrenar sistemas que identifiquen automáticamente archivos que contienen datos sensibles puede potenciar aún más estos esfuerzos.

Las prácticas de detección de datos también pueden ayudar a reducir la superficie de ataque global de una organización. Una superficie de ataque son todas las vulnerabilidades, vías o métodos de una organización que los hackers pueden utilizar para obtener acceso no autorizado a datos confidenciales o lanzar un ciberataque. Mediante la detección de datos, se eliminan los datos no utilizados o duplicados, quedando solo los datos confidenciales más necesarios. A continuación, las organizaciones pueden priorizar y adaptar las medidas de seguridad de datos a estos activos críticos.

La detección de datos es una combinación de procesos técnicos, herramientas y estrategias que se pueden agrupar en los siguientes pasos:

• Determinación del alcance del objetivo
• Recopilación e integración de datos
• Data Preparation
• Visualización de datos
• Análisis de datos

Este primer paso suele implicar la definición de los objetivos del proceso de detección de datos. Estos objetivos deben alinearse con la estrategia general de datos de la organización. Aquí, el equipo directivo y los líderes de unidad de negocio trabajan juntos para determinar qué conocimientos quieren encontrar, lo que ayuda a guiar la exploración de datos.

A continuación, los datos se recopilan de diversas fuentes mediante métodos de extracción, como consultar bases de datos, extraer archivos remotos o recuperar datos a través de interfaces de programación de aplicaciones (API). Los datos recopilados se consumen, integran y transforman en un formato unificado y coherente para residir en un catálogo de datos (un inventario detallado de los activos de datos de una organización).

Una vez recopilados y combinados, los datos se someten a varios procesos de control de calidad para ayudar a garantizar que estén libres de errores, incoherencias y otros problemas de integridad de los datos. Esta preparación puede incluir validación de datos, limpieza de datos y técnicas de estandarización.

Los equipos de datos pueden crear representaciones visuales de los datos preparados, como gráficos, tablas, paneles de control e infografías, que muestran relaciones de datos complejas en interfaces fáciles de usar.

Las herramientas de visualización de datos pueden incluso admitir análisis de autoservicio. Estas herramientas permiten a los usuarios no técnicos acceder y analizar visualizaciones, ayudando a impulsar la toma de decisiones basada en datos. En esta etapa también se pueden aplicar análisis avanzados, que utilizan modelos predictivos y otras técnicas sofisticadas para generar previsiones.

A lo largo de todo el proceso, un sólido gobierno de datos ayuda a garantizar la integridad  y la seguridad de datos. Define e implementa las políticas, estándares y procedimientos para la recopilación, propiedad, almacenamiento, procesamiento y uso de datos.

El uso de IA, ML y procesamiento del lenguaje natural (PLN) en la detección de datos añade velocidad e inteligencia al proceso. Estas tecnologías brindan a las organizaciones una mayor visibilidad y control sobre sus datos. Los ejemplos clave y los casos de uso incluyen:

• Detección de datos: estas herramientas escanean automáticamente dispositivos de red y sistemas de almacenamiento de datos, indexando nuevos datos y metadatos casi en tiempo real para una identificación más rápida de los activos.
  
  
• Clasificación automatizada de datos: esta funcionalidad automatiza el etiquetado de nuevos datos basándose en reglas predefinidas, como los niveles de sensibilidad, los controles de acceso a datos y las normas de cumplimiento.
  
  
• Búsqueda inteligente: la búsqueda con IA utiliza PNL para interpretar las consultas de búsqueda de los usuarios, comprender la intención y, a continuación, ofrecer resultados relevantes. Los asistentes de IA pueden proporcionar orientación intuitiva en lenguaje natural.
  
  
• PNL para datos no estructurados: las herramientas de PNL, incluidos los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), pueden extraer datos estructurados de fuentes de datos no estructurados, como documentos, correos electrónicos y transcripciones de chat.

Integrar IA, ML y PLN en los flujos de trabajo de detección de datos acelera el tiempo hasta obtener conocimiento, aumenta la precisión y puede ayudar a reforzar el cumplimiento normativo. A medida que los volúmenes de datos continúan creciendo, la detección de datos con IA se convertirá en una capacidad y ventaja competitiva.