Gobernanza de datos

Data governance helps organizations establish guidelines for data management, assign responsibilities, and maintain the quality and reliability of their information. It involves making sure that data is accurate, secure, and used in the right way.

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Important Reads

Housekeeping

Data housekeeping se refiere al proceso de eliminar datos innecesarios, como duplicados, ficheros temporales o datos técnicos (registros, protocolos).  

Una gestión eficaz de los datos puede ayudar a mantener la base de datos ágil y minimizar los costos asociados al almacenamiento y la gestión de grandes cantidades de datos. Según los análisis de SNP, hasta el 40 % de los sistemas SAP BW pueden estar saturados de datos innecesarios. Eliminar los datos sin valor optimiza el rendimiento del sistema y reduce los costos de mantenimiento.  

En general, el data housekeeping es un aspecto importante de la gestión de datos que ayuda a las organizaciones a mantener la calidad y utilidad de sus datos a lo largo del tiempo.  

Las tareas automatizadas de housekeeping pueden programarse para que se ejecuten durante las horas de menor actividad, minimizando cualquier impacto en el rendimiento del sistema y en las operaciones de los usuarios. Las actividades de housekeeping automatizadas y realizadas con regularidad ayudan a las organizaciones a mantener un sistema SAP limpio y eficiente, garantizando la integridad de los datos, el cumplimiento y un rendimiento óptimo.

Archivado de datos

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El archivado de datos se refiere al proceso de trasladar los datos inactivos o a los que se accede raramente a una ubicación de almacenamiento separada para su conservación a largo plazo. El objetivo es liberar espacio en los principales sistemas de almacenamiento, como bases de datos o servidores de ficheros, sin dejar de conservar los datos para futuras referencias o con fines de cumplimiento. 

Los datos archivados suelen trasladarse a almacenamientos menos costosos, como el almacenamiento en la nube, donde se puede acceder a ellos si se necesitan, pero no consumen recursos valiosos del sistema de almacenamiento principal. Los datos archivados suelen almacenarse en un formato comprimido y encriptado para ahorrar espacio de almacenamiento y aumentar la seguridad. 

El archivado de datos es una parte importante de la gestión de datos, ya que ayuda a las organizaciones a gestionar el crecimiento de sus datos manteniendo los costos bajo control. También garantiza la conservación de información valiosa para futuras referencias y fines de cumplimiento, como requisitos legales o normativos, sin comprometer el rendimiento de los sistemas primarios. 

Las estrategias eficaces de archivado de datos ofrecen varias ventajas a las organizaciones, entre ellas: 

  • Mejora del rendimiento del sistema 
  • Ahorro de costos 
  • Inteligencia empresarial y análisis mejorados 
  • Entorno de sistemas simplificado y ajustado 
  • Preparación de sistemas para migraciones o actualizaciones de sistemas 

Las organizaciones deben definir políticas de archivado, establecer periodos de retención de datos y garantizar la disponibilidad de herramientas o soluciones de archivado adecuadas para gestionar y recuperar eficazmente los datos archivados cuando sea necesario. En esta historia de éxito puedes leer cómo United Farmers of Alberta consiguió reducir su huella en la base de datos SAP ERP. 

Lecturas relacionadas: 

System decommissioning

El desmantelamiento de un sistema significa archivar un sistema SAP completo. Se trata de un escenario frecuente cuando se habla de fusiones y adquisiciones, pero también de actualizaciones y transformaciones de sistemas, incluidas las migraciones a S/4HANA. En esta entrada del blog describimos cómo tratar mejor los sistemas heredados. 

Un sistema que ya no es productivo a menudo debe conservarse, por motivos de cumplimiento, normalmente durante 10 años (pero también hasta 80 años), según el sector y la legislación local. Los datos deben estar disponibles para auditores, usuarios o equipos de investigación (en caso de disputas legales). Por otra parte, los datos heredados deben eliminarse en cuanto sea (legalmente) posible.  

En lugar de mantener los sistemas antiguos en funcionamiento, es mejor trasladar los datos heredados a un almacenamiento rentable donde puedas gobernarlos y eliminarlos selectivamente según sea necesario. 

Hay varias razones comunes para desmantelar un sistema heredado: 

  • Tecnología obsoleta: Los sistemas heredados a menudo funcionan con tecnologías obsoletas que pueden haber dejado de ser compatibles con la infraestructura moderna. Esto puede dar lugar a problemas como una escalabilidad limitada, vulnerabilidades de seguridad y dificultades de integración con sistemas y aplicaciones más recientes. 
  • Costos de mantenimiento elevados: Los sistemas heredados suelen requerir importantes esfuerzos y costos de mantenimiento. La tecnología antigua puede requerir conocimientos especializados o hardware obsoleto, lo que conlleva mayores costos de mantenimiento del sistema, actualizaciones del software y mantenimiento del hardware. El desmantelamiento del sistema heredado puede ayudar a reducir los costos de mantenimiento. 
  • Procesos ineficaces e inflexibles: Los sistemas heredados pueden haberse diseñado en función de procesos empresariales obsoletos que ya no son eficaces ni se ajustan a las necesidades operativas actuales. A menudo, estos sistemas carecen de la flexibilidad y adaptabilidad necesarias para responder a la evolución de las necesidades de la empresa. El desmantelamiento permite adoptar sistemas más modernos y ágiles que se adaptan mejor a los procesos empresariales. 
  • Falta de integración: Los sistemas heredados pueden tener capacidades limitadas de integración con sistemas, aplicaciones o socios externos más recientes. Esto puede dificultar el intercambio de datos, la colaboración y la automatización en toda la organización. El desmantelamiento del sistema heredado puede permitir la implementación de un ecosistema de TI más integrado e interconectado. 
  • Silos de datos y datos incoherentes: Los sistemas heredados suelen presentar fragmentación de datos y falta de coherencia. Los datos pueden estar almacenados en múltiples ubicaciones y formatos, lo que dificulta obtener una visión holística de la información. El desmantelamiento del sistema heredado puede implicar la migración y consolidación de los datos en un repositorio centralizado, mejorando la accesibilidad y la calidad de los datos. 
  • Cumplimiento y cuestiones normativas: Los sistemas heredados pueden no cumplir los requisitos de las nuevas normas de cumplimiento o de las normas del sector. Estos sistemas pueden carecer de los controles y funciones necesarios para garantizar la privacidad, seguridad o capacidad de auditoría de los datos. El desmantelamiento del sistema heredado permite a las organizaciones sustituirlo por una solución reglamentaria que cumpla las obligaciones normativas actuales. 
  • Experiencia de usuario y productividad: Los sistemas heredados pueden tener interfaces de usuario anticuadas y flujos de trabajo complicados, lo que da lugar a una mala experiencia de usuario y a una reducción de la productividad. Los empleados pueden tener dificultades con procesos complejos o que requieren mucho tiempo, lo que repercute negativamente en su eficacia y satisfacción. El desmantelamiento puede suponer la sustitución del sistema heredado por una solución más fácil de usar e intuitiva. 
  • Estrategia empresarial e innovación: Los sistemas heredados pueden obstaculizar la innovación y limitar la capacidad de la organización para adaptarse a los cambios del mercado. Es posible que carezcan de las funciones o integraciones necesarias para implementar nuevas estrategias empresariales o explorar tecnologías emergentes. El desmantelamiento permite a las organizaciones invertir en sistemas modernos que respalden sus objetivos estratégicos y fomenten la innovación. 

Es importante planificar y ejecutar cuidadosamente el proceso de desmantelamiento para garantizar una transición sin problemas. Esto incluye la migración de datos, la retirada del sistema, la capacitación de los usuarios y las actividades de gestión del cambio para minimizar las interrupciones y maximizar las ventajas de sustituir el sistema heredado. 

Puedes desmantelar un sistema SAP conservando el acceso a sus datos. El desmantelamiento de un sistema SAP suele conllevar la retirada del hardware, el software y la infraestructura asociados al sistema. Sin embargo, los datos contenidos en el sistema pueden extraerse y migrarse a otra solución de almacenamiento o integrarse en un lago de datos o almacén de datos. 

Aquí tienes algunos enfoques para desmantelar un sistema SAP preservando el acceso a los datos: 

  • Archivado de datos: El archivado de datos consiste en extraer y almacenar los datos del sistema SAP en un repositorio de archivo independiente. El archivado te permite conservar los datos con fines de acceso y cumplimiento a largo plazo, al tiempo que liberas el sistema SAP para su retirada. Las soluciones de archivado suelen ofrecer funciones de búsqueda y recuperación para acceder a los datos archivados cuando sea necesario. 
  • Migración de datos: Si planeas una transición a un nuevo sistema SAP o a una aplicación diferente, puedes migrar los datos relevantes del sistema SAP desmantelado al nuevo entorno. Este proceso implica extraer, transformar y cargar (ETL , por sus siglas en inglés) los datos en el sistema de destino o repositorio de datos. De este modo, podrás seguir accediendo a los datos y utilizándolos en el nuevo entorno. 
  • Data lake o almacén de datos: En lugar de migrar los datos a una aplicación o sistema específico, puedes optar por almacenar los datos del sistema SAP desmantelado en un data lake o almacén de datos. Estas soluciones proporcionan un repositorio centralizado para almacenar y analizar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados. Los data lake o almacenes de datos facilitan el acceso, la integración y el análisis de los datos por parte de varios usuarios y sistemas. 

Las organizaciones suelen tener políticas de conservación de datos que definen la duración durante la cual deben conservarse determinados tipos de datos. Estas políticas se ven influenciadas por los requisitos legales y reglamentarios específicos del sector o del país. Es importante tener en cuenta que los datos deben eliminarse una vez que expire su periodo de conservación. Para cumplir esas políticas, te recomendamos que utilices una herramienta automatizada para la eliminación de datos, como Outboard Datafridge. Viene con un sistema de control integrado para la gobernanza de datos que garantiza el cumplimiento del RGPD, la retención legal y las normas de retención. 

Enmascaramiento o codificación de datos

El enmascaramiento y la codificación de datos son dos técnicas utilizadas para proteger la información sensible en bases de datos y otros repositorios de datos. Si bien ambos pretenden ocultar datos sensibles, existen algunas diferencias importantes entre ellos: 

Enmascaramiento de datos: 

El enmascaramiento de datos es una técnica utilizada para ocultar datos sensibles sustituyéndolos por datos ficticios u ocultos que sigan pareciendo reales. El objetivo consiste en proteger los datos sensibles, permitiendo al mismo tiempo que los datos no sensibles se utilicen para pruebas u otros fines. Por ejemplo, un número de tarjeta de crédito podría enmascararse sustituyendo todos los dígitos menos los cuatro últimos por X, a la vez que se conserva el formato y la estructura de los datos originales. 

Codificación de datos: 

La codificación de datos, en cambio, es una técnica utilizada para cifrar o mezclar datos de forma que sea difícil descifrarlos sin la clave o el algoritmo de descifrado adecuados. El objetivo es proteger los datos sensibles haciéndolos ininteligibles para los usuarios no autorizados. Por ejemplo, un número de la seguridad social podría codificarse reordenando los dígitos en un orden aleatorio, o cifrándolo mediante un algoritmo de cifrado potente. 

En resumen, la principal diferencia entre el enmascaramiento de datos y la codificación de datos es que el enmascaramiento de datos pretende ocultar datos sensibles conservando su estructura y formato generales, mientras que la codificación de datos pretende cifrar o codificar los datos de forma que sea difícil descifrarlos sin la clave o el algoritmo de descifrado adecuados.