Las 5 etapas para alcanzar una Gestión Inteligente de Datos

Las áreas de TI de las organizaciones tienen claro que, para lograr la transformación digital, necesitan que los datos que producen y usan sean administrados con inteligencia, pues ésta es la base para poder convertirlos en información, conocimiento y, finalmente, visión. Con todo, IDC explica que estas empresas se están enfrentando a grandes volúmenes de datos y requieren apoyarse en una arquitectura que les provea alcance, escala, velocidad, flexibilidad y sostenibilidad.

Nunca como ahora, las fuentes de los datos habían sido tan diversas, además de que el volumen de los datos continúa creciendo exponencialmente, multiplicando a la vez la cantidad de datos críticos para los negocios. Es visible lo difícil que está resultando su manejo para las empresas.

El Reporte de Disponibilidad 2017 de Veeam indica que, a nivel global, 6 de cada 7 organizaciones carecen de un alto nivel de confianza en su habilidad para proteger y recuperar datos en los ambientes virtuales actuales. Por otro lado, mientras el número de datos críticos o hiper críticos va en aumento, un altísimo 82% de las compañías consideran que sus capacidades de recuperación no cubren las expectativas de las unidades de negocio, lo que las lleva a tener una brecha de disponibilidad, en tanto que 72% tienen una brecha de protección al ser incapaces de proteger los datos con la frecuencia necesaria.

Si bien este entorno complejo alrededor de los datos puede verse como un desafío, también representa una enorme oportunidad para las empresas que rompan el paradigma de la gestión de datos tradicional y se muevan hacia una Gestión Inteligente de Datos. Ésta implica tres desafíos: contar con una plataforma que les asegure que sus datos estarán siempre protegidos, en cumplimiento y disponibles cuando los requieran; tener una estrategia que maneje un acercamiento holístico a los datos a lo largo de su ciclo de vida involucrando su respaldo, recuperación, protección, seguridad y administración, y lograr un nuevo enfoque, pasando de la gestión basada en políticas a una basada en comportamientos, con lo cual los datos se vuelven más inteligentes y auto-gobernables.

Para llegar a la meta de la Gestión Inteligente de Datos, hay que pasar por 5 etapas, a saber:

  1. Respaldo. Se hacen respaldos de todas las cargas de trabajo, con la seguridad de que siempre serán recuperables por si se presentan ataques, interrupciones, pérdidas, robos o alguna otra eventualidad.
  2. Agregación.  La protección y disponibilidad de los datos está garantizada a lo largo de entornos multi-nube, lo que facilita la entrega de servicios digitales y asegura que se tiene una visión acumulada del cumplimiento de los niveles de servicio.
  3. Visibilidad. Se tiene una gestión de datos óptima en entornos multi-nube, con visibilidad clara y unificada, y con un total control sobre el uso, los problemas de rendimiento y las operaciones.
  4. Orquestación. Los datos se transfieren sin inconvenientes a su mejor ubicación en ambientes multi-nube, garantizando continuidad de negocio, cumplimiento, seguridad y uso óptimo de los recursos para las operaciones de negocio.
  5. Automatización. Finalmente, los datos se gestionan por sí mismos, pues han aprendido a respaldarse, migrarse a la ubicación ideal en función de las necesidades del negocio, protegerse durante una actividad anómala y recuperarse de manera instantánea.

Actualmente, la mayoría de las organizaciones se encuentra en las primeras etapas o, idealmente, están a medio camino en esta iniciativa. Sin duda, aquellas que enlisten entre sus prioridades el continuar avanzando en la Gestión Inteligente de Datos contarán con una enorme ventaja competitiva, y alcanzar su transformación digital será mucho más fácil.

 

Por: Abelardo Lara, Country Manager de Veeam en México.