En el panorama de IA y digital de hoy, el volumen de datos generados es sorprendente –
400 millones de teraoctets por día,. Esta afluencia proviene de innumerables fuentes, que van desde interacciones en redes sociales y comunicaciones comerciales hasta logística e información del cliente. Todo esto debe almacenarse en algún lugar, creando un desafío creciente para las organizaciones.
La gestión efectiva de estos datos mientras permanece de acuerdo con un entorno regulatorio cada vez más complejo no es una tarea fácil, especialmente en la industria de servicios financieros. Sin embargo, las instituciones que adoptan un enfoque estratégico, que equilibra cuidadosamente la escalabilidad con la seguridad, pueden navegar con éxito estas complejidades.
Una piedra angular de la gestión de datos sólidos radica en la indexación y clasificación de los datos apropiados. Sin una comprensión clara de la información almacenada, por qué se mantiene, su significado y que tiene acceso a ella, la gestión del almacenamiento de manera efectiva se vuelve casi imposible. Las consecuencias de la organización de datos deficientes se extienden más allá de la ineficacia; Pueden obstaculizar el cumplimiento regulatorio, lo que dificulta producir registros específicos para auditorías. Además, los datos desorganizados limitan la capacidad de un banco para capitalizar las innovaciones emergentes, como los análisis basados en AI.
Es esencial dar un paso atrás para construir una estrategia de datos bien estructurada. Al implementar prácticas sólidas de indexación y clasificación, las instituciones financieras se aclaran y controlan su información almacenada, al involucrar tanto el cumplimiento regulatorio como la base de la innovación basada en datos.
Éxito a partir de datos organizados
Cuando las empresas indexan sus datos, adquieren conocimiento completo sobre este tema, incluidos detalles como tiempo, fecha, edad, tamaño y creador. La clasificación aún mejora esto al identificar los datos y determinar la duración de la conservación de la política de archivos relevante de la Compañía. Este enfoque tiene implicaciones poderosas para el cumplimiento regulatorio, los ahorros de costos, la información sobre la IA, la sostenibilidad, la ciberseguridad y el control de acceso.
Los ahorros de costos son una ventaja significativa en la clasificación de datos. Al asignar datos al nivel correcto de almacenamiento, las empresas pueden optimizar tanto el costo como el acceso. Al comprender qué los datos permiten a las empresas tomar decisiones de eliminación defendible, entonces qué mantener y qué eliminar. Estos evitan el almacenamiento a ciegas y reducen la hinchazón de datos innecesarios, reduciendo los costos de almacenamiento. En un momento en que el almacenamiento de datos puede ser costoso, es una consideración crucial para las empresas que buscan administrar sus presupuestos de manera efectiva.
Cumplimiento por organización de datos
Desde el punto de vista de cumplimiento regulatorio, la buena clasificación de datos asegura que los datos se mantengan durante el período apropiado, ayudando a las empresas a evitar riesgos legales. Esto es particularmente importante a la luz de regulaciones como el GDPR, NIS2, y más recientemente, Dora, que imponen requisitos estrictos a las prácticas de gestión de datos y procesamiento. Al clasificar los datos, las empresas pueden asegurarse de que cumpla con estos requisitos y evitar multas fuertes.
Sin embargo, el simple hecho de cumplir con cada nueva regulación de datos a medida que surge no es la mejor práctica o estratégica. Este enfoque puede conducir a una estrategia de cumplimiento reactiva y fragmentada, donde las empresas se apresuran constantemente a cumplir con los últimos requisitos. Esto aumenta no solo el riesgo de incumplimiento, sino que también consume recursos significativos y puede alterar las operaciones comerciales.
En cambio, las empresas deben centrarse en crear un proceso estandarizado para el gobierno de datos. Un marco robusto de gobernanza de datos proporciona un enfoque coherente y completo para administrar los datos de la organización. Este marco puede servir como modelo para el cumplimiento regulatorio, asegurando que todas las prácticas de gestión de datos estén alineadas con los más altos estándares y se puedan adaptar fácilmente para cumplir con las nuevas regulaciones a medida que avanza.
Garantizar el éxito de la IA
La IA no necesita una introducción actualmente porque entra en conversaciones a nivel técnico y económico. A medida que las empresas adoptan cada vez más IA, tener una estrategia de gestión de datos sólida se vuelve aún más crítica. Tener datos redundantes, obsoletos y triviales (ROT) a menudo puede conducir a alucinaciones o al intercambio de datos privados en LLM, el daño potencial de reputación puede seguir si los datos están expuestos o accesibles de manera inapropiada.
La buena clasificación de datos e indexación son esenciales para sistemas de IA efectivos. Los datos organizados y categorizados permiten que los algoritmos de IA identifiquen más fácilmente modelos y relaciones, lo que lleva a predicciones y recomendaciones específicas. Los datos indexados y clasificados permiten a la IA acceder a conjuntos de datos estructurados y relevantes, lo que lleva a información más precisa y utilizable. Esto puede estimular las decisiones comerciales informadas y mejorar la eficiencia operativa global.
La clasificación e indexación efectiva de los datos también mantiene la integridad y la seguridad de los datos. Al separar la información confidencial, las empresas pueden implementar controles de acceso y cifrado, reduciendo el riesgo de violación de datos y garantizando el cumplimiento regulatorio. Esto es vital para la IA, donde el uso abusivo de información de identificación personal puede tener consecuencias legales y éticas significativas.
Asegurar
Las campañas de ransomware y los ataques de limpiaparabrisas son amenazas comunes que enfrentan profesionales de ciberseguridad. En cualquier violación exitosa, las partes interesadas de amenazas tienen la intención de tomar el comando y el control completos de los sistemas comerciales y los datos de copia de seguridad asociados, y los datos de rescate, o eliminarlos francamente para maximizar el daño. Tener una indexación y clasificación de datos apropiadas puede mejorar el control de acceso y ayudar a los equipos de seguridad de TI realmente a comprender el valor de los datos rancidos o destruidos.
Al restringir el acceso a aquellos que necesitan o que están autorizados para ver estos datos, las empresas pueden minimizar el riesgo de que las violaciones de datos destructivas impregnen en toda la empresa y garantizar que la información confidencial se mantenga segura. Esto es particularmente importante en un momento en que los ciberdeches se están volviendo cada vez más sofisticados. Al avanzar hacia una actividad de postura cibernética, estará en una posición mayor para recuperarse de manera segura de un evento cibernético sin comprometerse a sí mismos o a sus clientes.
Ejecutivos de éxito
La implementación de marcos de gobierno de datos sólidos es otro paso esencial para equilibrar la escalabilidad y la seguridad. Esto incluye el establecimiento de políticas claras de confidencialidad de datos, la realización de auditorías de datos regulares y la capacitación de los empleados sobre la confidencialidad de los datos y las mejores prácticas de seguridad. Al promover un cultivo de higiene de datos en todos los niveles y unidades comerciales, las empresas pueden asegurarse de que los datos se administren de manera responsable y segura.
Al implementar un proceso de gobierno de datos estandarizado, las empresas pueden racionalizar sus esfuerzos de cumplimiento, reducir el riesgo de incumplimiento y garantizar que siempre estén un paso por delante de los nuevos requisitos regulatorios. Este enfoque proactivo no solo mejora el cumplimiento regulatorio, sino que también mejora la gestión de datos globales, lo que lleva a una mejor calidad de datos, una mayor eficiencia operativa y una mayor confianza en las partes interesadas.
El uso de infraestructura escalable, como soluciones en la nube y modelos híbridos, también puede ayudar a las empresas a equilibrar la escalabilidad y la seguridad. Las soluciones en la nube ofrecen flexibilidad y escalabilidad al tiempo que proporcionan medidas de seguridad sólidas. Los modelos híbridos, que se combinan en las soluciones del sitio y la nube, proporcionan un enfoque equilibrado que satisface tanto la escalabilidad como las necesidades de seguridad.
Mejorar las medidas de ciberseguridad es esencial para proteger los datos. Esto incluye el uso de cifrado para proteger los datos en reposo y tránsito, mediante la implementación de controles de acceso estrictos, manteniendo sistemas y software de fechoría con las últimas correcciones de seguridad y el uso de capacidades de detección y caza para las amenazas. Al adoptar estas prácticas, las empresas pueden proteger sus datos de posibles amenazas como el ransomware.
En conclusión, son necesarias una estrategia completa que combina tecnologías avanzadas de protección de datos, ejecutivos de gobernanza sólida, infraestructura escalable y medidas estrictas de seguridad cibernética para equilibrar la escalabilidad y la seguridad en la gestión de datos. Las empresas pueden maximizar el valor de sus datos mientras navegan por el complicado entorno regulatorio tomando el liderazgo en la indexación y clasificación de datos, utilizando tecnologías evolutivas y cultivando una cultura organizacional de higiene de datos.