Las cinco etapas necesarias para lograr la gestión Inteligente de datos

Las cinco etapas necesarias para lograr la gestión Inteligente de datos

Por Jan Ryniewicz, director de Marketing de Veeam para América Latina

Las departamentos de IT de las organizaciones tienen claro que para lograr la transformación digital, necesitan que los datos que producen y usan, sean administrados de forma inteligente, con la finalidad de poder convertirlos en información valiosa para producir conocimientos y así contribuir al desarrollo de la visión corporativa. Las empresas se están enfrentando a grandes volúmenes de datos y requieren apoyarse en una arquitectura que les provea alcance, escala, velocidad, flexibilidad y sostenibilidad.

Actualmente, las fuentes de datos son más diversas que nunca y crecen exponencialmente, multiplicando a la vez la cantidad de datos críticos para los negocios, demostrando lo difícil que está resultando su gestión para las empresas.

Según el Reporte de Disponibilidad de Veeam de 2017, 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 actuales1. Por otro lado, mientras el número de datos críticos o hiper críticos va en aumento, 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, por último; lograr un nuevo enfoque, basado en el comportamiento de los datos para que estos sean más inteligentes y auto-gobernables.

Para llegar a la meta de la Gestión Inteligente de Datos, las compañías deben atravezar 5 etapas:

  1. Respaldo: hacer respaldos de todas las cargas de trabajo, con la seguridad de que siempre serán recuperables en caso de ataques, interrupciones, pérdidas, robos o alguna otra eventualidad.

  2. Agregación: la protección y disponibilidad de los datos debe estar garantizada a lo largo de entornos multi-nube, para facilitar la entrega de servicios digitales y asegurar que se tiene una visión acumulada del cumplimiento de los niveles de servicio.

  3. Visibilidad: se debe tener una gestión de datos óptima en entornos multi-nube, con visibilidad clara y unificada, con un total control sobre el uso, los problemas de rendimiento y las operaciones.

  4. Orquestación: los datos se deben poder transferir 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: 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.

En la actualidad, la mayoría de las organizaciones se encuentra en las primeras etapas o, idealmente, están a medio camino en esta iniciativa. Sin dudas, aquellas que pongan entre sus prioridades continuar avanzando en la Gestión Inteligente de Datos, contarán con una enorme ventaja competitiva que les permitirá alcanzar la transformación digital mucho más fácil.

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