Utilizar los datos de forma efectiva es un factor clave para el éxito de las organizaciones de todo el mundo, y uno de los métodos más completos es la implementación de una sólida estrategia de orquestación de datos.
Según un informe de (ISC)2, el 90 % de las empresas que participaron de dicho estudio planean (o ya han implementado) soluciones de orquestación. Y en el ámbito de la seguridad online, ha sido el proceso que mayor evolución ha tenido en los últimos años.
En tanto, los departamentos de analítica y Big Data juegan un papel fundamental en la extracción de información valiosa a partir de conjuntos de datos masivos.
En este artículo, explicaremos qué es la orquestación de datos, por qué es crucial en las dos áreas antes mencionadas y cómo también es eficaz para fortalecer la ciberseguridad.
¿Qué es la orquestación de datos?
Es un proceso que se refiere a la coordinación y gestión de diversas tareas y flujos de trabajo relacionados con los datos en un entorno empresarial o de tecnología de la información. Consiste en organizar y controlar de manera eficiente el movimiento, la transformación y el procesamiento de los mismos en un sistema o infraestructura.
La orquestación se vuelve relevante en entornos en los que hay grandes volúmenes de información para manipular, múltiples fuentes y una variedad de sistemas y aplicaciones que interactúan entre sí.
Su objetivo principal es garantizar que los datos correctos estén disponibles en el lugar, el momento y el formato adecuado.
Beneficios de la orquestación de datos
Este proceso ofrece varias ventajas en el ámbito empresarial o de tecnología de la información (TIC). Detallamos algunas de ellas.
Mayor eficiencia en el manejo de la información: Esto optimiza los flujos de trabajo y reduce los tiempos de procesamiento.
Facilidad de integración de sistemas y aplicaciones: Permite asegurar la correcta interacción entre ellos, evitando conflictos y mejorando la calidad y consistencia de los datos.
Mejor control del crecimiento y la escalabilidad: La orquestación de datos es especialmente útil en entornos con grandes volúmenes de información. Garantiza que ésta pueda ser procesada y utilizada de manera adecuada sin afectar el rendimiento de los sistemas.
Optimización en la toma de decisiones: Esto puede tener un impacto positivo en los resultados empresariales.
Automatización de procesos y flujos de trabajo: Por último, organizar datos no sólo agiliza las operaciones, sino que también reduce la posibilidad de errores humanos. Además, permite brindar una mayor flexibilidad y adaptabilidad a medida que las necesidades y requisitos cambien.
Analítica y Big Data, dos áreas esenciales en las empresas
Los expertos predicen que las necesidades de orquestación crecerán de 4.400 millones de dólares a 22.900 millones en 2031, razón por la cual es y será una estrategia inigualable para controlar procesos y tecnologías.
Esto se traduce en que, si es necesario realizar estos procedimientos en las empresas es porque el volúmen de datos seguirá aumentando y es urgente contar con una gestión útil. Pero, ¿qué papel desempeña la orquestación en los departamentos de analítica y Big Data?
La analítica de datos es un campo que se enfoca en descubrir patrones, tendencias y conocimientos a partir de información existente. En este ámbito, la orquestación cuenta con un papel vital, ya que ayuda a recopilar, integrar y transformar datos de diferentes fuentes en un formato coherente y accesible.
Por su parte, el Big Data se caracteriza por la gran e incesante cantidad de datos generados y recopilados a una velocidad vertiginosa. Aquí la orquestación es clave porque posibilita gestionar y procesar grandes volúmenes de información de manera ágil y eficiente.
¿Cómo orquestar datos en las áreas de analítica y Big Data?
Al realizar este tipo de procedimiento, es importante seguir ciertas prácticas y utilizar las herramientas adecuadas. A continuación, presentamos un enfoque general para implementar dicho proceso. Ten en cuenta que cada empresa y departamento puede poseer requisitos específicos, por lo que es importante adaptar estos pasos a las necesidades particulares de cada organización.
Definir los objetivos y requisitos
Para comenzar, es clave identificar los tipos de datos necesarios, los requisitos de calidad y los objetivos de análisis.
Reconocer fuentes de datos
Tanto internas como externas. Pueden ser bases propias de información, sistemas de registro, datos de terceros, en tiempo real, provenientes de un sitio web, entre otros.
Diseñar una arquitectura de orquestación de datos
Crea una estructura que permita la integración y el procesamiento eficiente de la información. Esto puede incluir el diseño de almacenes de datos, data lakes, pipelines de datos y estructuras de datos que se adapten a los requisitos de análisis.
Configurar flujos efectivos
Es importante establecer procesos de extracción, transformación y carga para recolectar, limpiar y preparar los datos para el análisis.
Utilizar herramientas de orquestación
Son sumamente útiles para programar y coordinar los flujos de trabajo. También permiten establecer dependencias y secuencias de tareas, así como automatizar para aminorar tiempos y costos.
Aplicar técnicas de análisis de datos
Porque sin mediciones perderemos información que puede ser valiosa. Esto puede incluir análisis descriptivo, análisis predictivo, aprendizaje automático, etc.
Monitorear y optimizar los flujos de datos
Es útil para identificar cuellos de botella, mejorar la eficiencia y optimizar procesos según sea necesario.
Documentar y compartir resultados
Puedes crear informes y visualizaciones comprensibles para facilitar la toma de decisiones basada en el análisis.
Implementar seguridad y privacidad de datos
Esto incluye el acceso controlado, el cifrado de datos sensibles y el cumplimiento de las regulaciones y políticas de privacidad.
Y sobre este último punto haremos un especial foco.
Orquestación y ciberseguridad
Una de las preocupaciones que más ha crecido en el resguardo de datos es la que involucra a la seguridad informática. Con la creciente ola de ataques como phishing, ransomware y más, mantener a salvo la información es crucial para la salud empresarial.
En este sentido, aparece en escena la orquestación en ciberseguridad. Se refiere al proceso de coordinar y automatizar las actividades relacionadas con la detección, respuesta y mitigación de amenazas cibernéticas. Consiste en utilizar herramientas, procesos y políticas para gestionar eficientemente los incidentes de seguridad y las tareas de respuesta.
En el contexto de los departamentos de analítica y big data, la orquestación en ciberseguridad desempeña un rol fundamental para proteger los datos y sistemas de posibles ataques.
Cómo orquestar la ciberseguridad en departamentos de analítica y big data
En este entorno, el proceso se implementa a través de:
Integración de herramientas: Esto puede incluir sistemas de gestión de registros, soluciones de detección de intrusiones, sistemas de prevención de amenazas y herramientas de análisis de seguridad. La orquestación permite que estas herramientas trabajen juntas y compartan información de manera eficiente.
Automatización de flujos de trabajo: Por ejemplo, cuando se detecta una actividad sospechosa en los sistemas de analítica, la orquestación puede desencadenar una serie de acciones, como la generación de alertas y la recopilación de información adicional.
Análisis de datos de seguridad: Al coordinar la recopilación y el procesamiento de datos de seguridad en tiempo real, se pueden identificar patrones, tendencias y amenazas emergentes que puedan afectar a los sistemas de analítica y big data.
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