El investigador de la Universidad Internacional Iberoamericana (UNIB), el Dr. Yini Airet Miró, colabora en una investigación que propone un ciclo de vida de gestión de datos seguro adaptado al ecosistema de big data del gobierno (GBDE).
El término datos es de origen latín “datum” que significa entidad distinta, no estructurada y no procesada. Las organizaciones procesan datos en función de sus necesidades concretas para obtener información importante, como eventos, objetos, hechos o conceptos. Por otro lado, big data hace referencia a datos que tienen características como alto volumen, velocidad, variedad y veracidad.
En el mercado digital, el big data se ha convertido en un enfoque activo elemental para las organizaciones basadas en datos. El aumento de big data es evidente en sectores públicos como privados. Frecuentemente, se le conoce como el petróleo del siglo XXI, dado a su valor para impulsar el éxito de las organizaciones sin fines de lucro, la sociedad civil y las agencias gubernamentales. La seguridad de los datos es una parte esencial en el ciclo de vida del big data, para ello se utilizan algoritmos de cifrado basados en aprendizaje automático para resguardar los datos de transgresiones y amenazas de seguridad.
Crear un entorno de gestión de datos eficiente es clave para optimizar el valor de los datos. Actualmente, existen diversos modelos de ciclos de vida de los datos que proporcionan una visión general de alto nivel de las fases de gestión de datos, sin embargo, tiene ciertas limitaciones que son especialmente importantes en el ecosistema de big data del gobierno.
Los inconvenientes están relacionados con la seguridad, privacidad y adaptabilidad a diferentes contextos dentro del sector gubernamental. Además, se deben tomar en cuenta las consideraciones éticas vinculadas con el big data, como el sesgo y la discriminación potencial. El ecosistema de big data del gobierno involucra a múltiples partes interesadas y diversas fuentes de datos, lo que requiere una gestión eficaz de los datos para lograr los objetivos, mejorar los procesos de toma de decisiones y garantizar la transparencia y la rendición de cuentas en la administración pública.
Por ello, el objetivo de esta investigación ha sido diseñar un ciclo de vida de gestión de datos adaptado concretamente al ecosistema de big data del gobierno, para abordar los desafíos y limitaciones de los modelos de ciclo de vida de datos existentes. La finalidad última es optimizar el valor de los datos, garantizar la privacidad de los datos y mejorar el desempeño organizacional en el sector gubernamental. Para ello, se ha propuesto el uso del ciclo de vida de la gestión segura de datos (SDMLC) como modelo para el ciclo de vida de big data. Este modelo es aplicable y significativo en diversos campos gubernamentales como la educación, el transporte, la salud y la producción; también es aplicable para datos gubernamentales abiertos, datos de empresas comerciales, hechos científicos y de investigación.
Si quieres conocer más sobre este relevante estudio, clic aquí.
Para leer más investigaciones, consulta el repositorio de UNIB.
La Universidad Internacional Iberoamericana (UNIB) ofrece diversos programas de estudio de maestría. Si deseas conocerlos, clic aquí.