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En ocasiones no damos el valor suficiente a la información y no la protegemos, cuidamos o tratamos como se merece. La humanidad siempre ha tenido interés en recolectar y utilizar el conocimiento, pero no siempre hemos sido capaces de exprimir todo su potencial.
Los datos se vuelven cada vez más importantes y valiosos. En plena era del Internet de las Cosas (IoT), la recolección, almacenamiento y procesado de datos se ha vuelto fundamental para el desarrollo de las soluciones tecnológicas. La información que se recoge se puede dividir en dos grandes tipos: datos almacenados y datos en movimiento.
Los datos almacenados son datos estáticos que se recopilan en una unidad o un centro de datos. Estos datos se tratan de la siguiente manera: Almacenar > Analizar > Notificar > Actuar.
Los datos se guardan en una base de datos y, posteriormente, tras su análisis e interpretación, se notifica a las personas responsables de la toma de decisiones para que determinan si es necesaria alguna acción. Un ejemplo de este tipo de datos sería la historia clínica de un paciente.
Los datos en movimiento son datos dinámicos que se procesan en tiempo real, representan las interacciones continuas entre personas, procesos y cosas. Estos datos en movimiento se tratan de la siguiente forma: Analizar > Actuar > Notificar > Almacenar. La acción se realiza antes de que se almacenen los datos. Un ejemplo de este tipo de datos sería una notificación de las plazas de aparcamiento disponibles en un instante determinado en una zona concreta.
En los últimos años se está produciendo, un crecimiento exponencial del volumen de los datos generados. Como se puede ver en el gráfico, en 4 años el tráfico IP global ha pasado de 72.5 (2015) a 132,1 (2018) exabytes anuales y la tendencia continúa al alza. Esto ha creado un nuevo área de estudio en tecnología y negocios denominado Datos Masivos o Big Data.
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Los datos masivos están caracterizados por contar con tres dimensiones: volumen, velocidad y variedad. Son tan amplios y complejos que son difíciles de almacenar, procesar y analizar con las aplicaciones tradicionales, las bases de datos relacionales y las estadísticas, que hasta ahora servían. De esta manera se da paso a soluciones e infraestructura diseñadas para ello y se pueden añadir posteriormente procesos para verificar su veracidad. Todo ello con el objetivo de generar valor posteriormente.
Para poder trabajar con toda esta avalancha de información, las nuevas soluciones e infraestructura están compuestas por nodos de procesamiento, bases de datos estructuradas y no estructuradas, motores analíticos, motores de procesamiento y alojamiento en función de las necesidades del proceso requerido. Para ello se puede emplear el alojamiento Cloud para ganar en versatilidad y poder de computación. Asimismo, si la situación lo requiere, se puede realizar un análisis en tiempo real en sistemas locales y utilizar el alojamiento Cloud para completar el análisis de grandes volúmenes de datos que se procesan en la nube. Al fin y al cabo, en ciertas situaciones es necesario actuar en cuanto se está produciendo ese dato, o analizarlo casi inmediatamente para actuar.
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Con este nuevo entorno, podemos ganar en competitividad y velocidad, teniendo la posibilidad de generar nuevos productos y servicios en base al análisis de la información recogida.
Bien sean datos de uno u otro tipo, sea Big Data o no, el proceso debe estar cubierto bajo un paraguas con diferentes medidas de seguridad. Del mismo modo, las plataformas de computación utilizadas deben tener la capacidad suficiente para procesar esta información y el alojamiento debe ser capaz de almacenar y recuperar de manera dinámica. Así, la virtualización de almacenamiento hace que el archivado, la copia de seguridad y la recuperación sean procesos más simples, más rápidos y más seguros que nunca.
Cualquiera de los elementos que entran en juego en la comunicación puede poner en peligro la confianza del sistema y hacer que los datos no sean fiables. Asimismo, podría generar una brecha de seguridad que puede llevarnos al desastre. Por eso, tampoco debemos dejar a un lado el tránsito de los propios datos desde que salen del dispositivo o sensor hasta el destino, ya que si no se protegen adecuadamente durante el viaje, pueden ser interceptados, capturados o manipulados.
Debemos tratar la información de forma que esté disponible, sea confidencial y se garantice su integridad. Utilizar distintos niveles de seguridad, analizando y protegiendo todos los puntos por los que circula ese valioso paquete de información, ya que cualquier elemento que no sea tratado de este modo, puede hacer que todo el proceso se vea comprometido por el eslabón mas débil de la cadena.
Una medida a implantar si queremos securizar y garantizar la disponibilidad de la red y, por consiguiente, nuestra información, es virtualizar la red o segmentarla, creando dos o más zonas de comunicación, donde estén claramente divididas y diferenciadas. De este modo, el tráfico de una red será independiente de las demás. Así, en caso de que un dispositivo de uno de estos canales se vea comprometido no afectará a las demás redes y por lo tanto no nos parará el negocio completamente.
Recuerda que la información es un bien muy preciado. Por lo tanto, utiliza siempre soluciones completas bien integradas, diseñadas, gestionadas y securizadas por personas expertas. Huye de aquellas soluciones parciales o creadas mediante “parches” o que estén alojadas en países donde la protección de datos no existe. Revisa las cláusulas de los servicios para que tu información no se convierta en «su» información.
En el proyecto DTAM hemos diseñado una estructura Hub-and-Spoke para dar solución a la conectividad entre los centros de educación y su plataforma de Big Data e IoT alojada en Sarenet, lo que permite que el viaje del dato sea totalmente seguro.
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