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Ciclo de vida del dato: un tema poco priorizado, pero con una relevancia desconocida

En muchas organizaciones, se habla de datos como “el nuevo petróleo”. Pero pocos se detienen realmente a analizar el ciclo de vida del dato, que no es otra cosa que el recorrido completo que hace un dato desde su creación hasta su eliminación o archivo.

La mayoría de los problemas en proyectos de analítica, automatización o integración de sistemas no se originan en la tecnología, sino en una pobre gestión del ciclo de vida del dato.

¿Qué implica este ciclo?

1. Captura/Origen del dato

2. Validación y enriquecimiento

3. Almacenamiento estructurado

4. Intercambio entre sistemas

5. Uso operacional y analítico

6. Retención, depuración o eliminación

Ignorar estas etapas genera silos, datos duplicados, trazabilidad incompleta y decisiones inconsistentes.

Ejemplos prácticos de por qué importa:

🔹 Ejemplo 1 – Identificación personal
Un dato simple como el número de cédula se origina al registrar un cliente en el CRM. Luego es consumido por el ERP para facturación, posteriormente viaja al sistema de logística inversa para devoluciones, de ahí pasa a una app de Última Milla para el delivery y finalmente regresa al ERP con el estado actualizado.
➡️ Si en algún punto se altera, se trunca o se pierde trazabilidad, los sistemas quedan desalineados y se rompe la integridad del proceso.

🔹 Ejemplo 2 – Precio de un producto
Un SKU se crea en el sistema de catálogo. El dato de precio base pasa al ERP, luego al ecommerce, más tarde al POS en tiendas físicas, y finalmente se replica en reportes BI para márgenes.
➡️ Si no se controla el versionado y fecha de vigencia del dato, se pueden generar errores críticos en promociones, facturación o proyecciones de rentabilidad.

🔹 Ejemplo 3 – Tracking de entregas
El estado de una orden (despachado, en tránsito, entregado, fallido) se actualiza en el sistema logístico. Ese dato viaja al ERP para conciliación, al CRM para atención al cliente, y al dashboard de KPIs operativos.
➡️ Si hay desfases en la sincronización o timestamps incoherentes, se afecta la visibilidad real del negocio.

Conclusión técnica:

Gestionar correctamente el ciclo de vida del dato no es opcional. Es una práctica esencial que impacta la arquitectura de software, los procesos ETL, los sistemas de integración, el gobierno del dato y la calidad del servicio.

No importa si trabajas con SAP, Oracle, Salesforce, Dynamics, o herramientas low-code: el valor no está en los sistemas, sino en cómo los datos fluyen entre ellos de forma coherente, segura y trazable.

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