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Ciclo de Vida del Dato: el gran olvidado y culpable silencioso en las grandes empresas

En la mayoría de las grandes organizaciones, los datos fluyen por múltiples aplicaciones, plataformas y equipos. Sin embargo, pocas veces se piensa en el ciclo de vida del dato de manera integral, y eso genera problemas que escalan rápidamente en complejidad, costo y frustración.

📦 ¿Qué es el ciclo de vida del dato?

Es el conjunto de etapas por las que pasa un dato dentro de una organización: desde que se genera o ingresa por primera vez, hasta que se actualiza, se consulta, se replica, se archiva o se elimina.

En un mundo ideal, cada dato tendría un “camino claro” dentro de la empresa. Pero en la realidad…

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🔁 Múltiples sistemas, mismo dato

Imaginemos un dato simple: el correo electrónico de un cliente. Ese mismo dato puede estar en:

• El CRM

• El sistema de facturación

• La plataforma de marketing

• El portal de autoservicio del cliente

• Un dashboard de Power BI o Looker

¿Y qué pasa cuando ese cliente actualiza su email? ¿Se actualiza en todos lados? ¿Cuándo? ¿Cómo?

Ahí es donde las cosas se complican.

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🧱 ¿Cómo enfrentan esto las grandes empresas?

Las compañías grandes suelen adoptar estrategias como:

• Data lakes o data warehouses centralizados

• Master Data Management (MDM) para definir “la fuente de verdad”

• Integraciones vía ETL/ELT o buses de eventos (Kafka, RabbitMQ)

• APIs centralizadas para exponer y actualizar datos críticos

• Políticas de gobernanza de datos y data stewards

Sin embargo, la solución técnica no sirve de nada sin una estrategia clara de gobernanza. Es decir: procesos, roles, responsables y reglas claras.

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🛑 Errores comunes

1. Duplicar la lógica de negocio en distintos sistemas

2. No definir una “fuente de verdad” para cada tipo de dato

3. Falta de trazabilidad: no saber de dónde viene un dato o quién lo actualizó

4. Procesos manuales para sincronizar datos

5. Depender del Excel como “integrador” final

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🧨 Casos reales

🔹 Caso 1 – Retail multinacional
Una cadena de retail tenía 4 sistemas con distintos catálogos de productos. Cada área los gestionaba por separado. Resultado: campañas mal dirigidas, precios mal cargados en la web, y más de $1M en pérdidas por errores de stock y devoluciones.

🔹 Caso 2 – Compañía de seguros
Un asegurado actualizaba sus datos personales en la app móvil, pero el área de siniestros seguía viendo datos antiguos. El resultado fue una pérdida de cobertura por error administrativo y una demanda millonaria.

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💸 Impacto diario y pérdidas económicas

No gestionar bien el ciclo de vida del dato genera:

• Retrasos operativos

• Errores en atención al cliente

• Informes erróneos para la toma de decisiones

• Pérdida de confianza entre áreas

• Sanciones regulatorias por mal manejo de datos personales

Y sobre todo: pérdida de dinero. Millones al año, muchas veces sin que se identifique el verdadero culpable.

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✅ Recomendaciones para mejorar

1. Diagnóstico completo de cómo fluye un dato crítico en toda la empresa

2. Definir data owners por dominio de información

3. Implementar políticas de calidad de datos con métricas claras

4. Centralizar la lógica de negocio en APIs o servicios compartidos

5. Invertir en herramientas MDM y gobernanza de datos

6. Capacitar a los equipos: todos deberían entender la importancia del dato

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👉 Si trabajas en una empresa grande, probablemente ya estás sufriendo este problema y no lo sabías.
🧩 Pensar en el ciclo de vida del dato no es un tema de IT: es un tema de negocio.

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¿Te pasó algo similar? Me encantaría leer tu experiencia o reflexiones en los comentarios.

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