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Ciclo de vida de los datos: qué es, etapas y cómo gestionarlo correctamente

Data 
30/01/2026

El ciclo de vida de los datos se refiere a todo el recorrido que hace la información dentro de una organización desde que se genera hasta que se elimina. Cuando se divide en etapas, resulta más sencillo aprovechar el valor de dichos datos, mejorar su calidad o cumplir con las normativas o los requerimientos de algunos procesos. En este artículo, veremos cuáles son estas etapas y cómo se gestionan los datos en cada una de ellas. 

¿Qué es el ciclo de vida de los datos y por qué es importante?

El ciclo de vida de los datos es el conjunto de fases por las que los datos pasan durante toda su existencia dentro de un sistema o una empresa. Estas fases son la generación de los propios datos, su almacenamiento, uso, mantenimiento y, finalmente, la eliminación de la información. Las implicaciones técnicas, organizativas y legales son diferentes en cada etapa. Por tanto, cada una tiene su propia gestión y procedimientos a seguir.

La importancia de este ciclo se encuentra en que los datos por sí mismos no tienen ningún valor. Es su gestión y uso posterior lo que sí mejora la marcha de la empresa, ya que permiten tomar mejores decisiones. Cuando el ciclo de vida está claro, la calidad de la información aumenta, se reducen los riesgos y los costes se pueden optimizar. Por otra parte, también se pueden establecer las diferentes responsabilidades, acerca de quién crea, utiliza y mantiene los datos en cada momento.

 

ciclo de vida de gatos

 

Etapas del ciclo de vida de los datos

El ciclo de vida de los datos no es un proceso lineal que va pasando por cada una de ellas. En muchas ocasiones, los datos se reutilizan, se modifican o se combinan con otras fuentes, por lo que se necesita estructura, pero también flexibilidad. 

Creación y recopilación de datos

El ciclo comienza cuando los datos se generan o se recopilan. Su llegada puede ser a través de formularios, sensores, transacciones, interacciones digitales o sistemas internos. En esta fase, hay que definir qué datos son los que se recogen, con qué finalidad y qué criterios de calidad se siguen. Si hay problemas en la recopilación inicial, se pueden arrastrar durante todo el proceso. 

Almacenamiento y organización

Después de haber sido creados, los datos se deben almacenar de forma segura y estructurada. En esta etapa, se elige la base de datos, los sistemas en la nube o los repositorios específicos según el tipo y el volumen de información. Se pueden usar arquitecturas asociadas al Big Data, sobre todo, si se trabaja con cantidades muy grandes  de datos heterogéneos. Cuanto mejor sea la organización, más fácil será el acceso y menores duplicidades habrá. 

Procesamiento y transformación

En esta fase, los datos se limpian, normalizan y transforman para que puedan ser utilizados. Dentro del procesamiento, se deben eliminar los errores, integrar las diferentes fuentes usadas y generar nuevas variables. El objetivo es que la información sea consistente y útil antes de analizarla.

 

ciclo de vida de datos

 

Análisis y uso de los datos

El valor del ciclo aparece en esta fase, porque los datos se analizan y se utilizan para tomar decisiones. Para ello, se aplican técnicas de analítica de datos que pueden identificar patrones, tendencias o relaciones relevantes. En aquellas empresas con una mentalidad data-driven, esta etapa conecta la información con la estrategia de negocio, para servir de apoyo a las decisiones operativas y estratégicas.

Compartición y visualización

Los datos analizados se deben comunicar de forma clara a los distintos perfiles de la organización. Se puede hacer por medio de informes, dashboards y visualizaciones; lo que importa es que se facilite la comprensión de los resultados y los insights lleguen a quienes los necesitan. Si la comunicación falla, se pierde el potencial de aprovechamiento de los datos.

Mantenimiento y actualización

Con el paso del tiempo, los datos se quedan obsoletos o dejan de ser importantes. Por eso, se debe revisar y actualizar con frecuencia, para que la información que se obtiene a partir de ellos siga siendo válida. En esta etapa, también se gestionan los accesos, las copias de seguridad y hay controles de calidad continuos. Se puede utilizar el data governance para establecer normas y responsabilidades sobre el uso y mantenimiento de los datos.

Archivado y eliminación

La última fase del ciclo de vida de datos es su archivo o eliminación si ya no se les necesita. Además de para reducir costes de almacenamiento y riesgos de seguridad, también es importante para cumplir con las normativas. No todos los datos se deben conservar de forma indefinida, por lo que hay que saber cuándo se deben eliminar y cómo para que su gestión siga siendo responsable. 

Ejemplos de ciclo de vida de los datos en la práctica

En una empresa de comercio electrónico, los datos de los clientes se generan cuando interactúan o compran en la web. Sus datos se almacenan en sistemas internos, se procesan para eliminar duplicidades y se analizan para mejorar las campañas, personalizar las ofertas u optimizar los precios. Esta información obtenida se termina por archivar o se elimina. 

En un departamento de recursos humanos, el ciclo de vida de los datos de un empleado comienza cuando se incorpora a la empresa. Durante la relación laboral, se generan datos relacionados con el desempeño, formación o nóminas, que se utilizan para la gestión interna. Cuando la persona deja de trabajar para la empresa, esos datos se conservan durante un periodo determinado y después se eliminan de forma segura.

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