Gestión de datos eficiente
El sector de la gestión de datos está cambiando a la velocidad del rayo. El auge de la IA y el aprendizaje automático, el Internet de las cosas y los nuevos servicios en la nube son solo algunos de los factores que impulsan este cambio vertiginoso. Aun así, muchas organizaciones se encuentran con dificultades para seguir el ritmo de estos cambios y tener una gestión de datos eficiente.
De hecho, una encuesta reciente descubrió que los profesionales de la gestión de datos ven su papel como el trabajo más estresante en la tecnología hoy en día. En este artículo, intento trasladar 5 desafíos clave de la gestión de datos que afectarán a la forma en que tu organización almacena y analiza los datos en el futuro.
El diluvio masivo de datos que está generando el IoT.
El Internet de las Cosas es la red de dispositivos físicos que se conectan a través de Internet. Se calcula que en 2025 habrá unos 27.000 millones de dispositivos conectados. Esta hiperconectividad significa que habrá enormes cantidades de datos fluyendo entre estos dispositivos y las organizaciones. Un área que se verá transformada por el IoT es la fabricación. Muchos fabricantes ya utilizan sensores para seguir sus cadenas de suministro. Esto les permite controlar el inventario y garantizar que los productos cumplen las expectativas de los clientes. Pero los sensores no sólo se utilizarán para el seguimiento. También se utilizarán para la inteligencia. Por ejemplo, los sensores podrán controlar la maquinaria y proporcionar información sobre su rendimiento. Esto ayudará a reducir las averías y permitirá el diagnóstico a distancia. Todo esto aumentará significativamente la cantidad y el tipo de datos que se generan. También cambiará la forma en que se distribuyen los datos. Los datos ya no estarán centralizados. Estarán distribuidos en una amplia gama de dispositivos, sistemas y ubicaciones. Esto hará que su gestión y análisis sean extremadamente difíciles.
Los grandes datos son cada vez más grandes, y más rápidos.
El big data se ha convertido en una parte clave de la estrategia de datos de muchas organizaciones. Pero a medida que las organizaciones recopilan más datos, tienen que almacenarlos durante más tiempo. Esto se debe a que las políticas de retención de datos son cada vez más estrictas.
Regulaciones como el GDPR o la HIPAA requieren que las organizaciones conserven los datos durante mucho más tiempo. Y a medida que las organizaciones almacenan más datos, también están teniendo que crear más copias de ellos. ¿Por qué? Porque necesitan protegerse contra la pérdida de datos por desastres, ciberataques o errores humanos. Esto significa que las organizaciones necesitan invertir en más dispositivos de almacenamiento. Necesitan aumentar el número de centros de datos donde se almacenan estos datos. También necesitan dotar a sus equipos de IT de más expertos. Esto está creando una importante presión sobre los presupuestos y los recursos.
La automatización de los datos será una necesidad.
Las organizaciones recogen cada vez más datos de sensores, dispositivos, sistemas y aplicaciones existentes. Esto está creando un enorme desafío para los equipos de IT. Tienen que recoger y gestionar todos estos datos. No es una tarea fácil. Pero a medida que las organizaciones recopilan más datos, les resulta mucho más difícil analizarlos. Esto se debe a que la mayoría de los datos no están estructurados, lo cual significa que no se pueden utilizar fácilmente en los sistemas informáticos.
Por eso la automatización de los datos es cada vez más popular. Permite a las organizaciones reducir significativamente el tiempo y el esfuerzo que supone digerir los datos no estructurados. También puede utilizarse para ayudar a interpretar el significado de los datos no estructurados.
La calidad de los datos sigue siendo un problema.
El hecho de que las organizaciones tengan más datos para analizar no significa que tengan mejores datos. De hecho, ocurre lo contrario. Dado que las organizaciones recogen más datos de más dispositivos, es más difícil garantizar la calidad de los datos. Y el problema va en aumento.
Según una encuesta reciente de IBM, casi tres cuartas partes de las empresas esperan que los problemas de calidad de datos aumenten en los próximos dos años. La mayor dependencia de la IA y el aprendizaje automático está creando más problemas. Las tecnologías son altamente precisas y están diseñadas para proporcionar siempre el resultado correcto. Por lo tanto, si los datos son inexactos, la IA cometerá errores. Las organizaciones pueden minimizar los problemas de calidad de los datos aumentando la inversión en iniciativas de calidad de datos. Esto podría implicar la contratación de más expertos en calidad de datos, la inversión en más software y la mejora de la formación del personal.
Los servicios en la nube están creciendo, y también su impacto en la gestión de datos.
Los servicios en la nube son cada vez más populares. Proporcionan acceso a más potencia de cálculo. Facilitan el intercambio de datos entre diferentes organizaciones. Y dotan de una mayor flexibilidad. Pero a medida que más organizaciones se pasan a la nube, deben ser conscientes del impacto que esto tendrá en la gestión de datos.
De hecho, muchas organizaciones están luchando para hacer frente a la escala de datos que tienen en este momento. Esto provoca que la gestión de los datos en los diferentes servicios en la nube sea un gran reto y hace que sea difícil garantizar que los datos cumplan con regulaciones como el GDPR y la HIPAA. Pero hay formas de superar estos retos. Una de las soluciones pasa por utilizar una herramienta de gestión de datos en la nube, lo cual puede ayudarle a identificar, gobernar y asegurar los datos dondequiera que estén almacenados, además de ayudarle a mover los datos entre diferentes servicios en la nube.
En conclusión, la gestión de datos eficiente ya no es un trabajo de una sola persona. Es un deporte de equipo. Las organizaciones tendrán que colaborar más que nunca para mantenerse a la vanguardia. Para ello, necesitan integrar datos de diferentes fuentes, sistemas y aplicaciones. Y tienen que hacerlo de manera que permita el uso continuo de los datos para impulsar los resultados empresariales.
