Tendencias que marcarán la gestión y el análisis de datos

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Una estrategia y una planificación adecuada de la infraestructura de datos serán elementos clave para el éxito empresarial. Optimización de costes, FinOps, Data Fabric y Data Mesh, Inteligencia Artificial ética y Machine Learning son las tendencias que prevalecerán en este ámbito a lo largo de este año.

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En plena era digital, y tras dos años de impulso acelerado debido a la pandemia, las empresas han tenido que desarrollar la capacidad de adaptarse a un nuevo paradigma económico, empresarial y social, ajustándose a los avances tecnológicos y acelerando su transformación digital. En este contexto, los datos se han convertido en el centro del negocio digital. Por ese motivo, Denodo ha elaborado un listado con las cinco principales tendencias que tendrán mayor impacto en 2023 en lo que respecta a los datos y la analítica.

Tendencia 1: Ante la inminente recesión mundial, las empresas buscarán optimizar los costes de infraestructura

Con independencia de si se entra o no en recesión, las empresas están recortando costes activamente y reduciendo la infraestructura de TI. Pero, aunque los costes de computación y almacenamiento se reducen gracias al uso de la nube, todavía suponen un gran gasto para las organizaciones. Además, las empresas suelen adoptar una estrategia de reemplazo para innovar en materia de datos y análisis, un enfoque costoso que a menudo puede llevar a la interrupción de las operaciones de TI.

En 2023, cada vez más empresas se centrarán en encontrar métodos modernos para actualizar su infraestructura de TI, con independencia de si sus datos residen en una única nube, en varias o en entornos híbridos que incluyan sistemas locales.

Tendencia 2: Mientras el multicloud se difunde, las FinOps se hacen necesarias

Actualmente, para muchas empresas, los activos de datos estratégicos están repartidos entre diferentes nubes y ubicaciones geográficas. A medida que las empresas trasladan más datos a la nube, se acelera la adopción de la arquitectura multicloud. Sin embargo, no hay una forma fácil de gestionar e integrar los datos y servicios entre los diferentes proveedores de servicios. Si no se aborda este problema, se seguirán produciendo silos de datos y un enfoque fragmentado, lo que provoca complicaciones en el acceso y en la gobernanza que afectan al crecimiento general, a las ventas y a la experiencia de cliente.

Como resultado, están utilizando las FinOps para proporcionar un marco que controle los costes y el uso de la nube y optimizar así la gestión en los entornos híbridos y multicloud. Se espera que las FinOps ganen impulso como una iniciativa crítica para ayudar a las empresas a gestionar mejor su gasto en nube híbrida y multicloud.

Tendencia 3: Adopción acelerada del Data Fabric y Data Mesh

En las últimas dos décadas, la gestión de datos ha pasado tanto por ciclos de centralización como de descentralización, que han incluido bases de datos, data warehouses, data lakes, etc. Aunque el debate sobre qué enfoque es mejor sigue vivo, los últimos años han demostrado que los datos están más distribuidos que centralizados. Como consecuencia, se generan silos de datos y esto provoca que no haya una gobernanza del dato unificada.

En 2022, se aceleró la adopción de dos enfoques de arquitectura de datos: Data Fabric y Data Mesh, para gestionar y acceder mejor a los datos distribuidos. Mientras que Data Fabric es un conjunto modular de tecnologías de gestión de datos, y Data Mesh es un enfoque que orienta los procesos para que distintos equipos gestionen los datos de la empresa como consideren oportuno. Tanto el Data Fabric como el Data Mesh pueden desempeñar un papel fundamental en el acceso, la integración, la gestión y la entrega de datos de una empresa, si se construyen correctamente y con la infraestructura adecuada. Por lo tanto, en 2023, se espera un rápido aumento de la adopción de ambos enfoques en las empresas de todos los tamaños.

Tendencia 4: La IA ética se convierte en algo primordial a medida que aumenta la toma de decisiones basadas en la IA

Empresas de todos los sectores están acelerando el uso de la IA para la toma de decisiones basadas en datos. Sin embargo, cuando la inteligencia artificial decide el resultado final, actualmente no hay forma de suprimir el sesgo inherente al algoritmo. Por eso, normativas emergentes, como la propuesta de Ley de Inteligencia Artificial de la UE, están empezando a establecer un marco regulador en torno al uso de la IA en las organizaciones comerciales. Estas nuevas normativas clasifican el riesgo de las aplicaciones de IA en riesgo inaceptable, alto, medio o bajo, y prohíben o gestionan el uso de estas aplicaciones en consecuencia.

En 2023, las organizaciones tendrán que ser capaces de cumplir con estas regulaciones propuestas, incluida la garantía de la privacidad y la gobernanza de datos, la transparencia algorítmica, la equidad y la no discriminación, la rendición de cuentas y la auditabilidad. A medida que más y más empresas pongan la IA a trabajar, la IA ética será más importante que nunca en el próximo año.

Tendencia 5: Aumento de la calidad de los datos, la preparación de estos, la gestión de metadatos y la analítica

La gestión adecuada de los datos es fundamental para el éxito de las organizaciones. A medida que las organizaciones aceleran el uso de los datos, es necesario que las empresas vigilen de cerca la gobernanza y la calidad de estos y la gestión de los metadatos. Sin embargo, con la creciente cantidad de volumen, variedad y velocidad de los datos, diversos aspectos relativos a su gestión a gran escala se han vuelto demasiado complejos. Por este motivo, la gestión de datos aumentada ha sido adoptada recientemente por varios proveedores de gestión de datos que, con la aplicación de IA, hacen a las organizaciones capaces de automatizar muchas tareas relativas a su gestión.