Tendencias que marcarán el futuro de la estrategia de datos

23 febrero, 2021
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Denodo y el Club Chief Data Officer editan un eBook sobre las características que predominarán en la ciencia de datos en los próximos años.

Denodo y el Club Chief Data Officer editan un eBook en el que desvelan las tendencias que marcarán el futuro de la estrategia de datos. En ellas se englobarán tanto las arquitecturas híbridas, la arquitectura ‘Data Fabric’ o el control por voz y lenguajes naturales.

En el eBook apuntan que las técnicas más avanzadas de ciencia de datos, como el aprendizaje automático (Machine learning), son herramientas extremadamente útiles para obtener información valiosa de los datos. Pero, además, cuentan con mucho potencial para la propia gestión de la información, ya que pueden trabajar con volúmenes de datos muy grandes al realizar un proceso en paralelo de los datos, lo que permite obtener insights muy valiosos para el negocio. Esto permite automatizar procesos de análisis que de otra manera requerirían la acción manual de un experto.


Para ello recurren a la visión de responsables de datos como el de Air Europa, José Carlos Bermejo, para quien tener la posibilidad de integrar todos los datos relevantes de la organización, con independencia de su origen y, además, poder acceder a ellos mediante un único lenguaje de consulta, sin duda acelera los desarrollos de IA y Machine Learning.

Multicloud

Hay empresas, indican en el eBook, que optan por escenarios multicloud, trabajando a la vez con proveedores como Amazon Web Services, Google Cloud Platform o Microsoft Azure, mientras conguran un despliegue IT híbrido en el que se incluye su centro de datos on premise. Sin embargo, ocurre que los entornos híbridos aumentan la complejidad de la administración TI de las empresas y suponen varios desafíos.

En ese sentido, Bermejo afirma que «no hay que menospreciar los costes asociados a la complejidad en la gestión de datos cuando se utilizan arquitecturas híbridas». Según dice, diferentes tecnologías, métodos de acceso, lenguajes y técnicas de gobierno (seguridad, privacidad, linaje, etc.) se simplifican unificando la información en una única capa de acceso al dato.

La fábrica de datos

Otra de las tendencias de los próximos años será el ‘Data Fabric’ o la llamada ‘fábrica de datos’. De acuerdo con la Consultora Forrester, este
tipo de arquitectura “ofrece una vista completa, unificada y confiable de los datos de negocio, producida mediante la coordinación de fuentes de datos de una manera automática, inteligente y segura que puede procesar grandes volúmenes de datos”.  Una de sus ventajas, de acuerdo con Bermejo será el ahorro de costes y el aumento de la flexibilidad tanto en el ámbito tecnológico como en el ámbito estratégico.

En opinión de Javier Martínez, Head of Corporate Reporting Bankia, hay que pensar en que las nuevas arquitecturas tienen que ayudarnos a gestionar el ecosistema informacional desde el punto de vista del valor aportado a la organización. «A día de hoy Seagate nos indica que solo el 32% de los datos de la organización son usados para extraer valor», añade.

Control de voz

En este ámbito también predominarán las herramientas de control de voz y los lenguajes naturales. Se trata de algo muy común en asistentes de voz domésticos, como Siri, Alexa y Google Home. Sin embargo, su implantación como herramienta empresarial está siendo más lenta. Algunas herramientas de análisis han adoptado lenguajes naturales como modo de consulta para los usuarios no técnicos dentro de las empresas,
como lo son empleados comerciales o personal de marketing. Así en el futuro, estos perfiles no técnicos serán capaces de hacer consultas complejas sobre los objetivos de venta de un determinado producto.

Finalmente, Unai Obieta, CDO The Adecco Group, concluye que en el mundo en que nos encontramos, con la aparición de nuevas metodologías, arquitecturas y sobre todo, necesidades de negocio, se presentan nuevos retos, alrededor del dato, algunos de ellos tienen que ver con la reducción de los tiempos de procesamiento, normalización, identificación de los datos.

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