2024 Bola de cristal de gestión de datos principales 4 tendencias emergentes
2024 Tendencias emergentes en gestión de datos principales
La dominancia de los datos está aumentando rápidamente, señalando su influencia en más industrias y procesos. A mitad de 2023, es mejor pensar en lo que los próximos 18 meses significarán para las plataformas de gestión de datos. Creo firmemente que a partir de 2024, las empresas se encuentran en un momento crítico, dándose cuenta de la necesidad indispensable de aprovechar los datos de manera inteligente.
Para prosperar y florecer, las organizaciones deben adoptar tendencias clave en la gestión de datos que allanen el camino hacia el éxito. Deben reavivar sus estrategias y avanzar desde los repositorios tradicionales. Los enfoques tradicionales de gestión de datos no pueden manejar el volumen incierto de datos en la era del IoT y la IA. Las nuevas tecnologías están disponibles y es hora de incluirlas en la estrategia.
Entre muchas tendencias interesantes, estoy eligiendo mis favoritas que revivirán el panorama digital. ¡Acompáñame!
- Científicos de la Computación de la Universidad de Massachusetts Am...
- El cambio de la IA generativa de GPT-3.5 a GPT-4
- Desequilibrio de Clases Desde SMOTE hasta SMOTE-NC y SMOTE-N
Tendencia 1: Enfoque en la Democratización de Datos a través de Fabrics y Mesh
La democratización de datos es la práctica de hacer que los datos sean accesibles y consumibles para todos en una empresa, independientemente de sus habilidades técnicas. Últimamente, los fabrics y mesh de datos han sido muy populares para incluir a todos en una organización, independientemente de su experiencia técnica, por ejemplo, ThoughtSpot, Domino Data Lab, K2view y otros.
Como sabemos, un fabric de datos es una arquitectura de gestión de datos que integra datos de múltiples fuentes en una vista unificada. Esto facilita que los usuarios encuentren y accedan a los datos necesarios. De manera similar, un Mesh brinda a los expertos del dominio un mayor control sobre sus datos y también puede ayudar a mejorar la calidad y gobernanza de los datos.
Ambas arquitecturas son igualmente instrumentales para garantizar la democratización de datos. Además de mejorar el acceso a los datos, facilitan que los usuarios encuentren y accedan a los datos según sus requerimientos. Esto conduce a una toma de decisiones e información más rápidas. También se mejora la calidad de los datos al proporcionar una vista única y unificada. Además, el enfoque centralizado de control y acceso a los datos garantiza una mejor gobernanza y seguridad.
Tendencia 2: Mayor Adopción de Tecnología de la Industria 4.0 en la Extracción de Información de Datos
La Industria 4.0, como sabemos, es la cuarta revolución industrial, que utiliza en gran medida la automatización, el análisis de datos y la inteligencia artificial para crear fábricas inteligentes.
En la Industria 4.0, el análisis de datos puede mejorar la eficiencia, productividad y calidad al identificar áreas donde se pueden optimizar los procesos o prevenir defectos.
Por ejemplo, el análisis de datos rastrea el rendimiento de las máquinas e identifica patrones que indican que una máquina está a punto de fallar. Luego utiliza esta información para programar el mantenimiento antes de que la máquina falle, lo que puede evitar tiempos de inactividad y pérdida de productividad. Por qué es importante es porque la tecnología que está principalmente confinada a la fabricación en realidad está creciendo a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 16.3% de 2023 a 2030. Esto podría valorar la industria en 377 mil millones de dólares.
Tendencia 3: Mayor enfoque en el Cumplimiento del GDPR a través del Enmascaramiento
Al enmascarar datos sensibles, las empresas pueden proteger la privacidad de sus clientes y empleados, y también pueden reducir su riesgo de violaciones de datos. El enmascaramiento redacta datos sensibles de conjuntos de datos que se utilizan para análisis y aprendizaje automático. Esto garantiza que los datos sensibles no se utilicen de manera que pueda violar el GDPR, como el perfilado o la segmentación de individuos.
El enmascaramiento de datos se puede utilizar para crear conjuntos de datos seudonimizados. Los conjuntos de datos seudonimizados son aquellos en los que los datos personales se han reemplazado con identificadores artificiales. Esto dificulta más la identificación de individuos en los conjuntos de datos y puede ayudar a proteger su privacidad. Aunque muchas herramientas de gestión de datos ofrecen experiencia en enmascaramiento hasta cierto punto, recomendaré K2View por sus cualificaciones de cumplimiento, ya que ofrece características completas para enmascarar datos sensibles, incluyendo redacción, tokenización, desidentificación, seudonimización y obfuscación de datos. Su solución de enmascaramiento de datos puede ayudar a las empresas a cumplir con diversas regulaciones de privacidad de datos, incluyendo el GDPR, CCPA y HIPAA. La solución de fabric es popular por su enfoque de microbase de datos que contiene los datos de una sola entidad, que ha sido enmascarada de acuerdo con los requisitos de seguridad y cumplimiento de la empresa.
Tendencia 4: Aumento en la Adopción de DataOps
Los DataOps simplifican el proceso de recolección, preparación, análisis y entrega de datos. Esto permite a las empresas extraer ideas accionables de manera más eficiente. Debido a que ofrecen un tiempo de valor más rápido, las empresas de todos los sectores han comenzado a incluirlos en su stack de gestión de datos.
Los DataOps enfatizan la colaboración interfuncional, la automatización, el control de versiones y la integración y entrega continua en las operaciones de datos. Al aplicar estos principios, los DataOps tienen como objetivo abordar los desafíos comunes enfrentados por los equipos de datos, como los silos de datos, los largos ciclos de desarrollo y la falta de agilidad.
Las organizaciones pueden garantizar que los datos sean validados, limpiados y transformados de manera consistente mediante la implementación de canalizaciones de datos automatizadas y procesos estandarizados. Esto conduce a una mayor precisión y confiabilidad de las ideas derivadas de los datos.
Los enfoques tradicionales de gestión de datos a menudo sufren de cuellos de botella y retrasos en el procesamiento y análisis de datos. Los DataOps, al enfatizar la automatización y la integración continua, permiten a las organizaciones iterar y entregar rápidamente ideas a las partes interesadas, facilitando la toma de decisiones más rápida y generando resultados comerciales.
Mirando hacia el Futuro
Una cosa es segura: las organizaciones deben prepararse para la futura revolución de los datos. Con el crecimiento y la importancia incesantes de los datos, las empresas que se adapten y aprovechen proactivamente las tendencias emergentes obtendrán una ventaja competitiva significativa. La pila tecnológica actualmente limitada a empresas selectas será fácilmente accesible para las PYME. Además, la IA hace que sea aún más imperativo actuar. ¿Qué piensas? Yash Mehta es un experto reconocido internacionalmente en tecnología IoT, M2M y Big Data. Ha escrito varios artículos ampliamente reconocidos sobre Ciencia de Datos, IoT, Innovación Empresarial e Inteligencia Cognitiva. Es el fundador de una plataforma de análisis de datos llamada Expersight. Sus artículos han sido presentados en las publicaciones más autorizadas y han sido reconocidos como uno de los trabajos más innovadores e influyentes en la industria de la tecnología conectada por los departamentos de IoT de IBM y Cisco.
