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Cinco tendencias con impacto claro en la estrategia de gestión de datos

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El volumen y diversidad de los datos es cada vez mayor y las empresas deben crear los procesos, estándares y protocolos que permitan extraer todo su valor. Hay una serie de tendencias, como las tecnologías de inteligencia artificial, que hay que tener en cuenta cuando se está definiendo una estrategia de datos corporativa. Las repasamos de la mano de Denodo.

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Los expertos de Denodo han seleccionado cinco tendencias que las organizaciones deben tener en cuenta a la hora de trazar su estrategia de datos:

- Machine Learning (ML) e inteligencia artificial (IA): las prácticas de ciencia de datos son ya comunes en grandes empresas para facilitar la toma de decisiones de negocio y también para optimizar el uso de recursos, mejorar la gestión de cadenas de suministro, detección de fraude etc. Pero, además, cuentan con mucho potencial para la gestión de los propios datos, ya que la IA permite automatizar procesos que de otra manera requerirían la acción manual de un experto, ya que pueden trabajar con volúmenes de datos muy grandes y reducir la carga de trabajo en perfiles de alto nivel. Como ejemplo, una de las primeras aplicaciones exitosas de estas técnicas ha sido la identificación de datos sensibles o problemáticos

- Arquitecturas  híbridas: la tercera encuesta anual del uso de la nube realizada por Denodo este año muestra que las configuraciones de nube híbridas ya constituyen el despliegue mayoritario. De hecho, se consideran ya un estándar, y permiten diversificar el gasto, reforzar la resiliencia y elegir características según las fortalezas de cada nube sin temer al bloqueo de los proveedores.

- Arquitectura de “Data Fabric”: constituirá la norma en los próximos años. 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”.

- Control por voz y lenguajes naturales: ya son comunes en asistentes de voz domésticos, pero con su desarrollo futuro, los perfiles no técnicos de las empresas  serán capaces de hacer consultas complejas desde el coche o el teléfono sin necesidad de utilizar una interfaz de usuario, como por ejemplo, realizar preguntas sobre los objetivos de venta de un determinado producto.

- Monetización de datos y economía de las APIs: las predicciones de negocio para el mercado de aplicaciones de uso de datos indican un enorme crecimiento en los próximos años. La comunicación entre aplicaciones suele gestionarse mediante las denominadas APIs, y por tanto la creación y gestión de APIs ha pasado a ser la piedra angular de muchas iniciativas de transformación digital, hasta el punto de que, en varias grandes compañías, el acceso por API ya suma más que los accesos tradicionales web y además, ya existe un mercado significativo de compañías que venden datos como su principal modelo de negocio.

En opinión de este especialista, la virtualización de datos es la herramienta con la que las empresas podrán desarrollar todo el potencial de estas cinco tendencias de manera sencilla, unificada, sin grandes costes iniciales y de mantenimiento y sin pérdida alguna de capacidades, ya que no necesita replicar los datos en un repositorio físico y puede entregarlos de manera íntegra en tiempo real.