Tendencias que definirán el almacenamiento de datos no estructurados y la IA

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Cada vez hay un mayor número de datos no estructurados de un valor incalculable para una organización. En el próximo Dell Technologies Forum se hablará del potencial de combinar el almacenamiento y la administración de datos no estructurados con optimización mediante inteligencia artificial.

El crecimiento y el volumen de datos no estructurados, combinados con la IA, están cambiando la forma en que las empresas gestionan, procesan y utilizan sus datos. A medida que las empresas se vuelven más dependientes de los datos, la capacidad de analizar datos no estructurados de manera integral ofrece una ventaja competitiva significativa, convirtiendo los datos en información procesable. De ello se hablará en el Dell Technologies Forum, que se celebrará el 3 de diciembre en IFEMA. Como anticipo, Dell Technologies detalla tres tendencias clave que definirán el futuro del almacenamiento de datos no estructurados y la IA:

1. El almacenamiento de objetos ocupa un lugar central en el panorama de Big Data

A medida que los volúmenes de datos no estructurados se disparan, el almacenamiento de objetos se está convirtiendo en la solución de referencia para muchas organizaciones. A diferencia de los métodos de almacenamiento tradicionales, el almacenamiento de objetos trata cada elemento de datos como un objeto distinto con sus metadatos, lo que mejora tanto la escalabilidad como la flexibilidad. Esto lo hace especialmente adecuado para la gran cantidad de datos no estructurados generados por las empresas de hoy en día.

La escalabilidad y la rentabilidad del almacenamiento de objetos son factores clave que impulsan esta tendencia, ya que las organizaciones buscan formas efectivas de almacenar y acceder a volúmenes de datos cada vez mayores. Además, la compatibilidad del almacenamiento de objetos con las cargas de trabajo de IA proporciona la infraestructura necesaria para gestionar conjuntos de datos grandes y diversos que son esenciales para los marcos de IA y ML (Machine Learning) en varios sectores, como la atención médica y las finanzas.

2. La IA y los lagos de datos se unen para mejorar la inteligencia empresarial

Los lagos de datos (repositorios centralizados que permiten a las organizaciones almacenar datos estructurados y no estructurados a escala) son cada vez más sofisticados con la integración de la IA. EMEA está experimentando un aumento de los lagos de datos impulsados por IA, ya que las empresas buscan extraer información más profunda de sus datos no estructurados.

La próxima generación de IA requiere nuevas arquitecturas de plataformas de datos, idealmente construidas sobre lagos de datos modernos y abiertos que ofrezcan un acceso seguro y centralizado a todos los datos. En sectores como el comercio minorista, los lagos de datos impulsados por IA pueden analizar datos no estructurados, como las interacciones en las redes sociales y los comportamientos de compra, para predecir tendencias y adaptar las estrategias de marketing. En el sector de la salud, pueden manejar extensos registros, imágenes y documentos de investigación para identificar patrones que podrían revolucionar la atención al paciente.

A medida que las empresas se vuelven más dependientes de los datos, la capacidad de analizar datos no estructurados de manera integral ofrece una ventaja competitiva significativa, convirtiendo los datos en información procesable.

3. Edge computing: acercando la IA y el almacenamiento de datos a la fuente

El auge de la computación edge supone un cambio importante en la forma en que se gestionan el almacenamiento de datos no estructurados y la IA en la región EMEA. Con la proliferación de dispositivos IoT y la creciente necesidad de procesamiento de datos en tiempo real, la computación edge proporciona una solución al colocar las capacidades de almacenamiento de datos e IA más cerca de donde se generan los datos.

MarketsandMarkets vaticina que el mercado de computación edge en EMEA crecerá de 3.600 millones de dólares en 2023 a 10.100 millones de dólares en 2028. Esta expansión está impulsada por la necesidad de procesar y analizar datos no estructurados en el edge, ya sea de sensores en ciudades inteligentes, cámaras en vehículos autónomos o maquinaria de fábrica. Al procesar los datos localmente, las empresas pueden reducir la latencia y el uso del ancho de banda, lo cual es crucial para las aplicaciones de IA que exigen un análisis inmediato.

El edge computing es especialmente relevante para sectores como la fabricación, el transporte y la energía, donde el procesamiento en tiempo real de datos no estructurados puede dar lugar a importantes mejoras operativas y ahorro de costes. Además, apoya la soberanía de los datos, permitiendo el procesamiento y el almacenamiento local de datos de conformidad con normativas como el RGPD.