Desbloquear el potencial de los datos es fundamental para las organizaciones. Muchas compañías son exitosas a la hora de recopilar datos, pero no tanto cuando se trata de convertirlos en información.
Los datos se transformaron en una materia prima central por sus posibilidades casi ilimitadas de generar valor para el negocio, sólo restringidas por el requisito de la privacidad. Las empresas con visión a largo plazo deben desarrollar estrategias y acciones para transformarlos en un activo estratégico que impulse su innovación. En tal sentido Softtek, firma global en soluciones digitales, aporta un decálogo de avances que marcarán la evolución de los próximos años.
Índice de temas
1- Democratización del dato
El manejo de los datos deja de estar reducido al equipo de IT y se logra empoderar a más integrantes de la organización al dotarlos de esta materia primera, de las herramientas para que accedan a éstas y de que comprendan su potencial para el negocio. De esta manera, los colaboradores pueden tomar decisiones informadas.
Para que esto sea posible es imprescindible adoptar una cultura de datos en toda la empresa. La calidad de los datos es fundamental para garantizar que las organizaciones tomen decisiones basadas en información precisa. Y para eso necesitan implementar procesos y herramientas que garanticen que sus datos sean precisos, completos y consistentes.
Las organizaciones recopilan cada vez más datos no estructurados, como texto, imágenes y audio. Estos datos pueden ser difíciles de almacenar y analizar, pero pueden contener información valiosa. Las herramientas y plataformas de gestión de datos están evolucionando para manejar datos estructurados y no estructurados de manera conjunta.
2- Monetización y adopción del modelo de los datos como servicio (DaaS)
Es otra tendencia importante a la hora de transformar los datos en un activo comercializable, en la medida que permiten abrir nuevas fuentes de ingresos y dar lugar a nuevos modelos de negocio. Hace referencia al proceso de obtener un beneficio económico cuantificable de los datos.
Mediante este cambio de mentalidad surgen las organizaciones Data-Driven. A la vez, las empresas se valen de modelos predictivos altamente personalizados de acuerdo a las necesidades de sus potenciales consumidores. Estos permiten prever resultados futuros y comportamientos basados en datos históricos y variables relevantes. El mantenimiento predictivo ya es una realidad que ahorra costos concretos.
3- Modernización de ecosistemas en la nube
Los nuevos ecosistemas de datos en la nube que se centran especialmente en DaaS están redefiniendo la forma en que se accede, analiza y monetizan los datos. Ofrecen una escalabilidad, flexibilidad y seguridad sin precedentes e impulsan la innovación y la eficiencia. Esta actualización o reestructuración de las aplicaciones ayuda a aprovechar al máximo las arquitecturas y servicios nativos en la Nube.
Se pueden dividir en tres tipos de modernizaciones: ya sea aggiornar una aplicación local (on-premise) rediseñándola para aprovechar al máximo antes de trasladarla a la nube; modernizar una aplicación que ya está alojada en la nube (pero no había sido optimizada aún); o bien actualizar una aplicación heredada en local (on-premise) y mantenerla en local, pero alojarla en un entorno nativo de la nube.
Cabe remarcar que las nuevas capacidades de la IA generativa abren la puerta a una nueva era de aplicaciones que elevan aún más el valor de los datos a su máximo nivel.
4- Enfoque de “data fabric”
Representa el futuro de la gestión de datos al ofrecer un modelo flexible y unificado para administrar las crecientes necesidades de las empresas. Con una arquitectura de datos bien diseñada se simplifica la colaboración y mejora la eficiencia operativa. También la seguridad, porque se garantiza que todos los datos se están gestionando y protegiendo con políticas adecuadas que cumplen las regulaciones, independientemente de su fuente de origen.
5- Modelos Tiny Machine Learning
El empleo de técnicas de aprendizaje automático, así como el manejo de conjuntos de datos reducidos (small data) y extensos (wide data) facilitan el procesamiento inteligente a una escala más reducida. Esto posibilita realizar análisis y procesamiento de datos en dispositivos de borde (edge computing) con recursos limitados, impulsando la eficiencia de aplicaciones en el Internet de las cosas (IoT) y sistemas embebidos.
Son de gran ayuda cuando se busca que la hiperpersonalización sea una variable clave en el negocio. El auge de la IA y el aprendizaje automático (ML) se utiliza cada vez más para automatizar tareas de gestión de datos, como la limpieza, el enriquecimiento y el análisis de datos. Esto libera a los analistas de datos para que se centren en tareas más estratégicas, como la creación de modelos de aprendizaje automático y la comunicación de los resultados a las partes interesadas.
6- Impulso de la IA
El avance de inteligencia artificial ubicua y la IA en el borde (edge AI) están transformando la forma y el lugar donde se procesan y analizan los datos. Al acercar las capacidades de esta poderosa herramienta al lugar donde se generan los datos (al borde de la red) se consigue un procesamiento más rápido, eficiente y privado, habilitando escenarios de análisis en tiempo real y sistemas de toma de decisiones autónomas. Además, las preocupaciones sobre la privacidad impulsan la evolución de la vía perimetral.
7- Data masking
Esta técnica, así como el Dynamic Data Masking, permite ocultar elementos de datos específicos para compartir y utilizar datos de forma segura. Así ayuda a proteger la información confidencial y a mantener la privacidad. Gracias al enmascaramiento de datos se pueden realizar operaciones con los datos encubiertos manteniendo su estructura y comportamiento.
8- DataOps
Es otra estrategia que viene modificando el panorama de la gestión y análisis de datos más dinámicos y en tiempo real. Este enfoque ágil para diseñar, implementar y mantener una arquitectura de datos distribuida, enfatiza la colaboración entre equipos de desarrollo, operaciones, promueve la automatización y la integración continua. Estás técnicas se presentan mayoritariamente alojadas en la Nube para permitir a las organizaciones que tengan mayor escalabilidad, flexibilidad, reducción de costos y tiempos.
9- Revolución Web3
El almacenamiento descentralizado ofrece una solución superadora a las limitaciones del almacenamiento centralizado tradicional al proporcionar un ecosistema de datos más resistente, privado y centrado en el usuario. La Web3 redefinirá la forma en que se realicen las interacciones en línea y ofrecerá nuevas oportunidades de negocio asociadas al tratamiento de datos.
10- Tecnología cuántica
Está llamada a transformar la forma en que se procesan y analizan datos por su potencia computacional. Está sustentada en dos conceptos principales: entrelazamiento y superposición.
El primero sostiene que las partículas se vuelven dependientes de los estados cuánticos de otras, mientras la teoría del entrelazamiento considera que la materia puede existir simultáneamente en más de un estado cuántico. Ambas pueden revolucionar la seguridad con sus novedosos enfoques de cifrado. Las innovaciones en algoritmos cuánticos, corrección de errores y hardware nos han acercado gradualmente a la realización del potencial de las tecnologías cuánticas en aplicaciones del mundo real.
Por lo analizado, la próxima década estará marcada por un posicionamiento de los datos en el centro del negocio. En este escenario que proyectamos desde Softtek a partir de nuestro expertise en la industria, la inversión en tecnologías emergentes y la adopción de mejores prácticas en gestión de datos será fundamental para garantizar un crecimiento sostenible y una posición de liderazgo para las organizaciones.
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