La cantidad de datos que las empresas generan y almacenan crece a un ritmo abrumador. Tan sólo entre 2020 a 2022, el volumen total de datos empresariales experimentó un crecimiento anual promedio de más del 40% año contra año.
La llegada de las tecnologías digitales, las herramientas de análisis y la nube plantean grandes desafíos para la extracción de beneficios y la monetización de datos. En este marco ¿cuáles son las tendencias que se observan al interior de las empresas en la gestión cotidiana de sus negocios?
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El mercado global de análisis de Big Data crecerá con una tasa de crecimiento anual compuesto de casi el 30% en los próximos años, con ingresos que superen los 68.000 millones de dólares para 2025 desde alrededor de 15.000 millones en 2019.
Fuente: Statista
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Negocios data-forward: las últimas tendencias para el éxito
En un relevamiento realizado por Snowflake sobre el uso y gestión de datos por parte de las empresas, se destacaron cuatro tendencias en los negocios exitosos:
- Conexión masiva y generalizada de datos: las empresas están buscando conectar la mayor cantidad posible de datos superando un conjunto de dificultades relacionadas con los silos de datos aislados y la dispersión de proveedores para la gestión de datos en la nube. Esto complejiza la implementación de análisis de Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning (ML) debiendo recurrir a cargas de trabajo adicionales para asegurarse de contar con una única fuente de datos.
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- Uso centralizado de los datos: cuando el almacenamiento de la información en un único lugar no puede realizarse, las empresas maximizan el uso de los datos que se encuentran en una plataforma para evitar la extracción y carga en cada nueva aplicación. De esta forma se eliminan los silos de datos y las duplicaciones de la información.
- Estrategia coherente de gobernanza: las políticas de gobierno de datos necesitan implementarse a la totalidad de los datos sin importar en dónde se encuentren alojados. En este marco, se encuentran popularizados los modelos de lenguaje grande (LLM) que implementan técnicas de aprendizaje profundo para comprender, resumir, generar y predecir contenido nuevo permitiendo una mayor productividad a desarrolladores y usuarios. El mayor inconveniente se relaciona con la exposición de los datos ya que los LLM más avanzados están alojados en servicios externos. Esto requiere definir estrategias sobre cómo implementar los LLM y establecer una plataforma única con capacidades de gobierno integradas para la clasificación, el control de acceso basado en roles y el monitoreo de la calidad de los datos.
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Para 2024, el 30% de las organizaciones invertirá en plataformas de gobernanza de análisis y datos, lo que aumentará el impacto comercial de los conocimientos confiables y las nuevas eficiencias.
Fuente: Gartner
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- Adopción de la automatización: las empresas necesitan una plataforma de datos completamente administrada para acceder a nuevos conocimientos y para tomar decisiones de forma ágil como, por ejemplo, responder a un evento de seguridad o administrar los recursos de la nube con eficiencia en tiempo real. Los almacenes automatizados son ampliamente adoptados para una mayor eficiencia.
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En suma, la unificación de estrategias en las distintas plataformas, la adopción de planes de gobernanza coherentes y la gestión automatizada de datos permiten obtener un mayor valor de estos gracias a la información de calidad y la extracción de su máximo valor.
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