Convertir los datos en información que pueda orientar y perfeccionar las decisiones de negocio es un imperativo estratégico para las organizaciones en la actual era de la transformación digital. Para lograrlo, las compañías necesitan acceder a los datos de forma rápida y desde cualquier lugar.
De allí la importancia de los data lakes, es decir, de los repositorios compartidos que permiten agrupar todos los datos sin procesar en su formato original, de modo que los usuarios puedan acceder a ellos en todo momento para efectuar análisis de cualquier clase, aprovechando las tecnologías de Big Data.
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Las empresas se acercan al data lake para obtener datos relevantes. Y ese conjunto de datos más pequeño se puede analizar para ayudar a resolver problemas o responder preguntas que necesitan respuesta. En definitiva el data lake permite hacer frente a los retos de Big Data y potencia los análisis en real time.
Las tendencias actuales pasan por implementar soluciones de gestión de lagos de datos listas para la Nube. Este modelo favorece el acceso y la gestión de los datos desde cualquier locación.
Ahora bien, el hecho de brindar este acceso veloz a los datos críticos no está exento de importantes desafíos. Hoy las compañías recopilan datos tanto en entornos Cloud (almacenamiento en la Nube) como locales, con lo cual es importante que la gestión de datos se organice en torno a un enfoque sistemático, flexible y rápido que garantice la calidad de los mismos. De otra forma se corre el riesgo de que los datos sean incoherentes, no brinden valores repetibles o tengan poca calidad y que además su obtención se ralentice. Aquí es donde una adecuada gestión y gobernanza de los datos, impulsada por la inteligencia artificial (IA), puede hacer la gran diferencia.
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En nuestros días la inteligencia artificial tiene un papel clave para impulsar el desarrollo de lo de lo que se conoce como “data lake inteligente”. Gracias a distintas técnicas que se agrupan bajo el paraguas de la IA –como el aprendizaje automático-, la gestión de los datos se ve potenciada con la preparación inteligente, y también obviamente con las capacidades cada vez exhaustivas de la analítica avanzada.
Las funcionalidades de autoservicio más las técnicas de machine learning colaboran para optimizar la gobernanza, el control y la calidad de los datos. Y favorecen el hallazgo de nuevos datos y de patrones relevantes para el negocio, todo ello de manera automática.
Gracias a los aportes de la inteligencia artificial en la gestión de los datos en entornos de data lake, hoy es factible transformar –de manera veloz, eficaz y segura- una porción más elevada de los grandes datos que muchas veces abarrotan los repositorios de las empresas, en smart data que agregue auténtico valor.
Ahora bien, para construir un lago de datos amigable con la IA, que favorezca la obtención de conocimiento a partir de los datos, hay que prestar atención a una serie de cuestiones y pasos. En principio hay que proteger al data lake para que no se transforme en un “pantano de datos” sin organización, cosa que puede ocurrir si se llena el repositorio con datos irrelevantes o no se trabaja con metadatos.
Además a la hora de aplicar la IA es importante crear algoritmos transparentes, que resulten claros –incluso para los usuarios no expertos- y se puedan depurar. De esta manera el data lake admite usuarios comerciales no especializados, habilitando a que ellos también realicen informes y obtengan análisis visuales. Esto hace que la capacidad de crear valor a partir de los datos resulte accesible para más personas.
Asimismo hay que asegurarse de tener la suficiente cobertura de datos como para evitar los sesgos en los análisis.
Hoy es vital para las empresas potenciar su estrategia de gestión de la información mediante el despliegue de un data lake inteligente que facilite la conversión de grandes datos en información valiosa para el negocio. Al crear un data lake y luego gestionarlo y potenciarlo con la ayuda de la inteligencia artificial, se puede aprovechar el formidable potencial de los datos aún no analizados para tomar decisiones más informadas e inteligentes.
¿En tu empresa ya aplicaron inteligencia artificial en su lago de datos?