Los 3 pilares de la gestión de datos en la era Data 4.0

Hemos ingresado en la era de Data 4.0. Todo ocurrió muy rápido, en apenas una década: con Data 1.0 usábamos datos para impulsar aplicaciones comerciales específicas. Luego evolucionamos hacia Data 2.0, una etapa en que la agregación de datos ya se orientaba a  respaldar procesos comerciales de toda la organización. Con Data 3.0, los datos comenzaron a impulsar nuestros procesos de transformación digital.

Hoy, ya en los albores de Data 4.0, la gestión de datos cobra una dimensión realmente estratégica. 

Adicionalmente, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) para efectuar una gestión inteligente y automatizada de la información en entornos Cloud es cada vez más el punto de partida para mantenerse competitivos y lograr una ventaja analítica. En un contexto en que las empresas modernizan sus análisis de big data en la Nube, los cloud data warehouses, data lakes y lakehouses juegan un papel fundamental.

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Claro que este escenario no está libre de retos. Un estudio encontró que el 64% de las organizaciones lucha con problemas de administración de datos. Y para poder aprovechar realmente los beneficios de los almacenes de datos en la nube, los data lakes y lakehouses, necesitan evolucionar hacia una gestión de datos inteligente en la Nube nativa. 

3 pilares para una gestión inteligente y automatizada de datos

Para obtener resultados exitosos en el mundo de Data 4.0, hay que desarrollar los tres pilares básicos de la gestión de datos en la Nube nativa, que son los siguientes: 

√ Gestión de metadatos, que permite catalogar, descubrir y comprender de forma eficaz cómo se mueven los datos en la organización.

√ Integración de datos, que ofrece el soporte para la ingesta masiva de archivos, bases de datos y datos de transmisión de Internet de las cosas (IoT) para llenar los lagos de datos, optimizarlos y procesarlos en la Nube. 

√ Calidad de datos, que habilita a entregar datos confiables a través de capacidades integrales de creación de perfiles, generación de reglas, diccionario de datos, etc.

Muchas empresas ya comprenden el rol central que les cabe a los datos. 

Consultados sobre las áreas estratégicas de su organización durante los próximos 5 años, el 80% de los encuestados mencionó el uso de datos en modelos de decisión avanzados. 

Fuente: IDC

En otra investigación de la misma consultora el 67% le dio prioridad a la creación de una capacidad de gestión de datos que les permita convertir los datos internos en información mediante la organización, el mantenimiento y el perfeccionamiento de conjuntos y procesos de datos. No obstante, según el informe el 45% de las organizaciones todavía se encontraba en un nivel bajo (1 y 2) de madurez para la excelencia de los datos; solo el 19% había alcanzado el nivel 5 más alto. 

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Camino por recorrer

Por otra parte, otro trabajo estadístico encontró que el 95% de las organizaciones ve impactos negativos por la mala calidad de los datos, lo que resulta en recursos desperdiciados y costos adicionales. En promedio, las organizaciones creen que el 29% de sus datos son inexactos. Y el  89% tiene dificultades para administrar la calidad de los mismos, lo que afecta su valor general (esto implica desde confiar en los datos hasta acceder a ellos y aprovecharlos de manera efectiva). 

Como se ve, para avanzar hacia el nuevo paradigma de Data 4.0 -de gestión inteligente de datos impulsada por IA- hay mucho trabajo por recorrer. Pero es una evolución inevitable: solo el tejido de datos inteligente y automatizado  garantizará que las organizaciones cumplan con los resultados y las innovaciones requeridas para su transformación digital. 

El camino presenta desafíos. Pero el premio que promete esta evolución es más que atractivo. 

Para tener éxito en este nuevo escenario de Data 4.0 se requiere del desarrollo de los tres pilares antedichos, que pueden incorporarse a través de alianzas estratégicas con socios especializados que ayuden a ingresar a este nuevo mundo nativo de la nube y basado en metadatos, respaldado por automatización inteligente y por conocimientos confiables. Un mundo en el que la escala, la automatización y la confianza requeridas solo se pueden lograr con las capacidades de inteligencia artificial y machine learning. 

¿En su organización están avanzando hacia la gestión inteligente de datos?