En tiempos de culto a los datos, las estrategias adoptadas por las organizaciones para la gestión de datos en la nube pueden constituir un diferencial de negocios clave. El trabajo manual que solían hacer analistas y especialistas en data management hoy resulta inviable por el volumen de información que se genera en los procesos digitalizados.
En la actualidad, la automatización y la gestión de datos inteligente constituyen modalidades de trabajo que es necesario incorporar para obtener el mayor valor posible de ese gran flujo de bytes que circulan por sistemas, aplicaciones y redes.
| El 46% de las empresas reconoce no contar con las tecnologías adecuadas para obtener valor de sus datos. Además, se proyectan de aca al 2030 inversiones en software para data management (68%), machine learning (48%), blockchain (44%) y edge computing (42%). Fuente: Dun & Bradstreet |
En la primera de las estrategias que se están abordando, aparece con mucho impulso la modernización de datos, con el apoyo de nuevos modelos de data warehouses y la creciente utilización de data lakes (lagos de datos) en la nube. También se están viendo iniciativas en las que se fusionan data warehouses y data lakes en una misma plataforma, lo que algunos llaman “lakehouse”.
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La necesidad de adaptarse a los desafíos actuales en materia de data management está ampliamente aceptada entre gerentes de TI e, incluso, entre directores e inversores. A nivel del negocio se comprende con claridad que la digitalización abre las puertas para maximizar la captura de datos, optimizar la administración de diversas fuentes y entornos de almacenamiento (tanto en instalaciones locales como en escenarios multi cloud) y liberar la innovación en términos de análisis y aprovechamiento del valor de los datos para retroalimentar los procesos de negocios e, incluso, para monetizarlos.
Entre las razones que justifican una modernización de la plataforma de datos, se encuentran:
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Para resolver todos estos desafíos hay un conjunto de estrategias que están ganando terreno rápidamente. La captura automatizada de datos en la nube, es el primer paso para alimentar no sólo un almacén de datos en la nube, sino también nuevos data warehouses y data lakes.
Esta combinación de herramientas permite generar informes rápidos para utilizar de forma inmediata en la operación, o bien disponer de datos crudos que podrán ser explorados bajo el paradigma de la ciencia de datos. Muchas organizaciones realizan estas tareas en fases, primero en algún área particular para aprender y verificar resultados, antes de generalizar la práctica.
La modernización de datos es un proceso que transforma el acceso a los datos para mejorar radicalmente la inteligencia empresarial y la toma de decisiones. En todas las organizaciones implica un proyecto desafiante que requiere del acompañamiento experimentado y experto para realizar un profundo análisis del escenario particular y un correcto planeamiento del trabajo para optimizar tiempos y costos, de forma tal que el proyecto, de raíz tecnológica, tenga un impacto positivo en el negocio.
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