En la actualidad, los datos y el análisis son parte fundamental para la supervivencia de las empresas. Sin embargo, según un informe de investigación de Gartner Inc., las organizaciones están luchando por gestionar los datos que tienen, y mucho menos establecer un plan para los datos que están por venir. “Esta tendencia infructuosa continuará a menos que los profesionales técnicos actúen ahora para prepararse para la demanda futura”, afirma el informe “Guía de planificación para datos y análisis 2019”, publicado a principios de este mes.
Con el fin de abordar esta problemática, los analistas de Gartner identificaron cinco tendencias a las que los CIOs y arquitectos de información deben prestar especial atención en el próximo año. Una de ellas es cómo el uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático se convertirán en herramientas útiles para la gestión de la información.
El informe se basa en el almacén lógico de datos (LDW, por sus siglas en inglés) de Gartner, una práctica de gestión de datos surgida de la era del big data. En lugar de construir un único repositorio central de datos, Gartner comenzó a recomendar que las empresas creen una vista única de los datos a través de una capa de datos virtual que conecte los repositorios de datos dispersos en toda la empresa y en la nube.
Los analistas advierten que no existe un único plan para establecer una arquitectura tan flexible, ni ocurrirá de la noche a la mañana. En cambio, el informe afirma que “el cambio será gradual e incremental, pero también inevitable”. Con un LDW en su lugar, los analistas de Gartner ahora recomiendan que los CIOs establezcan una arquitectura analítica lo suficientemente flexible como para soportar tanto técnicas de análisis tradicionales como las más nuevas.
Esta arquitectura debe utilizar un marco de trabajo plug-and-play que pueda integrar fuentes de datos externas e internas, y combinar la recopilación, el análisis y la entrega de información en una sola disciplina. El objetivo final de esta arquitectura es acelerar la transformación digital y respaldar un entorno de “analítica en todas partes”, donde el análisis se pueda realizar incluso en el borde de la empresa.
El informe detallado guía a los CIOs y arquitectos de información a través de las cinco tendencias y proporciona sugerencias de planificación para el próximo año. Una de las tendencias es que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, junto con un LDW, pueden crear una forma más inteligente de gestionar los datos. Los beneficios son mutuos: un LDW puede proporcionar a la inteligencia artificial y al aprendizaje automático los datos de alta calidad necesarios para obtener buenos resultados, y la infraestructura necesaria para implementar modelos. Y la inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden ayudar a gestionar cargas de trabajo complejas, consultar datos de manera eficiente y evaluar tanto el tipo como el contenido de los datos a medida que ingresan al LDW, lo que el informe describe como “una de las áreas más emocionantes del mercado en la actualidad”.
Para comenzar en 2019, los analistas recomiendan que los CIOs y arquitectos de información busquen casos de uso, como la gestión de cargas de trabajo, donde la introducción de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueda mejorar el rendimiento, o donde haya algún tipo de superposición entre el LDW y la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, como la calidad de los datos.
En resumen, la arquitectura analítica flexible es esencial para prepararse para el futuro. Las empresas deben adoptar un enfoque gradual e incremental para establecer un LDW y una arquitectura analítica que sea lo suficientemente flexible como para adaptarse a las nuevas técnicas de análisis. Al hacerlo, podrán acelerar su transformación digital y aprovechar al máximo la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para gestionar sus datos de manera más eficiente.
