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

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Hemos entrado en la era de los datos 4.0. Todo sucedió muy rápido, en solo una década: con Data 1.0 usamos datos para impulsar aplicaciones comerciales específicas. Luego evolucionamos a Data 2.0, una época en la que la agregación de datos ya estaba orientada a respaldar los procesos comerciales en 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 adquiere una dimensión verdaderamente estratégica.

Además, la inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) Llevar a cabo una gestión inteligente y automatizada de la información en entornos Cloud es cada vez más el punto de partida para seguir siendo competitivo y lograr un ventaja analítica. En un contexto en el que las empresas modernizan su analítica de big data en la Nube, la almacenes de datos en la nube, lagos de datos Y casas del lago juegan un papel fundamental.

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Por supuesto, este escenario no está exento de desafíos. Un estudio encontró que 64% de las organizaciones luchan con problemas de gestión de datos. Y para aprovechar realmente los beneficios de los almacenes de datos en la nube, lagos de datos Y casas del lago, necesitan evolucionar hacia una gestión inteligente de datos en la Nube nativa.

3 pilares para una gestión de datos inteligente y automatizada

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

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

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

Calidad de los datos, que permite la entrega de datos confiable a través de perfiles completos, generación de reglas, diccionario de datos y más.

Muchas empresas ya comprenden el papel central que desempeñan los datos.

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

Fuente: IDC

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En otra investigación de la misma firma consultora, 67% 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 de datos y procesos. Sin embargo, según el informe, el 45% de las organizaciones todavía se encontraban en un nivel bajo (1 y 2) de madurez para la excelencia de los datos; sólo el 19% había alcanzado el nivel más alto 5.

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Camino a seguir

Por otro lado, otro trabajo estadístico encontró que el 95% de las organizaciones ven impactos negativos de 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 datos, lo que afecta su valor general (esto significa todo, desde confiar en los datos hasta acceder a ellos y aprovecharlos de manera efectiva).

Como puede ver, para avanzar hacia el nuevo paradigma de Data 4.0, de gestión inteligente de datos impulsada por IA, hay mucho trabajo por hacer. Pero es una evolución inevitable: solo el tejido de datos inteligente y automatizado garantizará que las organizaciones entreguen los resultados y las innovaciones necesarias para su transformación digital.

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

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Para tener éxito en este nuevo escenario Data 4.0, se requiere el desarrollo de los tres pilares antes mencionados, los cuales se pueden incorporar a través de alianzas estratégicas con socios especializados que nos ayudan a entrar en este nuevo mundo nativo de la nube, impulsado por metadatos, respaldado por automatización inteligente e información confiable. Un mundo en el que la escala, la automatización y la confianza necesarias solo se pueden lograr con las capacidades de la inteligencia artificial y aprendizaje automático.

¿Está avanzando hacia la gestión inteligente de datos en su organización?

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