Uno de los principales éxitos para una compañía se basa en su capacidad para recopilar la mayor cantidad de datos posibles, pero la clave para que el logro sea completo será convertirlos en información que genere valor al negocio y garantice la innovación.
Sentando las bases para lograr el éxito
Las empresas con visión a largo plazo deben desarrollar estrategias y acciones para transformarlos en un activo estratégico que impulse su innovación. En tal sentido Softtek, firma global en soluciones digitales, aporta un decálogo de avances sobre las tendencias tecnológicas que están definiendo el curso del Data a futuro:
1- Democratización del dato.
La gestión y uso de datos deja de ser propiedad exclusiva de IT y pasa a ser de domino común para que nuevos colaboradores pueden tomar decisiones en base a ellos. Para que esto sea posible es imprescindible tener una excelente calidad de datos y, a la vez, adoptar una cultura de gestión de estos en la empresa. Será, entonces, necesario implementar procesos y herramientas que garanticen que los datos sean precisos, completos y consistentes.
2. Monetización y adopción del modelo de los datos como servicio (DaaS).
Es otra tendencia importante para transformar datos en un activo comercializable, permitiendo generar nuevas fuentes de ingresos y modelos de negocio. Hace referencia al proceso de obtener un beneficio económico cuantificable a partir de los datos. Mediante este cambio de mentalidad surgen las organizaciones Data-Driven que se valen de modelos predictivos altamente personalizados de acuerdo a las necesidades de sus potenciales consumidores. Estos permiten prever resultados futuros y comportamientos basados en datos históricos y variables relevantes. El mantenimiento predictivo ya es una realidad que ahorra costos concretos.
3- Modernización de ecosistemas en la nube.:
Los nuevos ecosistemas de datos en la nube que se centran especialmente en DaaS están redefiniendo la forma en que se accede, analiza y monetizan los datos. Ofrecen una escalabilidad, flexibilidad y seguridad sin precedentes e impulsan la innovación y la eficiencia. Esta actualización o reestructuración de las aplicaciones ayuda a aprovechar al máximo las arquitecturas y servicios nativos en la Nube. Se pueden dividir en tres tipos de modernizaciones:
Cabe remarcar que las nuevas capacidades de la IA generativa abren la puerta a una nueva era de aplicaciones que elevan aún más el valor de los datos .
4- Enfoque de “data fabric”.
Modelo flexible, unificado y con una arquitectura de datos que simplifica la colaboración y mejora la eficiencia operativa. Además, garantiza que todos los datos se gestionen y protejan con políticas adecuadas que cumplen las regulaciones, independientemente de su fuente de origen.
5- Modelos Tiny Machine Learning.
El empleo de técnicas de aprendizaje automático, así como el manejo de conjuntos de datos reducidos (small data) y extensos (wide data) facilitan el procesamiento inteligente a una escala más reducida. Esto posibilita realizar análisis y procesamiento de datos en dispositivos de borde (edge computing) con recursos limitados, impulsando la eficiencia de aplicaciones en el iInternet de las cosas (IoT) y sistemas embebidos. La IA y el aprendizaje automático (ML) se utilizan cada vez más para programar tareas de gestión de datos, como la limpieza, el enriquecimiento y su análisis. Esto libera a los analistas para que se centren en tareas más estratégicas, como la hiperpersonalización, la creación de modelos de aprendizaje automáticos y la comunicación de los resultados a las partes interesadas.
6- Impulso de la IA.
El avance de inteligencia artificial ubicua y la IA en el borde (edge AI) están transformando la forma y el lugar donde se procesan y analizan los datos. Al acercar las capacidades de esta poderosa herramienta al lugar donde se generan los datos se consigue un procesamiento más rápido, eficiente y privado, habilitando escenarios de análisis en tiempo real y sistemas de toma de decisiones autónomas. Además, las preocupaciones sobre la privacidad impulsan la evolución de la vía perimetral.
7- Data masking.
Esta técnica, así como el Dynamic Data Masking, permite ocultar elementos de datos específicos para compartir y utilizarlos de forma segura. Así ayuda a proteger la información confidencial y a mantener la privacidad., pudiendo realizar operaciones con datos encubiertos manteniendo su estructura y comportamiento.
8- DataOps.
Enfoque ágil para diseñar, implementar y mantener una arquitectura de datos distribuida, enfatizando la colaboración entre equipos de desarrollo, operaciones, promoviendo la automatización y la integración continua. Estás técnicas se presentan mayoritariamente alojadas en la Nube para permitir mayor escalabilidad, flexibilidad, reducción de costos y tiempos.
9- Revolución Web3.
El almacenamiento descentralizado ofrece una solución superadora a las limitaciones del almacenamiento centralizado tradicional, al proporcionar un ecosistema de datos más resistente, privado y centrado en el usuario. La Web3 redefinirá la forma en que se realicen las interacciones en línea y ofrecerá nuevas oportunidades de negocio asociadas al tratamiento de datos.
10- Tecnología cuántica.
Está sustentada en dos conceptos principales: entrelazamiento y superposición. El primero sostiene que las partículas se vuelven dependientes de los estados cuánticos de otras, mientras la teoría de la superposición considera que la materia puede existir simultáneamente en más de un estado cuántico. Ambas pueden revolucionar la seguridad con sus novedosos enfoques de cifrado. Los avances en algoritmos cuánticos, corrección de errores y hardware han ido acercándonos poco a poco a desbloquear el potencial de las tecnologías cuánticas en aplicaciones prácticas del mundo real.
Por lo analizado, la próxima década estará marcada por un posicionamiento de los datos en el centro del negocio. En este escenario, desde Softtek proyectamos que la inversión en tecnologías emergentes y la adopción de mejores prácticas en gestión de datos será fundamental para garantizar un crecimiento sostenible y una posición de liderazgo para el común de las organizaciones.
