Tendencias en gestión y análisis de datos en 2023

Los datos se encuentran en el corazón del negocio digital, la gestión con una estrategia y una planificación apropiadas serán claves para las empresas

La pandemia causada por el virus del COVID-19 aceleró el impulso del negocio digital entre las empresas que en su mayoría tenían procesos tradicionales y que aun cuando estas vuelvan a operar a su rendimiento normal, es seguro que una parte considerable de sus transacciones comerciales se harán de manera digital.

Aquí están las 5 principales tendencias que creemos tendrán mayor impacto en 2023, en lo que respecta a los datos y a la analítica respectivamente:

Tendencia #1: Ante la recesión que se avecina, las empresas buscarán optimizar los costos de infraestructura.

Las empresas están recortando costos y reduciendo la IT, tema que siempre ha sido una opción fácil para los CEO´s. Si bien los costos de computación y almacenamiento siguen reduciéndose gracias al uso de la
nube, esto puede llevar a grandes facturas para las organizaciones debido a sus fuertes inversiones en la infraestructura de datos y analítica.

En parte gracias a las diferentes opciones de almacenamiento, computación y aplicaciones, las empresas
normalmente adoptan una estrategia “arrancar y reemplazar” para modernizar sus esfuerzos de datos y analítica. Este enfoque no solo es costoso, sino que también puede provocar interrupciones en operaciones de la IT.

En 2023, más empresas verán a la IT enfocándose en modernidad, en maneras no disruptivas de actualizar su infraestructura IT, tanto si sus datos residan por completo en una nube, múltiples nubes, o en un entorno híbrido que incluya las instalaciones.

Tendencia #2: Mientras la multi-cloud se vuelve una realidad, las FinOps en la nube se convierten necesarias.

Para muchas empresas, los bienes de datos estratégicos están repartidos entre varias nubes y ubicaciones geográficas, ya sea porque varias unidades de negocio o ubicaciones tienen su proveedor de servicios preferido en la nube (CSP), o porque las fusiones y adquisiciones han llevado a estos bienes a residir en diferentes proveedores de nubes.

A medida que más datos continúan moviéndose hacia la nube, y diferentes geografías ven la prominencia de ciertos proveedores de nube contra los demás, se está acelerando la adopción de la arquitectura de multi-cloud para corporaciones multinacionales.

Para muchas empresas, las inversiones en la nube no aportan los beneficios económicos y empresariales como se esperaba. Como resultado, están aprovechando las FinOps para proporcionar un marco que les permita controlar los costos y el uso de la nube, identificar los costos vs. los valores y comprender
las formas de gestionarla de forma óptima en los modernos entornos híbridos y multicloud.

En el próximo año, se espera que las FinOps ganen como iniciativa crítica para ayudar a las empresas a gestionar mejor su gasto en nube híbrida y multi-cloud.

Tendencia #3: Adopción acelerada de data fabric y data mesh

En las dos últimas décadas, la gestión de datos ha pasado por ciclos de centralización vs. descentralización, incluyendo bases, almacenes, almacenes de en la nube, lagos, etc. Si bien el debate sobre qué enfoque es mejor tiene sus defensores y oponentes, los últimos años han demostrado que la data está más distribuida que centralizada en la mayoría de las organizaciones.

Aunque existen numerosas opciones para desplegar la arquitectura de datos empresariales, 2022 presenció la adopción acelerada de dos enfoques de arquitectura como – data fabric y data mesh, para mejorar la gestión y el acceso.

Data fabric es una pila componible de tecnologías de gestión de datos y, data mesh  es un proceso orientado a grupos de equipos distribuidos para gestionar la data de la empresa como consideren oportuno.

Ambas son fundamentales para las empresas que quieren gestionar mejor sus datos. Facilitar el acceso y garantizar su control y seguridad es importante para todas las partes interesadas, desde los científicos de data hasta los ejecutivos.

Después de todo, es fundamental para la elaboración de cuadros de mando e informes, análisis avanzados, aprendizaje automático y proyectos de IA.

Tendencia #4: La ética en IA se convierte primordial a medida que aumenta la adopción comercial de la toma de decisiones basada en la IA.

Las empresas de todos los sectores están acelerando el uso de la IA para la toma de decisiones basada en datos. Ya sea si se trata de plataformas de redes sociales que suprimen publicaciones, o de conectar a los profesionales de la salud con los pacientes, o grandes bancos de gestión de patrimonios que conceden créditos a sus consumidores.

Sin embargo, cuando la inteligencia artificial decide el resultado final, actualmente no hay forma de suprimir el sesgo inherente al algoritmo. Por ello, están surgiendo regulaciones como la propuesta de Ley de Inteligencia Artificial de la Unión Europea y el proyecto “C27” de Canadá (que podría convertirse en la Ley de Inteligencia Artificial y Datos si se aprueba) están empezando a establecer un marco regulador en torno al uso de la IA en las organizaciones comerciales. Estas nuevas regulaciones clasifican el riesgo de las
aplicaciones IA como inaceptables, de alto, medio o bajo riesgo, y prohíben o gestionan su uso en consecuencia.

En 2023, las Organizaciones tendrán que ser capaces de cumplir con dichas regulaciones propuestas, incluyendo el poder garantizar la privacidad y la seguridad de los datos, la transparencia algorítmica, la equidad y la no discriminación, responsabilidad y auditabilidad. Teniendo esto en mente, las organizaciones tienen que implementar sus propios marcos para apoyar la ética de la IA, por ejemplo, orientaciones para una IA fiable, marcos de revisión por pares y comités de ética de la IA.

Tendencia #5: El aumento de la calidad, preparación, gestión de metadatos y analítica.

Aunque el resultado final de muchos esfuerzos de gestión de datos es alimentar la analítica avanzada y respaldar los esfuerzos de IA y ML, la gestión adecuada de la data en sí es esencial para el éxito de una organización.

Se dice con frecuencia que los datos son el nuevo petróleo, debido a que los conocimientos basados en data y análisis están impulsando constantemente la innovación empresarial.

Considere la cantidad de tiempo que los científicos y los ingenieros de datos pasan buscando y preparando la data antes de empezar a utilizarlos.

Por este motivo, varios proveedores de gestión de datos han adoptado recientemente la gestión de datos aumentada, en la que, con la aplicación de la IA, las organizaciones pueden automatizar muchas tareas de gestión de datos.

Aunque estas son las cinco tendencias más importantes en nuestra opinión, hay otras áreas de datos y de la práctica de analítica que determinarán la forma en que las empresas digitales no solo sobrevivirán, sino que también prosperarán en 2023 y más allá.

Los últimos dos o tres años definitivamente nos han enseñado que el negocio digital no es realmente una opción de repliegue cuando el mundo no puede reunirse en persona, sino que es ahí donde está el futuro.

Para más información del análisis de datos vista: Denodo