La tecnología Big Data, junto con la analítica y gestión del dato, surge como un aliado indiscutible para optimizar y automatizar los procesos, así como mejorar la relación con el cliente al conocer mejor sus necesidades

Mantenerse a la vanguardia en un mundo en constante cambio no es tarea fácil para las empresas y organizaciones públicas que tienen que gestionar y organizar grandes cantidades de datos. 

De hecho, la revolución del dato ha sido especialmente importante en España, donde más del 74% de las empresas nacionales han aumentado su inversión en la gestión y análisis del dato solo en el último año, según un estudio realizado por BARC y CloserStill Media.

Pero dentro del ámbito de la analítica y gestión del dato existen numerosas herramientas, aplicaciones, lenguajes de uso y aspectos a tener en cuenta; como la infraestructura en la que se encuentran los datos que se van a analizar: en la nube, on premise o un modelo híbrido.

Como en todos los sectores tecnológicos, la innovación en analítica es muy rápida y por eso es muy importante estar siempre informado y formado en las últimas tendencias. 

En el artículo de hoy te contamos cuáles son las tendencias en analítica y gestión del dato, y qué beneficios puede aportar su implantación en tu empresa:

1. DataOps

Se trata de una metodología de gestión de los datos que emplea el enfoque DevOps para optimizar la gestión de los mismos. Un activo que cada vez aumenta más su volumen y del que las empresas quieren sacar el mayor valor. Así, se unen dos departamentos que suelen estar separados: los desarrolladores y los equipos que gestionan los datos. Esto supone beneficios como:

• Organización de los datos: este enfoque permite crear una arquitectura de datos ágil y distribuida con la que procesar, almacenar, acceder y analizar grandes volúmenes de datos en un único punto, con el consecuente impulso a la transformación digital.
• Mejora de los procesos: estas herramientas crean procesos replicables y de código reutilizable. Además, se estandarizan procesos repetibles, automatizados y consolidados, con lo que los equipos de Data Science ahorran tiempo para dedicarlo a tareas de mayor calidad.
• Optimización de la toma de decisiones: proporciona resultados de datos en tiempo real, facilita el análisis de datos para predecir escenarios posibles, y ayuda a gestionar múltiples flujos de datos que provienen de distintas fuentes, lo que proporciona una única fuente fiable y de calidad para tomar decisiones.

Implantar DataOps es el paso definitivo para que una empresa pase de la gestión de datos manual y repetitiva, a obtener el valor real de los datos, aumentando así la agilidad del negocio y fomentando la innovación.

2. Data Governance

Es el conjunto de todas las medidas y estándares internos que se fijan para gestionar y analizar el uso de la información. El objetivo principal de esta gobernanza es garantizar la seguridad y la calidad de los datos, lo que se traduce en ventajas como:

• Mejora de la toma de decisiones: una vez ordenada la gran cantidad de información que las compañías recopilan, una buena gobernanza permite entender mejor al cliente y anticiparse a nuevas tendencias de mercado para mejorar la competitividad.
• Democratización del dato: la gobernanza va muy ligada a la democratización del dato, que se refiere a todas aquellas iniciativas que permiten ampliar el acceso a la información a más empleados. Con una herramienta de analítica de datos potente, se puede establecer quién accede a qué tipo de información y fomentar así la productividad y la innovación.
• Mejora de la rentabilidad: la gestión tan rigurosa de los datos y los recursos permite controlar los costes de la organización.

Mediante la gobernanza de los datos, se logra mejorar el control sobre la información al mismo tiempo que se amplía el alcance de acceso para los empleados, garantizando la seguridad y privacidad para mantener un control durante todo el ciclo del dato.

3. Cloud Híbrida

Según el estudio de S&P Global Market Intelligence de Cloud Price Index, el 57% de las empresas prefieren escoger un entorno híbrido. Muchas compañías se han dado cuenta de que alojar todos sus datos en la nube no es lo mejor para su negocio, pero tampoco tenerlos solo en local. Por eso, cada vez son más las organizaciones que apuestan por la nube híbrida, donde las aplicaciones se ejecutan en nubes públicas o privadas y en ‘on premise’. Entre sus beneficios, encontramos:

• Mayor control y seguridad: los usuarios deciden qué cargas de trabajo se alojan en cada localización, de forma privada y segura.
• Mayor escalabilidad: gracias a su flexibilidad, este modelo puede adaptarse a cualquier circunstancia, como un incremento en el volumen de datos generados.
• Mayor rentabilidad: gracias a la gestión de los recursos óptima y diversificada, la nube híbrida permite pagar solo por el espacio realmente utilizado.

4. Microservicios

Este modelo de desarrollo permite implementar y realizar cambios de software de una manera más rápida y sencilla. Al contrario que las arquitecturas antiguas, esta arquitectura ofrece mucha libertad a las empresas a la hora de trabajar en sus plataformas, procesos y aplicaciones.

Entre sus ventajas cuenta con ser una opción muy adecuada para la modernización de aplicaciones heredadas o reducir el riesgo, ya que si uno de ellos falla no afectaría a toda la aplicación. Además permite una fácil actualización de código, que también puede reutilizar sus funciones.

5. Inteligencia Artificial

La IA ha estado relacionada a la analítica de datos y a procesos de automatización desde hace tiempo, pero ha sido en este último año cuando ha tomado especial relevancia. Sobre todo, por la irrupción de la IA Generativa, su evolución tecnológica que nos ha abierto un gran abanico de posibilidades de creación, gestión e interlocución con sistemas informáticos. 

Aunque la adopción en esta industria aún está en una etapa inicial, se espera que las organizaciones se beneficien de esta herramienta para sacar aún más valor de sus datos.

Por ejemplo, empresas como Cloudera han creado un chatbot que permite a las empresas construir su propia aplicación basada en el lenguaje LLM. Se trata del primer modelo que permite a las empresas utilizar la IA como herramienta basada en su propio entorno empresarial, con total seguridad y gobernanza, garantizando que los datos y resultados que les devuelve son de total confianza.

CONCLUSIÓN:

Para que las organizaciones impulsen su transformación digital y se mantengan competitivas en un entorno empresarial en constante evolución, estar al día de estas tendencias en analítica y gestión del dato es esencial.

En PUE nos adaptamos a las tendencias del sector y a las necesidades de nuestros clientes, por eso apostamos por las soluciones más innovadoras de la mano de los mejores partners: como Cloudera, Starburst  o Google Cloud.

¿Quieres saber cómo podemos ayudarte a sacar todo el valor de tus datos? Haz clic aquí.