Los datos siempre han sido un factor impulsor para las organizaciones. Durante la última década, el valor de los datos ha aumentado exponencialmente. Organizaciones de todas las categorías y tamaños (empresas multinacionales y pymes) han comenzado a tomar decisiones comerciales críticas basadas en los conocimientos recopilados a partir de los datos recopilados. Los datos, más comúnmente conocidos como datos históricos, se recopilan durante un tiempo suficiente para recopilar información significativa.

Últimamente, debido al crecimiento de enormes cantidades de datos y al procesamiento de los datos recopilados, las organizaciones se enfrentan al problema apremiante de gestionar los datos de forma eficaz. Este artículo espera conocer algunas formas actuales de gestionar datos que compartirán de manera óptima el centro de atención en 2024-25.

Dockerización y gestión de datos basados ​​en la nube

Las tecnologías basadas en la nube para la protección de datos pueden ofrecer numerosas ventajas sobre los métodos convencionales de gestión y persistencia de datos. Por nombrar algunas, la escalabilidad bajo demanda, cero mantenimiento de hardware, disponibilidad de soporte al cliente 24 horas al día, 7 días a la semana y costo según la utilización de datos, que es muy rentable en comparación con la administración de datos local, son algunas de las mejores ventajas que ofrece. Proporcionar una ventaja ganadora para los servicios de gestión y almacenamiento de datos basados ​​en la nube. Amazon Web Services (AWS) y Google Cloud Platform (GCP) son dos de los servicios en la nube más populares que se ofrecen, entre otros, en el mercado.

Debido a que los proveedores de servicios en la nube ofrecen las ventajas competitivas mencionadas anteriormente, las empresas adoptan rápidamente tecnologías en la nube en varios sectores comerciales verticales.

Los estudios de Gartner han demostrado que el adopción del mercado de la nube ha alcanzado casi 600 mil millones de dólares desde alrededor de 300 mil millones de dólares en un año (2022-2023). Se descubrió que la provisión de infraestructura como servicio (IaaS) era la razón más frecuente para el rápido crecimiento de la adopción de servicios en la nube.

Cuando se trata de datos de gestión, poder replicar eficazmente los datos y seguir generando el mismo resultado en diferentes entornos juega un papel importante. Aquí es donde la dockerización entra en escena.

En términos más simples, la contenedorización (con tecnologías como Kubernetes y Docker) admite implementaciones de código basadas en hardware sin realizar ningún cambio. Esto, a su vez, requiere recursos mínimos para el mantenimiento, lo que permite a las empresas utilizar recursos en otros aspectos de los procesos comerciales como ventas y marketing.

Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático

La llegada de la inteligencia artificial se ha vuelto cada día más frecuente en el ámbito tecnológico. Una de las razones principales de esto es que con la IA, las organizaciones pueden procesar y analizar enormes cantidades de datos y obtener información útil sin requerir absolutamente ninguna intervención humana en el proceso en períodos de tiempo muy pequeños.

Con la IA habilitada en casi todas las soluciones empresariales, la mercado mundial de inteligencia artificial Se espera que alcance alrededor de 1812 mil millones de dólares a finales de 2023.

Aparte de esto, la combinación de IA y ML puede beneficiarse de algoritmos personalizados que ayudan a identificar patrones específicos en los datos y anticipar las posibilidades de próximos eventos. Además, también se puede utilizar para procesar cantidades masivas de datos no estructurados y estructurarlos para proporcionar información significativa y relevante que sea fácilmente entendida y accesible también por profesionales no técnicos.

Generación de datos sintéticos

Uno de los temas más intrigantes que surgen en la gestión de datos es la generación de datos sintéticos.

Objetivos de generación de datos sintéticos. crear datos sintéticos que se parezcan en todos los aspectos y características de los datos reales pero que no tengan impacto ni correlación con los datos reales (datos de producción). Esto ayuda a garantizar que los datos estén bien protegidos y también puede ayudar a entrenar modelos de datos para realizar análisis de datos o generar datos falsos para pruebas de software.

Dado que el desarrollo utiliza datos sintéticos que se asemejan a los patrones subyacentes de los datos de producción, es más fácil integrar el código en un entorno de producción. Las organizaciones con visión futurista ya han comenzado a adoptar el método de generación de datos sintéticos debido a su capacidad para abordar de manera óptima muchos casos de uso empresarial.

Las plataformas de gestión de datos a gran escala a nivel empresarial proporcionan una solución completa de gestión de datos sintéticos que combina el potencial de la IA generativa, el motor de reglas, la clonación de entidades y el enmascaramiento de datos para proporcionar datos precisos generados sintéticamente.

Privacidad y seguridad de datos

Dado que la cantidad de datos generados y procesados ​​solo aumenta exponencialmente, es muy importante manejar los datos procesados ​​con la mayor preocupación. Por ejemplo, si un hospital recopila información sobre los pacientes, su historial médico y su historial médico familiar y la mantiene para cada paciente, generalmente se denomina "PII" (información de identificación personal). Cuando esta información se vuelve accesible en Internet, puede causar daños potenciales al individuo, y la organización tendrá que asumir las responsabilidades necesarias por los daños que le ocurrieron al individuo. Por este motivo, las empresas tienden a priorizar la protección de datos e invertir mucho para garantizar la seguridad de los datos.

Los investigadores han identificado que casi el 33% de los consumidores globales han sido objeto de violaciones de datos de alguna forma durante el año pasado.

Los servicios de cifrado del lado del servidor almacenan datos de nivel empresarial y opciones de copia de seguridad y recuperación. Estas soluciones también proporcionan una fácil migración de datos a través de servicios de nube pública.

Descentralización de datos

En los últimos años, la evolución de la tecnología y el cambio en el ámbito de los datos han sido más rápidos que nunca. Esto plantea la necesidad apremiante de actualizar las capacidades de adopción rápida con tecnologías modernas y métodos improvisados. Con el tiempo, las organizaciones descubrieron que la mejor manera de hacerlo sería seguir un enfoque descentralizado para gestionar los datos de forma eficaz.

En un enfoque descentralizado, equipos designados mantienen los datos. Algunos de los aspectos más importantes de un enfoque descentralizado son:

1. Proporcionar permisos suficientes para que los usuarios accedan a los datos cuando sea necesario y comprendan las características de los datos con los que están tratando.
2. Diseñe una arquitectura de gestión de datos que une todas las fuentes de datos y componentes de 
   Gestión de datos a través de métodos definidos (principalmente utilizando metadatos).

Según un estudio reciente, por 2025, casi el 75% de las organizaciones habrá adoptado la descentralización de datos.

A medida que avanzamos en la era del crecimiento masivo de los datos, es difícil concluir que un método particular de gestión de datos resolverá todos los problemas empresariales relacionados con la gestión de datos. Los métodos mencionados anteriormente también tienen sus propios inconvenientes. Pero colectivamente pueden resolver la mayoría de los problemas que enfrentan las organizaciones. En el futuro, con tecnologías avanzadas y más claridad en la gestión de datos, un único método podría resolver la mayoría o incluso todas las preocupaciones relacionadas con la gestión de datos.

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• Fuente: https://www.dataversity.net/5-data-management-trends-data-practitioners-and-cios-should-know-in-2024-and-2025/