A medida que nos acercamos al final de 2023, es imperativo que los líderes de gestión de datos mirar por sus espejos retrovisores para evaluar y, si es necesario, perfeccionar sus estrategias de gestión de datos. Una cosa está clara; Si las organizaciones centradas en datos quieren tener éxito en 2024, deberán prepararse para un entorno en el que los datos estén cada vez más distribuidos.
Teniendo esto en cuenta, vemos cinco tendencias importantes en la gestión de datos que surgirán en 2024: prevalecerá la antigravedad de los datos; los productos de datos ganarán importancia; las organizaciones aprenderán cómo adoptar la IA generativa (GenAI) y aprovecharla con éxito; las organizaciones gestionarán los costos de la nube de manera más efectiva; y se simplificará la seguridad y la gobernanza de los datos.
Echemos un vistazo más de cerca a cada una de estas tendencias:
La antigravedad de datos prevalecerá
La noción de gravedad de los datos, que es una analogía de la naturaleza de los datos y su capacidad para atraer aplicaciones y servicios adicionales, ya no existe. Toda organización con un enfoque moderno Estrategia de datos necesita un almacén de datos junto a un lago de datos, si no varios, para satisfacer sus necesidades comerciales. En las últimas dos décadas, los almacenes de datos y los lagos de datos se hicieron populares para resolver problemas de silos de datos empresariales, pero lo que crearon fueron problemas aún mayores. Esto se debe a que los almacenes y lagos de datos se componen de sistemas tanto locales como de nube y, a menudo, están dispersos geográficamente. Además, aunque cada proveedor de servicios en la nube intenta resolver muchos problemas de datos y análisis de forma independiente, la mayoría de las organizaciones ejecutan sus datos y análisis en un entorno de múltiples nubes, seleccionando productos y servicios de dos o más proveedores de servicios en la nube.
Esta es la razón por la que la antigravedad de los datos, donde los datos y las aplicaciones permanecen distribuidos a través de fronteras regionales y de la nube, será la nueva norma en 2024 y más allá. Otros factores que contribuirán a la antigravedad de los datos serán los crecientes costos de la replicación de datos, la soberanía de los datos, las leyes y regulaciones locales de gobernanza de datos y el requisito de una velocidad acelerada para obtener información. A medida que continúa la tendencia antigravedad de los datos, los líderes de gestión de datos deberían invertir en tecnologías que se basen en la premisa de la gestión de datos distribuida.
Los productos de datos aumentarán en importancia
2024 será un año crucial para el ascenso de malla de datos, que abarca la naturaleza inherentemente distribuida de los datos. En contraste con los paradigmas tradicionales y centralizados en los que los datos son almacenados y administrados por un equipo de datos central que entrega proyectos de datos a los usuarios comerciales, la malla de datos se organiza en torno a múltiples dominios de datos, cada uno de los cuales es administrado por los principales consumidores comerciales de esos datos. En una malla de datos, el papel de TI cambia para proporcionar la base para que los dominios de datos hagan su trabajo, es decir, la creación y distribución de productos de datos en toda la empresa.
El punto de inflexión será darse cuenta de que los productos de datos deben tratarse con el mismo nivel de importancia que cualquier otra oferta de productos. Tomemos, por ejemplo, una cápsula de Tylenol: su valor no está sólo en la cápsula en sí, sino en el paquete completo que se gana la confianza del consumidor: desde la descripción y el uso previsto hasta la lista de ingredientes y las medidas de seguridad. De manera similar, los catálogos de datos actúan como el “paquete” crucial que convierte los datos sin procesar en activos confiables y consumibles.
En esta era centrada en los datos, no basta con empaquetar los datos de manera atractiva; Las organizaciones necesitan mejorar toda la experiencia del usuario final. Haciendo eco de las mejores prácticas de los gigantes del comercio electrónico, las plataformas de datos contemporáneas deben ofrecer características como recomendaciones personalizadas y productos destacados, al mismo tiempo que generan confianza a través del respaldo de los usuarios y la visibilidad del linaje de datos. Además, estas plataformas deberían facilitar consultas en tiempo real directamente desde el catálogo de datos y mantener un circuito de retroalimentación interactivo para las consultas de los usuarios, solicitudes de datos y modificaciones. Así como la entrega oportuna es esencial en el comercio electrónico, el acceso rápido y confiable a los datos se está volviendo indispensable para las organizaciones.
Las organizaciones tendrán dificultades para adoptar GenAI y aprovecharla con éxito
Las organizaciones se enfrentan a múltiples desafíos al intentar implementar GenAI y modelos de lenguajes grandes (LLM), incluidos problemas con la calidad de los datos, la gobernanza, el cumplimiento ético y la gestión de costos. Cada obstáculo tiene vínculos directos o indirectos con la estrategia general de gestión de datos de una organización, lo que afecta la capacidad de la organización para garantizar la integridad de los datos introducidos en los modelos de IA, cumplir con pautas regulatorias complejas o facilitar la integración del modelo en los sistemas existentes.
Las organizaciones necesitarán gestionar los costos de la nube de forma más eficaz
A medida que las empresas continúan trasladando sus operaciones de datos a la nube, enfrentan un obstáculo importante: la escalada implacable e insostenible de los gastos de datos en la nube. Para el próximo año, el mandato no es sólo frenar estos costos crecientes, sino hacerlo manteniendo un servicio de alta calidad y un desempeño competitivo. Los crecientes costos de alojamiento en la nube y gestión de datos están impidiendo que las empresas realicen pronósticos y presupuestos de manera efectiva, y los costos previamente confiables del almacenamiento de datos en las instalaciones se han visto eclipsados por las volátiles estructuras de precios de la nube.
Para abordar esta tensión financiera, las empresas deben analizar exhaustivamente los gastos de la nube y buscar eficiencias sin sacrificar el rendimiento. Esto implica un examen detallado de los patrones de uso de datos, la identificación de áreas de ineficiencia y la consideración de opciones de almacenamiento más rentables. Para gestionar eficazmente los costos de los datos en la nube, las empresas deben centrarse en la computación consumida por las consultas y los volúmenes de salida de datos asociados, tabulando el uso de conjuntos de datos y optimizando las soluciones de almacenamiento. Estos esfuerzos se ven reforzados mediante la adopción de principios de operaciones financieras (FinOps), que combinan la responsabilidad financiera con el modelo de gasto flexible de la nube.
Al monitorear periódicamente los gastos, pronosticar costos e implementar mejores prácticas financieras en la gestión de la nube, las organizaciones pueden equilibrar el ahorro de costos y la eficacia operativa, asegurando que sus estrategias de datos sean económica y funcionalmente sólidas. En 2024, veremos un aumento significativo en el uso de paneles FinOps para gestionar mejor los cargos por datos en la nube.
Será necesario simplificar la seguridad y la gobernanza de los datos
Los datos mal integrados afectan la agilidad de una organización en muchos niveles, pero este impacto quizás se sienta más fuertemente en la seguridad y la gobernanza de los datos. Debido a que se necesita tiempo para actualizar la gran cantidad de sistemas en silos individualmente, es imposible proteger o gobernar todos los sistemas empresariales simultáneamente.
Para enfrentar este desafío, las organizaciones están aprovechando las políticas globales para la seguridad y la gobernanza de los datos. Las políticas globales de seguridad de datos pueden basarse no sólo en los roles de los usuarios, sino también en la ubicación, de modo que una persona de vacaciones podría no poder acceder a los datos desde la oficina principal. Las políticas globales de gobernanza de datos también pueden estandarizar automáticamente la ortografía de ciertas palabras en los diferentes sistemas dentro de una empresa.
Sin embargo, para sincronizar la aplicación de políticas globales en tiempo real, dichas implementaciones de gobernanza y seguridad de datos requieren la base de un enfoque lógico para la gestión de datos, y dicho enfoque se trata en la siguiente sección.
El futuro es lógico
Para superar los desafíos inherentes a cada una de estas cinco tendencias, las organizaciones deberán poder aprovechar las estrategias de gestión de datos diseñadas desde cero para respaldar los datos distribuidos. Los enfoques tradicionales de gestión de datos se basan en la replicación física de datos de múltiples sistemas en un repositorio central, como un almacén de datos o un lago de datos, pero dichos enfoques, por definición y también en la práctica, no admiten datos inherentemente distribuidos. Por el contrario, los enfoques lógicos de gestión de datos permiten conexiones en tiempo real a datos dispares sin replicación, para soportar datos inherentemente distribuidos.
Como resultado, la gestión de datos lógica llegará para quedarse en 2024 y más allá, ya que permitirá a todas las organizaciones gestionar datos distribuidos de la manera más eficiente y rentable posible.
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- Fuente: https://www.dataversity.net/data-management-predictions-for-2024-five-emerging-trends/
