Es raro, si no imposible, encontrar un negocio que no tenga presencia digital. El factor de conveniencia de lo digital está acelerando el ritmo al que las empresas están aplicando una presencia en línea, incluidas las que eran principalmente físicas antes de COVID. Más que ofrecer productos y servicios de esta manera, la mayoría de las organizaciones utilizan datos para generar conocimientos que pueden afectar sus ingresos, ventas, costos y toma de decisiones comerciales. 

Si bien estar basado en datos y conocimientos es un enfoque importante para todos los CIO y CDO, es más fácil decirlo que hacerlo. sin la debida datos de gestión, y una infraestructura relacionada en el lugar, entregar datos confiables y de buena calidad a las partes interesadas, tanto internas como externas, es un desafío. Para resolver esos problemas, la industria de la gestión de datos está constantemente ampliando los límites con muchas innovaciones relacionadas con la nube, las operaciones financieras, las arquitecturas de gestión de datos más nuevas, la automatización, el aprendizaje automático, etc. Estas son las cinco tendencias principales que creemos que tendrán el mayor impacto. en 2023, en lo que respecta a datos y análisis.

Tendencia n.° 1: a medida que se avecina la recesión, las empresas buscarán optimizar el costo de la infraestructura

Ya sea que Norteamérica esté en recesión o no, las empresas están recortando costos activamente y reduciendo la infraestructura de TI, lo que siempre ha sido una opción fácil para los directores ejecutivos. Si bien los costos de cómputo y almacenamiento continúan reduciéndose a través de la uso de la nube, todavía puede generar grandes facturas para las organizaciones dadas sus fuertes inversiones en infraestructura de datos y análisis. Gracias en parte a la variedad de opciones de almacenamiento, cómputo y aplicaciones, las empresas a menudo adoptan una estrategia de eliminación y reemplazo para modernizar sus esfuerzos de datos y análisis. Ese enfoque no solo es costoso, sino que a menudo puede provocar interrupciones en las operaciones de TI. En 2023, más empresas verán que TI se enfoca en formas modernas y no disruptivas de actualizar su infraestructura de TI, ya sea que sus datos residan completamente en una nube, varias nubes o en un entorno híbrido que incluye las instalaciones.

Tendencia n.º 2: si bien las nubes múltiples se vuelven reales, FinOps en la nube se vuelve necesario

Para muchas empresas, los activos de datos estratégicos se distribuyen en múltiples nubes y ubicaciones geográficas, ya sea porque varias unidades comerciales o ubicaciones tienen su proveedor de servicios en la nube (CSP) preferido, o porque las fusiones y adquisiciones han llevado a estos activos a residir en diferentes proveedores de la nube. ' límites. A medida que más datos continúan moviéndose a la nube, y diferentes geografías ven prominencia de ciertos proveedores de nube frente a otros, hay una adopción acelerada de arquitectura de múltiples nubes para corporaciones multinacionales. Actualmente, no existe una manera fácil de administrar e integrar datos y servicios en estos diferentes CSP. Si no se aborda este problema, siempre se generan silos de datos y un enfoque fragmentado de la gestión de datos, lo que genera complicaciones en el acceso y la gestión de datos. 

Además, contrariamente a la creencia popular, los costos de la nube se están convirtiendo cada vez más en un gasto material debido al gran volumen de datos y los cargos de salida relacionados, por nombrar algunos. Para muchas organizaciones, las inversiones en la nube no brindan los beneficios económicos y comerciales esperados. Como resultado, están aprovechando FinOps para proporcionar un marco para controlar los costos y el uso de la nube, identificar el costo frente al valor y comprender formas de administrarlo de manera óptima en entornos modernos híbridos y de múltiples nubes. En el próximo año, espere que FinOps gane impulso como una iniciativa crítica para ayudar a las empresas a administrar mejor su gasto en nube híbrida y nube múltiple. 

Tendencia n.º 3: adopción acelerada de tejido de datos y malla de datos

En las últimas dos décadas, la gestión de datos ha pasado por ciclos de centralización frente a descentralización, que incluyen bases de datos, almacenes de datos, almacenes de datos en la nube, lagos de datos, etc. Si bien el debate sobre cuál es el mejor enfoque tiene sus propios defensores y oponentes, el último Algunos años han demostrado que los datos están más distribuidos que centralizados para la mayoría de las organizaciones. Si bien existen numerosas opciones para implementar la arquitectura de datos empresariales, en 2022 se aceleró la adopción de dos enfoques de arquitectura de datos (estructura de datos y malla de datos) para administrar y acceder mejor a los datos distribuidos. Si bien existe una diferencia inherente entre los dos, la estructura de datos es una pila componible de tecnologías de administración de datos y la malla de datos es una orientación de proceso para que un grupo distribuido de equipos administre los datos empresariales como mejor les parezca. Ambos son fundamentales para las empresas que desean administrar mejor sus datos. El fácil acceso a los datos y garantizar que estén controlados y seguros es importante para todas las partes interesadas en los datos, desde los científicos de datos hasta los ejecutivos. Después de todo, es fundamental para tableros e informes, análisis avanzados, aprendizaje automático y proyectos de IA. 

Tanto la estructura de datos como la malla de datos pueden desempeñar funciones críticas en el acceso, la integración, la gestión y la entrega de datos en toda la empresa, cuando se construyen correctamente con la infraestructura de datos adecuada. Entonces, en 2023, espere un rápido aumento en la adopción de ambos enfoques arquitectónicos dentro de las empresas medianas y grandes.

Tendencia n.º 4: la IA ética se vuelve primordial a medida que aumenta la adopción comercial de la toma de decisiones basada en IA

Las empresas de todos los sectores están acelerando el uso de la IA para la toma de decisiones basada en datos, ya sea que las plataformas de redes sociales supriman publicaciones, conecten a los profesionales de la salud con los pacientes o que los grandes bancos de gestión de patrimonio otorguen créditos a sus consumidores finales. Sin embargo, cuando la inteligencia artificial decide el resultado final, actualmente no hay forma de suprimir el sesgo inherente en el algoritmo. Es por eso que las regulaciones emergentes, como la Ley de Inteligencia Artificial de la UE propuesta y el Proyecto de Ley C-27 de Canadá (que puede convertirse en la Ley de Inteligencia Artificial y Datos si se promulga), están comenzando a establecer un marco regulatorio en torno al uso de IA en organizaciones comerciales. Estas nuevas regulaciones clasifican el riesgo de las aplicaciones de IA como riesgo inaceptable, alto, medio o bajo y prohíben o gestionan el uso de estas aplicaciones en consecuencia. 

En 2023, las organizaciones deberán poder cumplir con estas regulaciones propuestas, lo que incluye garantizar la privacidad y el gobierno de datos, la transparencia algorítmica, la equidad y la no discriminación, la responsabilidad y la auditabilidad. Con esto en mente, las organizaciones deben implementar sus propios marcos para respaldar la IA ética (p. ej., pautas para una IA confiable, marcos de revisión por pares y comités de ética de IA). A medida que más y más empresas pongan la IA a trabajar, la IA ética se volverá más importante que nunca en el próximo año.

Tendencia n.º 5: aumento de la calidad de los datos, preparación de datos, gestión de metadatos y análisis

Si bien el resultado final de muchos esfuerzos de gestión de datos es alimentar análisis avanzados y respaldar los esfuerzos de IA y ML, la gestión adecuada de datos en sí misma es fundamental para el éxito de una organización. Los datos a menudo se denominan el nuevo petróleo, porque los conocimientos basados ​​en datos y análisis impulsan constantemente la innovación empresarial. A medida que las organizaciones aceleran el uso de datos, es fundamental que vigilen de cerca el gobierno de datos, la calidad de los datos y la gestión de metadatos. Sin embargo, con la creciente cantidad de volumen, variedad y velocidad de los datos, estos diversos aspectos de la gestión de datos se han vuelto demasiado complejos para gestionarlos a escala. Considere la cantidad de tiempo que los científicos de datos y los ingenieros de datos dedican a encontrar y preparar los datos antes de que puedan comenzar a utilizarlos. Es por eso que la gestión de datos aumentada ha sido adoptada recientemente por varios proveedores de gestión de datos donde, con la aplicación de IA, las organizaciones pueden automatizar muchas tareas de gestión de datos. 

De acuerdo con algunas de las principales firmas de analistas, cada capa de una estructura de datos, es decir, la ingesta de datos, el procesamiento de datos, la orquestación de datos, el gobierno de datos, etc., debe tener AI/ML integrada para automatizar cada etapa del proceso de gestión de datos. . En 2023, la gestión de datos aumentada encontrará una fuerte tracción en el mercado, lo que ayudará a los profesionales de la gestión de datos a centrarse en ofrecer información basada en datos en lugar de limitarse a las tareas administrativas de rutina.

Hay muchas más innovaciones notables que tienen lugar en el mercado de software de datos e infraestructura relacionada, que incluyen innovaciones en DataOps, proliferación del ciclo de vida del proceso de decisión continuo, protección de datos, utilización de datos, etc. Creemos que todas estas innovaciones acelerarán el ritmo de la transformación digital. y negocios digitales en 2023 y más allá. También creemos que los últimos dos o tres años definitivamente nos han enseñado que el negocio digital es donde se encuentra el futuro. 

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• Fuente: https://www.dataversity.net/five-data-and-analytics-trends-what-lies-ahead-in-2023/