La gestión de datos consiste en recopilar, almacenar y utilizar datos de manera eficiente, segura y rentable. Cada vez más, las organizaciones están cambiando a plataformas de gestión de datos escalables (en la nube) para gobernar, proteger y analizar datos. Esto les permite procesar sus funciones comerciales con una sola plataforma unificada.

Plataformas de gestión de datos proporcionar un mayor control y un acceso transparente a los datos de una organización. Las empresas pueden obtener una ventaja competitiva mediante el uso de la gestión de datos para respaldar su estrategia comercial.

La gestión de datos aún se encuentra en proceso de evolución, y existen esfuerzos continuos para mejorar las formas en que se recopilan y analizan los datos. Los datos que contienen "información" se utilizan para obtener información sobre las bases de clientes, los procesos de trabajo ineficientes y los problemas de seguridad.

Administración de datos las tendencias incluyen el uso de la automatización para aumentar la eficiencia y hacerse cargo de las tareas mundanas.

La expansión de la analítica en la gestión de datos

El análisis a menudo es compatible con las plataformas de gestión de datos. Se utiliza para ayudar a las empresas a ser competitivas y exitosas. Las organizaciones han llegado a adoptar el análisis de datos como una forma de optimizar costos, aumentar los ingresos y mejorar la competitividad. Como resultado, la tecnología avanza y evoluciona constantemente.

Para maximizar las oportunidades del análisis de datos, las organizaciones deben mantenerse actualizadas constantemente y estar preparadas para ajustar los nuevos desarrollos.

• Analítica aumentada: Los analistas de datos pueden pasar mucho tiempo reuniendo, preparando y organizando datos antes de analizarlos, o pueden usar analítica aumentada.

El análisis aumentado automatiza la mayor parte del proceso de preparación, lo que permite a los humanos más libertad para concentrarse en otros proyectos. Utiliza el aprendizaje automático (y, en muchos casos, el lenguaje natural), lo que facilita a los investigadores la preparación, el análisis y la visualización de sus datos.

• Herramientas de análisis de autoservicio: Estas herramientas a menudo vienen con interfaces visuales bastante fáciles de usar y permiten a los usuarios no técnicos, como el personal de ventas o la administración, acceder a los datos necesarios, realizar investigaciones y crear informes.

Las herramientas de análisis de autoservicio promueven la inteligencia comercial efectiva y los conocimientos en el lugar y en tiempo real, en lugar de esperar días o semanas para obtener un informe del departamento de TI. Los vendedores pueden aprobar un trato en minutos, en lugar de días.

• Análisis de la nube: Los servicios analíticos ofrecidos por la nube admite herramientas de análisis avanzadas y modelos de datos de los que las empresas carecerían o tendrían que construir ellos mismos.

El análisis en la nube, en lugar del análisis local, ofrece varias ventajas. Libera al equipo de datos y permite una carga de trabajo escalable, lo que ayuda a reducir los costos generales. Como resultado, los servicios de análisis en la nube son un sector que está creciendo rápidamente.

Datos híbridos y de nubes múltiples

La pandemia del coronavirus de 2020 ha obligado a millones a trabajar desde casa, coordinarse y comunicarse de forma remota y acceder a los datos de la empresa de forma remota. Internet y las soluciones basadas en la nube se convirtieron rápidamente en las herramientas preferidas para hacer frente al aislamiento promovido por la pandemia. Híbrido y multinube Los enfoques se convirtieron en las opciones más populares para trabajar mientras permanecían aislados.

Crecimiento en la nube Servicios de infraestructura durante 2020 y 2021 ha sido significativo, con muchas organizaciones eligiendo trabajar en múltiples entornos de nube. Las empresas se han dado cuenta cada vez más del potencial de los beneficios tecnológicos, financieros y de seguridad de acceder a diferentes entornos de nube, con diferentes herramientas y distribuir sus recursos de datos en múltiples nubes.

Multinube se ha convertido en la norma para muchas empresas. Debido a esto, sus aplicaciones y datos deben ser portátiles y compatibles con una variedad de entornos de nube pública e interoperables con nubes privadas locales.

Todavía se están creando herramientas para la gestión de datos de múltiples nubes. No es de extrañar que muchas de estas herramientas provengan de nuevas empresas con una buena idea, mientras que otras herramientas están siendo desarrolladas por proveedores establecidos para mejorar sus productos existentes.

Inteligencia artificial y aprendizaje automático con gestión de datos

El uso de la inteligencia artificial (AI) y aprendizaje automático (ML) es una tendencia de gestión de datos que continúa impulsada por los volúmenes masivos de datos de big data. Los volúmenes de datos sin precedentes que las organizaciones deben procesar diariamente no pueden ser administrados por humanos de manera eficiente, particularmente cuando hay una escasez constante en toda la industria de tecnología de datos.

La IA y el aprendizaje automático respaldan la automatización que, en un grado limitado, puede reemplazar el trabajo humano y, en mayor medida, eliminar el error humano. ML y AI se utilizan para admitir una variedad de tareas de gestión de datos, como:

La inteligencia artificial se puede utilizar para limpiar datos y mejorar la calidad de los datos. La gestión de datos basada en IA también se puede utilizar para crear catálogos de datos inteligentes, que a su vez admiten metadatos activos (metadatos aumentados con ML que responden y toman decisiones) y preparación de datos de autoservicio (una versión más avanzada de análisis aumentado).

Los catálogos de datos usan metadatos y pueden descubrir, inventariar y organizar datos automáticamente.

Gestión de datos a Data Fabric

Estructura de datos es un concepto bastante nuevo y adopta la idea de que los datos de muchas fuentes se pueden entretejer. A medida que las organizaciones migran a la nube y el volumen de datos y los tipos de datos continúan aumentando, el objetivo de "tejer" sin problemas los datos de una red puede hacer que una empresa sea mucho más eficiente. El software diseñado para mejorar la estructura de datos de una organización gestionará las disparidades de datos tanto en entornos de nube como locales.

Data Fabric utiliza plataformas de gestión de datos distribuidas para conectar todos los datos con todos los servicios y herramientas de gestión de datos de la red. Las plataformas de administración de bases de datos distribuidas son múltiples bases de datos interrelacionadas que se distribuyen a través de una red.

La estructura de datos es n
Normalmente una arquitectura basada en la nube que utiliza un sistema de almacenamiento de datos escalable. Proporciona acceso centralizado a datos de múltiples fuentes de datos, una vista única de los datos que se utilizan en toda la red y ofrece una gran cantidad de herramientas.

Estructura de datos administra y organiza la recopilación de datos, su gobierno, su integración y la capacidad de compartir estos datos en una arquitectura unificada. El objetivo cuando se utilizan estructuras de datos es ofrecer un acceso sin fricciones y el intercambio de datos dentro de una red distribuida. Estructura de datos entrelaza todos los datos y operaciones de una red en un solo marco. Este sistema ofrece varios beneficios, tales como:

• Eliminando silos de datos
• Habilitación de la nube híbrida
• Simplificación de la gestión de datos
• Infraestructuras en las instalaciones
• Aumento de la escalabilidad

DataOps en la gestión de datos

operaciones de datos toma los principios de DevOpsy los aplica a la gestión de datos. En lugar de separar diferentes equipos, DataOps rompe barreras y promueve la comunicación en toda la empresa. Utiliza la metodología Agile para reducir el tiempo de desarrollo de la analítica. La automatización también se utiliza para respaldar a los equipos analíticos y de datos. DataOps mejora la calidad del análisis de datos y reduce el tiempo de ciclo.

Actualmente, muchas organizaciones aún no han adoptado operaciones de datos, pero a medida que crecen los volúmenes de datos y la complejidad, escalar un proyecto de datos se vuelve más difícil. Como enfoque holístico, DataOps ayuda significativamente al agilizar el proceso y mejorar las comunicaciones.

Aunque DataOps comenzó como un proceso de mejores prácticas, esta metodología ha evolucionado hasta convertirse en un modelo nuevo e independiente para manejar el análisis de datos. DataOps se aplica al ciclo de vida total de los datos, desde la preparación de los datos hasta su notificación.

Gobierno de datos en la gestión de datos

Con la introducción de regulaciones de datos, como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) y la Ley de Privacidad del Consumidor de California, y la complejidad cada vez mayor entre los datos externos e internos. Además, la seguridad de los datos, la auditoría de datos y la calidad de los datos también se están volviendo más complicadas. Como consecuencia, las organizaciones están desarrollando Gobierno de datos estrategias.

Data Governance es un marco práctico y funcional basado en un sistema de reglas, procedimientos y procesos diseñados para entregar datos consistentes en toda la organización. Proporciona una variedad de beneficios, incluido el cumplimiento normativo y alta calidad de datos. Data Governance protege contra el incumplimiento de las leyes y mejora la calidad de los datos.

Tendencias de gestión de datos aumentados

Hay escasez de científicos de datos y trabajadores de tecnología de datos. Gestión de datos aumentada ayuda a hacer frente a esta escasez. Utiliza inteligencia artificial y aprendizaje automático para realizar automáticamente tareas de bajo nivel, como preparación y limpieza de datos. Al convertir estas tareas manuales en un servicio automatizado, los equipos de datos pueden concentrarse en otras prioridades. Gartner ha predicho que la gestión de datos aumentada puede reducir las tareas manuales en un 45 %.

La gestión de datos aumentada se puede aplicar a las siguientes tareas:

• Calidad de los datos: Identifica y resuelve automáticamente problemas de calidad de datos y sugiere reglas.

• Gestión de metadatos: Etiqueta, clasifica y busca datos. Esta función puede generar y analizar el linaje de datos de un extremo a otro e identificar flujos de datos, anomalías y dependencias del sistema.

• Gestión de datos maestros: Identifica y evalúa datos maestros potenciales, genera automáticamente entidades de datos de mapeo y configurará un centro de administración de datos maestros.

Kon Leong, director general y cofundador de Tecnologías ZL dijo, “si la información es la mina de oro corporativa, entonces ADM (Administración de datos aumentada) es el equipo de minería”. Continuó agregando:

“La gestión de datos aumentada es el paradigma emergente, donde la gestión de datos internos y externos a lo largo de todo su ciclo de vida no solo reducirá los riesgos y cumplirá con las obligaciones corporativas en el gobierno de datos. También proporciona información integral que impulsará el desempeño corporativo al siguiente nivel y más allá”.

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Fuente: https://www.dataversity.net/data-management-trends-in-2022/