Se puede esperar que las tendencias en gestión de datos para 2024 abarquen desde el impacto del paquete de la Ley de Servicios Digitales (DSA) de la UE hasta nuevas variaciones de ChatGPT centradas en la gestión de datos. La Gestión de Datos (DM) se ocupa de la recopilación, procesamiento y almacenamiento de datos, así como de las leyes y regulaciones que protegen los derechos de las personas. La gestión de los datos de una organización implica una amplia gama de prácticas, políticas y procedimientos.

Las empresas pueden esperar cambios significativos en sus procesos de DM durante 2024. 

El objetivo de la gestión de datos es utilizar los datos de manera eficiente y rentable mientras ayuda a las personas a completar tareas y proyectos. Desarrollar una estrategia sólida de DM se ha vuelto extremadamente importante para las organizaciones. Una estrategia sólida de gestión de datos debe incluir una variedad de herramientas y técnicas de DM y respaldar la inteligencia y el análisis empresarial.

Los sistemas de gestión de datos se desarrollan tradicionalmente en torno a una plataforma DM, que puede incluir software que admita bases de datos, almacenes de datos, lagos de datos, análisis de datos, integración de datos y más.

Es posible prepararse para los cambios en la tecnología y las regulaciones con la planificación adecuada. Otras tendencias para 2024 pueden incluir:

• Gestión de datos automatizada
• La gestión de datos sanitarios.
• Seguridad híbrida/multinube

El impacto del paquete ASD de la Unión Europea en 2024

El comportamiento y las tendencias de las empresas en 2024 se verán afectados, en parte, por el paquete DSA que la Unión Europea ha desarrollado y promulgado.

La Unión Europea (a diferencia de Estados Unidos) ha implementado regulaciones adicionales para proteger a sus ciudadanos: la Ley de Servicios Digitales y la Ley de Mercados Digitales, también conocida como la paquete DSA. Estas leyes hacen que las actividades en línea sean más seguras y protegen los derechos de los consumidores y usuarios. La aplicación comenzará el 6 de marzo de 2024. 

El paquete DSA está diseñado para proteger los derechos de los usuarios y nivelar el campo de juego, reduciendo el impacto de unas pocas plataformas grandes (Facebook, Twitter, Google y otros sitios web con más de 45 millones de usuarios mensuales).

Una preocupación importante en su desarrollo fue la venta de contenidos, bienes y servicios ilegales en línea: pornografía infantil, armas, servicios de piratería informática, etc. También existe la preocupación de que los servicios en línea estén siendo abusados ​​por sistemas algorítmicos manipuladores diseñados para amplificar la difusión de información errónea.

El paquete DSA tiene alcance extraterritorial y afectará a empresas de todo el mundo. Si una organización hace negocios con clientes europeos, incluso si esa organización no está ubicada en Europa, debe seguir las reglas de la DSA al hacer negocios con personas o empresas dentro de la Unión Europea. Si bien gran parte del paquete trata con plataformas en línea muy grandes, pequeños negocios también se ven afectados.

Las empresas más pequeñas deben ser conscientes de que el paquete DSA se aplica a todos los servicios digitales que conectan a los consumidores europeos con contenidos (en relación con la desinformación), bienes y servicios en línea (en relación con actividades ilegales). 

Las organizaciones que hacen negocios en la UE tendrán que cumplir nuevas obligaciones que implican evaluar y contrarrestar los riesgos, reducir los daños, proteger los derechos de sus usuarios en línea y cumplir responsabilidades más amplias de rendición de cuentas y transparencia. Estas regulaciones están destinadas a ofrecer nuevas protecciones a los usuarios de Internet y dejar claras las responsabilidades legales de las organizaciones que hacen negocios en Internet.  

Gestión de datos automatizada

Reducir la necesidad de gestión de datos manual se ha convertido en un objetivo clave para determinados desarrolladores de software. Durante la instalación herramientas automatizadas de gestión de datos Puede ser un proceso complicado; cuando se realiza correctamente, mejora la eficiencia, reduce los costos y elimina el trabajo manual tedioso. A continuación se enumeran algunos procesos automatizados que las organizaciones han comenzado a utilizar: 

• Recopilación de datos: La recopilación de datos de diferentes fuentes, como bases de datos, documentos y otros sitios web.
• Integración de datos: Esto implica tomar los datos recopilados, transformarlos a un formato apropiado y almacenarlos en un único repositorio.
• Limpieza de datos: El proceso de eliminar registros duplicados, estandarizar formatos de datos y corregir errores.
• Procesamiento y análisis de datos: El uso de algoritmos o aprendizaje automático para desarrollar conocimientos a partir de los datos.
• Dato de governancia: Este proceso se ocupa de garantizar que los datos se manejen de acuerdo con las políticas comerciales y las regulaciones gubernamentales.

Para mantenerse al día con las importantes demandas de gestionar enormes cantidades de datos de manera eficiente a diario, las herramientas de automatización basadas en software deben ser parte de las prácticas de DM de una organización. 

En 2024, podemos esperar que la IA y el ML (aprendizaje automático) proporcionen valiosos servicios de automatización. 

Maximizar la atención sanitaria con la gestión de datos

A diferencia de las industrias bancaria y minorista, la industria de la salud aún no ha utilizado plenamente el análisis de datos ni la investigación de big data. Hay una variedad de razones para este retraso, que van desde la privacidad del paciente hasta un menor énfasis en las ganancias. 

Sin embargo, la industria de la salud ha comenzado usando análisis y big data para encontrar patrones. Un ejemplo simple proviene de Francia: cuatro hospitales, todos miembros de Assistance Publique-Hôpitaux de Paris, utilizaron los registros de admisiones hospitalarias de los últimos 10 años para hacer predicciones horarias y diarias del número de pacientes que podrían esperar en cada instalación. El análisis presentó patrones relevantes en las tasas de admisión. 

Otro ejemplo de análisis de datos en la industria de la salud es el uso de alertas en tiempo real. Los hospitales han comenzado a utilizar Apoyo a la decisión clínica (CDS) que analiza datos médicos sobre el terreno y proporciona asesoramiento a los profesionales de la salud mientras toman decisiones prescriptivas.

El 11 de noviembre de 2023, el Departamento de Asuntos de Veteranos ingresó a su veterano número un millón en una base de datos genética que respalda la Programa Million Veteran. ​​Los objetivos de su investigación basada en datos son comprender mejor cómo los genes, las exposiciones militares y los estilos de vida afectan la salud de las personas y proporcionar una medicina individualizada.

Gestión de datos para la seguridad de la nube híbrida

Durante 2024, podemos esperar que los sistemas de gestión de datos utilicen cifrado, arquitectura de malla de ciberseguridady segmentación de red como formas de proporcionar seguridad en la nube híbrida y proteger los datos. 

En los últimos años, la definición de nube híbrida se ha ampliado desde la combinación de un sistema local combinado con una nube pública hasta incluir sistemas multinube. La nube híbrida admite un sistema flexible que brinda acceso a herramientas especializadas. 

Desafortunadamente, el proceso de utilizar un sistema híbrido/multinube también conlleva algunos desafíos de seguridad. 

El uso de múltiples nubes se vuelve complejo desde una perspectiva de gestión y seguridad. Sin los procedimientos adecuados para rastrear y monitorear el uso de varios servicios en la nube, la administración no sabe quién está usando los recursos. 

Además, no sabrán cuándo se están utilizando hasta que reciban la factura. Debido a que varias aplicaciones utilizan sistemas locales y múltiples nubes para acceder a los datos y trabajar con ellos, la observabilidad se vuelve crucial. (En este caso, observabilidad significa la capacidad de monitorear datos y eventos en varias nubes y sistemas internos). 

Los proveedores, como Middleware y Datadog, han reconocido esta necesidad y se han centrado en ofrecer herramientas de observabilidad que proporcionen un "panel único" integrado para fines de visualización. 

Otra preocupación es que diferentes nubes utilizan diferentes formas de seguridad. Desarrollar un sistema que interconecte todas las nubes utilizadas por su organización para trabajar en proyectos presenta una preocupación de seguridad importante, ya que cada conexión puede ser una violación potencial. Las nubes híbridas/multinubes ofrecen una flexibilidad significativa para mover cargas de trabajo entre diferentes entornos rápidamente, pero el proceso también aumenta los riesgos de seguridad.

Gestión de datos mediante inteligencia artificial

Aunque el uso de la inteligencia artificial con fines de gestión de datos no es nuevo, su popularidad sigue creciendo. Antes de 2023, la inteligencia artificial se utilizaba (y se sigue utilizando) para tareas de DM, actuando como una forma más inteligente de procesos automatizados. La inteligencia artificial se utiliza para una variedad de tareas de DM, que incluyen:  

• Detección de anomalías
• Gestión de metadatos
• Descubrimiento automático de metadatos
• Catalogación de datos
• Mapeo de datos
• Monitoreo del control de Gobierno de Datos

Con la introducción de ChatGPT y la modelo de lenguaje grande apoyándolo, podemos esperar nuevas soluciones que ofrezcan servicios inteligentes basados ​​en el aprendizaje. A medida que los grandes modelos de lenguaje sigan evolucionando, los servicios que respaldan los procesos de gestión de datos seguirán evolucionando con ellos. OpenAI, la organización responsable del desarrollo de ChatGPT, ha estado experimentando con Gestión de Datos.

Imagen utilizada bajo licencia de Shutterstock

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• Fuente: https://www.dataversity.net/data-management-trends-in-2024/