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Tendencias y estrategias de administración de datos para 2021

¿Una nueva era para el manejo de datos?

En los últimos años, la combinación de dispositivos «IoT» e IA/Aprendizaje de máquina se ha utilizado para recopilar grandes cantidades de datos. Las empresas de los mercados IaaS (infraestructura como solución) y PaaS (plataforma como solución) están lanzando continuamente nuevos productos para satisfacer las necesidades de los clientes.

Muchas soluciones permiten a las empresas aumentar las formas en las que pueden operar y la magnitud de los datos recopilables.

5 tendencias a tener en cuenta

Contratación de un director de datos (CDO)

Hace 10 años, un científico de datos era desconocido en la mayoría de las organizaciones, pero los CDO se han vuelto esenciales para las empresas que han recopilado suficientes datos para exigir un nuevo puesto de nivel C.

Liderando un equipo variado de científicos de datos, ingenieros y desarrolladores, el CDO reporta directamente al CEO y opera hacia estos objetivos y responsabilidades principales:

  • Entregar herramientas y conocimientos de los datos recopilados para mejorar las ventas de la empresa
  • Asegurarse de que la empresa esté actualizada con el gobierno de la recopilación y el manejo de datos
  • Administrar continuamente los datos recopilados (administración estratégica de activos)
  • Manejar la administración de riesgos empresariales, el cumplimiento normativo y las finanzas

A medida que crece la necesidad de este puesto, es justo suponer que roles similares estarán disponibles. Un equipo para administrar el riesgo comercial o proporcionar a las ventas información sobre las necesidades del cliente puede ser la dirección hacia la cual apunta la recopilación de datos.

Análisis aumentado

Ahora es posible que la recopilación y preparación de datos sea automatizada en su mayor parte. Y con el análisis aumentado, la combinación de inteligencia artificial y aprendizaje automático elimina estas tareas que enfrentaban los analistas de datos y que alguna vez consumieron mucho tiempo.

Las empresas que implementan análisis aumentados pueden dedicar más tiempo a cómo avanzar con la recopilación de datos y, debido a que el proceso está automatizado, las decisiones se pueden tomar en cualquier lapso de tiempo, incluso el mismo día.

Computación en la nube

La computación en la nube es simplemente el acceso a los recursos de TI a pedido, como los datos almacenados y la potencia informática a través de Internet. Al estar esta solución basada en la nube, a su vez, se convierte en un centro de datos móvil al que los usuarios (con los permisos adecuados) pueden acceder desde cualquier lugar.

Las empresas de clase empresarial de todas las industrias pueden utilizar la computación en la nube para administrar mejor sus recursos y, en algunos casos, la administracirn/copia de seguridad de las tareas del producto.

El uso de la computación en la nube permite la movilidad de las aplicaciones para moverse sin problemas entre entornos públicos y privados.

Una forma en que esto es posible es mediante el uso de Kubernetes que también se conocen como «K8» y «Kube». Actuando como fuente central o contenedor abierto, Kubernetes juega un papel importante en la implementación y administración de aplicaciones de datos que se alojan en Linux.

Estrategia de nube híbrida

El sistema de infraestructura de «Nube híbrida» se compone de la combinación de un servidor privado y un entorno de nube pública.

Esta estrategia se utiliza para administrar mejor las cargas de trabajo y las operaciones, a menudo con el mismo objetivo. La combinación de nube híbrida permite a las empresas descargar fragmentos de algoritmo/procesamiento de datos y grandes tareas.

Al utilizar la nube pública para administrar el peso del procesamiento y probar la implementación en curso, las empresas pueden mantener áreas importantes como los portales de datos en sus servidores protegidos detrás de un firewall.

Obtén más información sobre la nube híbrida aquí

Estrategia multinube

La infraestructura «multi-nube» está formada por varios proveedores de nube que pueden ser tanto privados como públicos. La estrategia “múltiple” permite a las empresas proporcionar la mayor cantidad de tiempo de actividad para aplicaciones y recursos a sus clientes. Un ejemplo actual en el cual esta estrategia sería útil es en un servicio de transmisión de video.

Al abrir YouTube o Netflix, el dispositivo que se utiliza se conectará a la nube pública más cercana a través de Internet, proporcionando una latencia más baja y una devolución de solicitud más rápida, optimizando la experiencia del usuario.

Puedes obtener más información sobre el aspecto técnico de la estrategia de nubes múltiples aquí

Entonces, ¿qué sigue para la recopilación y protección de datos?

Teniendo en cuenta el ritmo al que avanza la tecnología, las empresas que se adapten y encuentren mejores formas de administrar los datos siempre tendrán la ventaja sobre sus competidores. Pero también se convertirán en objetivos.

Con los avances tecnológicos surgen nuevas oportunidades para los ciberdelincuentes. Los ataques frecuentes y avanzados pueden dejar a las grandes empresas vulnerables a los piratas informáticos malintencionados, todo con el objetivo final de robar datos.

Data Fabric

Data Fabric es la última respuesta para resolver los desafíos de clasificar y comprender el panorama de los datos. Compuesto de 3 categorías, el panorama de datos adquiere y descarga datos del mundo real (IoB), Centros de Datos (Servidor privado), y aplicaciones en la nube en un gran banco de datos.

Con tantos datos cayendo en un solo lugar, la amenaza de los riesgos de seguridad debe tomarse en serio.

Data Fabric no solo alivia los problemas mencionados anteriormente, sino que también es escalable, ser capaz de administrar continuamente las cantidades crecientes de datos recopilados es una necesidad y, al filtrar las categorías y profundizar en las fuentes de datos, Data Fabric genera patrones generales pero también seguridad.

Ejemplo: muchas operaciones internas pueden moverse entre entornos en línea, dejando huellas digitales a las que se puede acceder de manera forzada.

Al tener una vista maestra de todos los datos recopilados, es posible detectar patrones interesantes o instancias periféricas que pueden indicar oportunidades comerciales o un posible ataque.

¿Cómo han cambiado, se han desviado y posiblemente se han vuelto más populares estas tendencias desde el inicio de la nueva década?

¡Para obtener más información, echa un vistazo a «Las 5 principales tendencias de administración de datos para el 2020«!

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