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5 tendencias que marcarán la gestión de datos en 2024

5 tendencias que marcarán la gestión de datos en 2024

  • El auge del Data Mesh, dificultad para implementar la IA generativa y una mayor adopción de las FinOps. Estas son algunas de las tendencias clave para el próximo año según Denodo.
Datos

En un contexto en el que la mayoría de las organizaciones se encuentran ya inmersas en procesos de digitalización,  los datos se han convertido en el catalizador de todas aquellas compañías que quieran estar a la vanguardia.  Por ese motivo, , compañía líder en , ha analizado las principales que tendrán mayor impacto en 2024 en lo que respecta a la gestión de los datos.

Tendencia 1: Evitar la “Gravedad de Datos”

Aunque las migraciones a la nube, los data lakes y los almacenes de datos seguirán siendo factores importantes que influyen en el éxito de los datos y las analíticas modernas, cada vez será más difícil para las organizaciones confiar en un único proveedor cloud o data lake para satisfacer todas las necesidades de los datos de extremo a extremo. Por ello, evitar la “Gravedad de Datos” será la nueva norma durante el próximo año.

Otros factores que contribuirán a dicha situación será el aumento de los costes de replicación de datos, la soberanía, las leyes y normativas locales sobre gobernanza y la necesidad de acelerar la velocidad de obtención de información. A medida que continúe esta tendencia, los responsables de gestión de datos deberán invertir en tecnologías que se basen en la premisa de una gestión de datos distribuida.

Tendencia 2: Las plataformas de datos cobrarán cada vez más importancia

2024 será crucial para el crecimiento del data mesh, que adopta la naturaleza intrínseca de los datos distribuidos. A diferencia de los paradigmas tradicionales centralizados, en los que los datos son almacenados y gestionados por un equipo central, el data mesh se organiza en torno a múltiples dominios, cada uno de los cuales es gestionado por los principales consumidores de esos datos. El punto de inflexión será la comprensión de que los productos de datos deben tratarse con el mismo nivel de importancia que cualquier otra oferta de productos.

Además, en esta era centrada en los datos, las organizaciones deben mejorar la experiencia del usuario final. Las plataformas de datos contemporáneas deben ofrecer funciones como recomendaciones personalizadas y productos populares destacados, al mismo tiempo que generan confianza. Además, estas plataformas deben facilitar las consultas en tiempo real directamente desde el catálogo de datos y mantener una retroalimentación interactiva para las consultas de los usuarios, las solicitudes y modificaciones. Al igual que la entrega a tiempo es esencial, el acceso rápido y fiable a los datos se está convirtiendo en algo indispensable para las organizaciones.

Tendencia 3: Mayor dificultad para adoptar IA generativa en las organizaciones

Las compañías se enfrentan a múltiples retos cuando intentan implantar la inteligencia artificial generativa y los grandes modelos de lenguaje. Algunos de los problemas pueden ser la calidad y gobernanza de datos, el cumplimiento ético y la gestión de costes. Cada uno de estos obstáculos está relacionado directa o indirectamente con la estrategia general de gestión de datos de una organización, lo que afecta a su capacidad para garantizar la integridad de los mismos en los modelos de IA, cumplir con las normativas o facilitar la integración de estos modelos en los sistemas empresariales.

Tendencia 4: Gestión más eficaz de los costes de la nube gracias a las FinOps

A medida que las empresas siguen trasladando sus datos a la nube, se enfrentan a un obstáculo importante: el aumento de los costes de los entornos cloud. Para el próximo año, no solo será necesario frenar estos costes en continuo crecimiento, sino hacerlo sin perder un servicio de alta calidad y un rendimiento competitivo. Para hacer frente a esta presión financiera, las empresas deben analizar a fondo los gastos de la nube y buscar una mayor eficiencia sin sacrificar el rendimiento. Esto implica un examen detallado de los patrones de uso de los datos, la identificación de las áreas de ineficiencia y considerar opciones de almacenamiento más rentables.

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Estos esfuerzos estarán reforzados por una mayor adopción de FinOps, que combinan la responsabilidad financiera con un modelo de gasto flexible de la nube. Mediante la supervisión periódica de los gastos, la previsión de costes y la aplicación de las mejores prácticas financieras en la gestión de la nube, las organizaciones pueden equilibrar el ahorro de costes y la eficacia operativa, garantizando que sus estrategias de datos serán sólidas desde el punto de vista económico y funcional.

Tendencia 5: Necesidad de simplificar la seguridad y la gobernanza de los datos

En 2024, veremos un aumento de las soluciones que simplifican la seguridad y la gobernanza. La falta de la integración de los datos afecta a la agilidad de una organización a muchos niveles, pero es en la seguridad y la gobernanza de estos donde este impacto es más evidente. Por ello, las organizaciones están aprovechando las políticas globales de seguridad y gobernanza de datos, que pueden basarse no sólo en las funciones de los usuarios, sino también en su ubicación. Sin embargo, este tipo de implementaciones requieren de un enfoque lógico de la gestión de datos.

Para poder superar los retos inherentes a cada una de estas cinco tendencias, los enfoques de gestión de datos tradicionales ya no servirán. Con la llegada de la IA generativa, las nuevas plataformas, o los nuevos patrones para gestionar la seguridad y gobernanza de los datos, se pone de manifiesto un nuevo paradigma que requiere soluciones modernas y operativas. De esta manera, para hacer disponibles estos datos, seguros y gobernados, en cada uno de los puntos de gestión y decisión de las organizaciones, surge la necesidad de que las empresas adopten en el próximo año 2024 enfoques de gestión de datos lógicos y arquitecturas de datos modernas.Bernardo Godar, vicepresidente y director general de Denodo para Iberia y Latinoamérica.

 

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