El Big Data es una joya para las empresas, pero, en los últimos años, ha planteado una serie de desafíos. Las compañías se han empezado a preocupar por aspectos clave para su aprovechamiento como el almacenamiento, la gestión, la gobernanza o el uso que le damos a los datos.
1.- La orquestación de datos superará los silos de datos
Las organizaciones comenzarán a alejarse del almacenamiento de datos y backup para dirigirse hacia la orquestación de datos. Esta práctica evitaría los problemas de redundancia, consumo de recursos y dificultad en la gestión de versiones actualizadas de los datos que acarrea el modelo actual.
La orquestación de datos busca integrar la información de manera más eficiente y automatizada en un único sistema, lo que evita la necesidad de copias adicionales y simplifica el acceso y la gestión de los datos.
2.-Las estrategias Data First, una prioridad
En 2024, las estrategias centradas en los datos se volverán una prioridad para muchas empresas a nivel mundial. Este año marca un cambio de paradigma en cómo las organizaciones abordan la gestión de datos. Con la creciente complejidad y el volumen de datos al cual se enfrentan las empresas, adoptar una arquitectura basada en los datos se convierte en una necesidad para simplificar las estrategias de gestión de datos.
Esto implica no solo considerar dónde y cómo se almacenan los datos, sino también cómo se accede a ellos y cómo se utilizan para tomar la mejor decisión empresarial.
3.- La calidad de los datos, clave para aprovechar la IA generativa
Mantener la calidad de los datos será imprescindible para sacar todo el partido a la IA generativa. En este sentido, no tener en cuenta esto perjudicará a las decisiones que se tomen e impedirá que las empresas se puedan aprovechar de las aplicaciones y los casos de uso más exitosos de la IA generativa.
La precisión y la integridad de los datos son fundamentales para entrenar modelos de IA que generen resultados precisos y relevantes. Sin datos de calidad, los modelos pueden producir resultados incorrectos o sesgados, lo que limita su utilidad y efectividad en la toma de decisiones empresariales. Por lo tanto, garantizar la calidad de los datos es un paso crítico para desbloquear todo el potencial de la IA generativa y aprovechar al máximo sus beneficios.
4.- Aumentará el control de los datos
Se estima que muchas empresas comenzarán a tomar más control sobre sus propios datos en lugar de depender exclusivamente de terceros que los gestionen en la nube. Esto se debe a dos razones principales: preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de los datos, y la necesidad de controlar los costes asociados con el almacenamiento y procesamiento de datos en la nube.
De esta manera, superada la etapa de adopción de soluciones de datos basadas en la nube, ahora la tendencia es la autogestión. En este sentido, las empresas están buscando soluciones más predecibles y rentables para el almacenamiento y procesamiento de datos. Además, la disponibilidad de herramientas de gestión de datos más accesibles y fáciles de usar, muchas de las cuales son de código abierto, también está impulsando este cambio hacia una mayor autogestión.
5.- El Blockchain garantizará la procedencia de los modelos de IA
La tecnología blockchain resolverá un desafío persistente en la gestión de datos: el linaje de datos. En 2024, el linaje de los modelos de Inteligencia Artificial y aprendizaje automático se vuelve crucial, ya que estos modelos desempeñan un papel fundamental en la toma de decisiones importantes, tanto supervisadas por humanos como de forma autónoma.
Ya se comenta en el sector que esta tecnología, utilizada principalmente para proporcionar inmutabilidad de registros en transacciones financieras, también se convertirá en un aspecto clave en la gestión de datos empresariales. La capacidad de blockchain para garantizar la integridad y la transparencia de los registros mediante la criptografía será fundamental para proporcionar un modelo de procedencia a prueba de manipulaciones.
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