Tendencias emergentes en la gestión de datos
A medida que los datos se generan a un ritmo exponencial, las empresas están inundadas de datos y luchan por desbloquear su verdadero valor. Los datos no solo aumentan en volumen sino también en complejidad. En términos de ‘Global Datasphere’, se estima que a finales de 2019 se situó en 4,4 Zeta Bytes (ZB), frente a los 2,7 ZB de 2017. Además, se espera que el crecimiento de los dispositivos IoT conectados genere 79,4 ZB de datos en 41.600 millones de dispositivos IoT, según IDC Forecast.
A medida que las organizaciones encuentran su camino a través del análisis de los datos, se ha vuelto crítico tener un sistema de administración de datos que pueda ayudar a resolver los desafíos de la integración de datos, los silos, la administración manual de datos y el gobierno en toda la organización. Esto puede generar desafíos como el aumento de costos, amenazas a la seguridad de los datos, propenso a errores y sujeto a sesgos.
Si la empresa quiere evolucionar continuamente y mantenerse a la vanguardia de la competencia, debe tener un enfoque de gestión de datos centrado en los datos y la tecnología. Según la encuesta, solo el 25% de las empresas sienten que están exactamente donde quieren estar con la gestión de datos corporativos. Las nuevas tendencias emergentes democratizan toda una cadena de valor de gestión de datos. Algunas de estas tendencias son:
1. Gestión de datos habilitados por IA
La combinación de sistemas de gestión de datos e IA es de naturaleza sinérgica. Cuando la IA se integra en todo el sistema de gestión de datos, tiene el potencial de impactar en toda la cadena de valor de los datos. La gestión de datos habilitada por IA ayuda a automatizar tareas complejas y repetitivas. Mejora el rendimiento, la precisión y la productividad en una empresa.
Los científicos de datos dedican alrededor del 80% de su tiempo a la preparación manual de datos, la ingeniería de características y la selección de modelos. Por lo tanto, la administración de datos aumentada utiliza capacidades de AI / ML para automatizar las tareas de administración de datos manuales, lo que permite que los recursos técnicos altamente calificados se centren en tareas de alto valor donde la inteligencia artificial es menos madura. Según Gartner, para 2022, las tareas manuales de gestión de datos se reducirán en un 45% mediante la gestión de datos aumentada.
Augmented Analytics democratiza la inteligencia artificial en toda la cadena de valor de los datos para automatizar el proceso de preparación de datos, los aspectos clave de la ciencia de datos y el modelado de ML / AI utilizando técnicas de ML (AutoML) y narrar información relevante mediante la PNL y el análisis conversacional.
Incluso hoy en día, las organizaciones se basan en bases de datos históricas en lugar de datos en tiempo real para el análisis. Por lo tanto, es necesario recopilar, indexar y analizar todos los datos en tiempo real. Continuous Intelligence es una solución fluida impulsada por IA que permite a las empresas integrar automáticamente datos continuos y perspicaces de fuentes dispares. Cambia por completo el proceso de gestión de datos que lleva mucho tiempo y que se realiza en Big Data. Respaldado con inteligencia artificial, aprendizaje automático y datos de entrenamiento adecuados, minimiza la intervención humana durante todo el proceso. Según Gartner, para 2020, más de la mitad de los principales sistemas comerciales nuevos incorporarán inteligencia continua que utiliza datos de contexto en tiempo real para mejorar las decisiones.
2. Catálogo de datos semánticos
Como los datos se integran de fuentes dispares, es difícil hacer un uso eficiente de las fuentes de datos en silos para acceder, interpretar y rastrear fácilmente los datos y su historial. El Catálogo de datos semánticos aprovecha el modelo de gráfico de conocimiento que codifica una capa semántica que mapea las relaciones y describe los datos en su contexto empresarial al tiempo que integra datos de fuentes dispares. Cuando se vincula con herramientas de autoservicio, ayudará a los administradores de datos y a los usuarios comerciales a preparar conjuntos de datos y conservar los datos. Es bastante necesario en iniciativas de gestión de datos como mejorar la gobernanza, el linaje y la calidad de los datos.
3. PNL y análisis conversacional
Hasta hace poco, todo se trataba de la visualización de datos que requiere usuarios altamente capacitados, pero con el análisis de NLP / conversacional, permitirá a los usuarios hacer preguntas sobre los datos mediante la búsqueda NLQ, así como recibir visualización de datos y una explicación de los conocimientos. apoyado por NLG. Las consultas en lenguaje natural (NLQ) interactúan con los datos, lo que reduce la experiencia en consultas técnicas y analíticas que necesitan los usuarios comerciales principales. Para 2020, el 50% de las consultas analíticas se generarán mediante búsqueda, procesamiento de lenguaje natural o voz, o se generarán automáticamente, según Gartner.
4. Data Fabric
Los datos están disponibles en una variedad de formatos que se distribuyen en múltiples ubicaciones locales, así como en híbridos y en múltiples nubes. A medida que las organizaciones utilizan muchas aplicaciones, sus datos se vuelven cada vez más aislados e inaccesibles. Para proporcionar una vista única de todos los datos, se utiliza la estructura de datos. Proporciona un entorno único para acceder, recopilar y analizar los datos, lo que hace que una empresa sea extremadamente ágil y elimina los silos. Permite la ingesta, la integración, la calidad, la gobernanza y el intercambio de datos, eliminando múltiples herramientas y proporcionando un acceso más rápido a los datos.
Con el avance en los métodos de recopilación y almacenamiento de datos, el futuro de la gestión de datos es autónomo. Para mantenerse por delante de la competencia, las empresas se ven obligadas a mantenerse al día con tecnologías nuevas e innovadoras. Al hacerlo, las empresas se vuelven más ágiles permitiendo un mayor acceso y autoservicio, más rentables en un 38%, obtienen información más rápida, obtienen una mejor comprensión de los datos y permiten tomar decisiones informadas y precisas en un 33%.
¿Cómo aborda su organización los desafíos de la gestión de datos? ¿Cuáles son los planes para afrontarlo? ¿Su organización adoptó alguna de las nuevas tendencias para la gestión de datos? No dudes en compartir tus pensamientos en la sección de comentarios.
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Payal is a Product Marketing Specialist at Subex, who covers Artificial Intelligence and its application around Generative AI. In her current role, she focuses on Telecom challenges with AI and its potential solutions to these challenges. She is a postgraduate in management from Symbiosis Institute of Digital and Telecom Management, with analytics as her majors, and has prior engineering experience in the Telecom industry. She enjoys reading and authoring content at the intersection of analytics and technology.
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