Para poder asumir una correcta gestión de la información crítica de una empresa es necesario tomar en consideración las diferentes tendencias en gestión de datos para 2024 y que tendrán que ver con la observabilidad, tejido de datos, análisis de datos componible, finOps o data mesh.
Cada día se crean 2,5 billones de bytes de datos, una cifra monstruosa y difícil de manejar para la mayor parte de las empresas que a corto y medio plazo van a tener enormes problemas para poder gestionar sus datos de forma eficaz. Identificar las áreas de mejora en el análisis de datos será imprescindible a partir de ahora.
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Tejido de datos
La agilidad de la gestión de datos se ha convertido en una prioridad de misión crítica para las organizaciones en un entorno cada vez más diverso, distribuido y complejo. Para ello, Gartner ha enunciado un nuevo concepto de gestión de datos que se está imponiendo como fórmula idónea para extraer la mayor riqueza posible en el análisis de los datos. El tejido de datos es un patrón de diseño de gestión de datos que toma metadatos de varias fuentes (nube pública, nube privada, dispositivos locales o IoT) para observar, analizar y recomendar soluciones que pueden ser ejecutadas tanto por máquinas como por humanos.
- El uso del tejido de datos y puede reducir en un 70 % diversas tareas de gestión de datos, como el diseño, la implantación y las operaciones.
- Las empresas están utilizando tejido de datos para eliminar los silos de datos, aumentar la escalabilidad y optimizar la gestión de datos.
- Las estimaciones de Gartner indican un crecimiento del mercado de data fabric en una tasa compuesta anual del 21% hasta 2030
- Las organizaciones de servicios financieros, atención médica y comercio minorista son las que tienen más probabilidades de utilizar arquitecturas de tejido de datos.
- El tejido de datos pudo mejorar la precisión de búsqueda de los usuarios de atención médica en un 97 % y reducir el tiempo de análisis manual de datos en un 25 %.
La observabilidad se convertirá en obligatoria
La observabilidad de datos se volverá obligatoria como tendencias en gestión de datos para 2024 a medida que las organizaciones busquen impulsar una automatización más inteligente y una toma de decisiones más rápida. El aumento de la observabilidad de datos permitirá a los usuarios, como equipos de operaciones de TI y análisis empresarial, comprender la disponibilidad de datos y la estructura, distribución, relaciones y linaje de esos datos en todas las fuentes, incluidas diferentes plataformas en entornos distribuidos híbridos y multicloud. Esta comprensión es esencial para generar información en la que los usuarios puedan confiar al garantizar la frescura de los datos, identificar anomalías y eliminar duplicados que podrían provocar errores.
En una encuesta reciente, el 57% de los profesionales de DevOps afirmaron que la ausencia de observabilidad de datos dificulta la automatización de manera adecuada. Como resultado, las organizaciones exigirán cada vez más soluciones de gestión de datos que proporcionen observabilidad de datos, permitiéndoles una ingesta más rápida y segura datos de alta calidad y confiables listos para el análisis bajo demanda.
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 en tendencias de gestión de datos para 2024, no solo será necesario frenar estos costes en continuo crecimiento, sino hacerlo sin perder un servicio de alta calidad y un rendimiento competitivo.
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.
Data mesh
Por otro lado, de acuerdo a Denodo, 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.
Análisis de datos componible
Gartner lidera un enfoque modular de análisis de datos, o “análisis de datos componible”, según Gartner. El análisis de datos componible para empresas se basa en esta tendencia, pero se centra en las personas, pasando del ámbito de TI a la empresa.
El análisis de datos permitirá a los usuarios comerciales o a los tecnólogos en gestión comercial colaborar para crear capacidades de análisis de datos orientadas al negocio.
Más del 50 % de los datos críticos para las empresas se crearán y procesarán fuera del centro de datos o de la nube
Gartner Group
Análisis de datos basado en decisiones
La disciplina de la inteligencia de decisiones, que consiste en considerar detenidamente cómo deben tomarse las decisiones, está haciendo que las organizaciones se replanteen sus inversiones en capacidades de análisis de datos.
Gartner estima que para 2023, más del 33 % de las grandes organizaciones dispondrán de analistas que practiquen la inteligencia de decisiones, incluido el modelado de decisiones.
Gobernanza conectada
Las organizaciones necesitan una gobernanza eficaz a todos los niveles que no solo aborde sus retos operativos actuales, sino que también sea flexible, redimensionable y altamente adaptable a los cambios en las dinámicas del mercado y a los retos estratégicos de la organización.
Sin embargo, la pandemia ha puesto aún más de relieve la urgente necesidad de una sólida colaboración interdisciplinaria y la disposición a cambiar las estructuras organizativas para lograr la agilidad del modelo de negocio.
Gestión del riesgo de la IA
Si las organizaciones dedican tiempo y recursos a la gestión de la confianza, el riesgo y la seguridad de la IA (AI TRiSM, por sus siglas en inglés), obtendrán mejores resultados en términos de adopción, consecución de objetivos comerciales y aceptación por parte de los usuarios internos y externos.
Gartner pronostica que, para 2026, las organizaciones que desarrollen una IA fiable y orientada a objetivos verán cómo más del 75 % de las innovaciones de IA tendrán éxito, en comparación con el 40 % entre las que no lo hagan.
Expansión hacia el Edge
Más actividades de análisis de datos se ejecutarán en dispositivos distribuidos, servidores o pasarelas situados fuera de los centros de datos y de la infraestructura de nube pública.
Los analistas de Gartner estiman que, para 2025, más del 50 % de los datos críticos para las empresas se crearán y procesarán fuera del centro de datos o de la nube.
La observabilidad de datos se volverá obligatoria a medida que las organizaciones busquen impulsar una automatización más inteligente y una toma de decisiones más rápida.
Gartner Group
Gestión de datos distribuida
A su vez, 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.
