Como líder de datos, sabe que la afluencia de datos al alcance de la mano puede crear una gran cantidad de oportunidades y desafíos. Tenemos más datos para entrenar modelos de IA y abordar casos de uso importantes, pero también tenemos que hacer frente al aumento de la complejidad en todo el patrimonio de datos.
Una arquitectura de datos moderna que se adapte a su propósito puede proporcionarle la escalabilidad que necesita para gestionar el inminente crecimiento de los datos, de modo que pueda poner en marcha la tecnología de inteligencia artificial y optimizar su patrimonio de datos. Es la clave para ampliar la IA de nivel empresarial y podría convertirse en su mayor diferenciador competitivo.
¿Qué es la arquitectura de datos?
Describe cómo se gestionarán sus datos, desde la recopilación hasta el consumo, utilizando modelos, políticas, reglas y estándares establecidos por su organización. Ayuda a los analistas de datos a comprender realmente sus datos, independientemente de dónde se encuentren, al tiempo que tiene en cuenta los nuevos requisitos de implementación y aplicación a medida que crece su negocio.
Las arquitecturas de datos son esenciales para satisfacer las necesidades especializadas de las organizaciones modernas, aplicar análisis avanzados y utilizar datos e IA a escala.
de los datos controlados por la empresa no se utilizarán1
¿Por qué es un imperativo empresarial?
Según IBV, "sin datos fiables y de confianza, incluso la mejor IA ofrecerá resultados erróneos, sesgados o peligrosos. Sin embargo, poner en orden su almacén de datos no es una tarea fácil y, para muchas empresas, dista mucho de completarse”.2
En otras palabras, la calidad, seguridad y accesibilidad de sus datos son ahora más importantes que nunca.
Una arquitectura de datos eficaz tiene la flexibilidad y el marco de alto nivel para respaldar la velocidad, la escala y la dirección de las necesidades cambiantes de su organización y admite múltiples casos de uso, desde la automatización de procesos con IA generativa hasta la optimización de datos.
Desarrollar una estrategia de datos detallada que defina la tecnología, los procesos y las personas necesarias para gestionar sus datos es el primer paso para crear una arquitectura adecuada, que aprovisione datos de manera coherente y con calidad para cada caso de uso.
Al crear su arquitectura de datos moderna, tenga en cuenta los siguientes elementos.
Lakehouse de datos
Una arquitectura de lakehouse de datos permite el acceso a los datos en toda su nube híbrida desde un único punto de entrada, lo que le permite unificar, seleccionar y preparar los datos para los modelos de IA. Combina la flexibilidad de un data lake con el rendimiento y la estructura de un almacén de datos. La mayoría de las soluciones de lakehouse tienen capas de metadatos inteligentes que le facilitan la categorización y clasificación de sus datos no estructurados.
Los lakehouses de datos también ayudan a las organizaciones a construir flujos de trabajo rentables basados en una comprensión genuina de sus datos y sus requisitos empresariales reales. Esto permite la optimización del flujo de trabajo, lo que mejora los costes y el rendimiento, y el descubrimiento de conexiones ocultas en los datos.
Para democratizar el acceso a los datos optimizados y gobernados por su lakehouse de datos, debería considerar la implementación de un data fabric.
Data fabric
Un data fabric es el siguiente paso en la evolución de la arquitectura de datos y las herramientas de gestión. Está diseñado para crear más fluidez entre los diferentes conductos de datos y entornos en la nube, haciendo que los datos sean accesibles de manera segura para sus usuarios finales y facilitando el auto consumo de datos.
La arquitectura de estructura de datos agiliza la integración de extremo a extremo mediante sistemas inteligentes y automatizados que aprenden de sus canalizaciones de datos. Al integrar varias fuentes de datos, sus científicos de datos pueden crear una visión holística de sus clientes, accesible desde un solo panel de control. A continuación, la arquitectura hace recomendaciones para captar mejor el valor de sus datos y aumentar la productividad, acelerando el tiempo de rentabilidad de todos sus productos de datos.
Bases de datos
Una base de datos es un repositorio digital para almacenar, gestionar y salvaguardar conjuntos de datos, y es un elemento esencial de una arquitectura de datos.
Las aplicaciones deben ser capaces de almacenar, gestionar y gobernar cantidades masivas de datos estructurados y no estructurados en un entorno de nube híbrida para admitir casos de uso de análisis avanzados e IA.
Para poner en marcha con éxito la IA, su organización debe encontrar la base de datos adecuada para las cargas de trabajo adecuadas al precio adecuado. Todas las bases de datos deben ser fiables, seguras, receptivas y estar diseñadas específicamente para sus cargas de trabajo y requisitos específicos.
Al planificar el acceso y gestión de sus datos, hay que prestar especial atención a su infraestructura, ya que es ahí donde se accede a ellos y se gestionan.
Puede que sea necesario modernizar su infraestructura para escalar la IA y ayudar a sus ingenieros de datos a responder a las cargas de trabajo y demandas modernas. Muchas organizaciones están adoptando un enfoque de nube híbrida intencional que se centra en alinear la tecnología con los objetivos empresariales, mejorar la escalabilidad y potenciar el rendimiento empresarial general.
Una plataforma de nube híbrida crea experiencias coherentes en todos los entornos, flujos de trabajo y equipos.
Notas a pie de página
1 How Strong Is Your Data Balance Sheet?. Scott A. Snyder. Knowledge at Warton. Noviembre de 2022.
2 CEO decision-making in the age of AI. Global C-suite Series. IBM Institute for Business Value. Junio de 2023.