El poder de la integración de datos de próxima generación
La mala calidad de los datos puede descarrilar incluso las iniciativas de inteligencia artificial (IA) más ambiciosas, lo que provoca pérdidas financieras y contratiempos estratégicos. Las soluciones modernas de integración de datos, como IBM DataStage, abordan estos desafíos al capacitar a desarrolladores, ingenieros y empresas con tecnología diseñada para mejorar:
- Productividad: una interfaz asistida por machine learning, sin código o con poco código, para conectar e integrar rápidamente datos de cientos de fuentes de datos, objetivos y formatos.
- Rendimiento: un motor de procesamiento paralelo líder del sector complementado por la observabilidad y la monitorización proactivas de la canalización de datos.
- Flexibilidad: procese los datos en sus términos en cualquier nube, nube privada virtual (VPC), ubicación geográfica o entorno local con arquitectura de motor remoto y utilice varios patrones de integración reutilizables adaptados a las necesidades de los casos de uso.
Al adoptar un marco sólido de integración de datos, las empresas pueden ayudar a garantizar que sus datos sean precisos, oportunos y valiosos, lo que desbloquea el verdadero potencial de sus inversiones en IA e impulsa la toma de decisiones informadas en toda la organización.
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Los líderes empresariales están bajo una intensa presión para implementar la IA generativa debido a su importante potencial de impacto en los resultados: se espera que la IA generativa aumente el PIB mundial en un 7 % en los próximos 10 años. Dado que Gartner estima que el 80 % de las empresas habrán implementado o planean implementar modelos fundacionales y adoptar la IA generativa para 2026, la necesidad de apoyar las iniciativas de IA es mayor que nunca.
Sin embargo, las empresas que escalan la IA se enfrentan a importantes barreras de entrada, principalmente problemas relacionados con los datos. Las organizaciones necesitan datos fiables para crear modelos de IA sólidos y obtener conocimientos precisos, pero el panorama tecnológico actual presenta desafíos de datos sin precedentes que dificultan las iniciativas de IA. Según Gartner, al menos el 30 % de los proyectos de IA generativa se abandonarán tras la prueba de concepto a finales de 2025, debido a la mala calidad de los datos.
Los datos limpios, coherentes y fiables son esenciales para maximizar el retorno de la inversión en IA, especialmente teniendo en cuenta la explosión de datos en diferentes formatos y ubicaciones. Los datos listos para la IA pueden acelerarse mediante un enfoque empresarial que utilice una arquitectura de tejido de datos, que democratiza los datos en toda la organización, ayudando a garantizar datos oportunos, fiables y listos para la empresa. Un pilar clave de un tejido de datos exitoso es la integración de datos.
La integración de datos es un elemento crucial del tejido de datos y uno de los componentes clave para mejorar la usabilidad de los datos en los casos de uso de la IA, la inteligencia empresarial y el análisis. Ahora es esencial para que las empresas prosperen; al fusionar datos de diversas fuentes, las empresas pueden obtener información valiosa, tomar mejores decisiones, descubrir nuevas oportunidades de ingresos y agilizar las operaciones. Sin embargo, las prácticas y tecnologías tradicionales de integración de datos a menudo se enfrentan a varios obstáculos:
- Silos de datos y complejidad: los datos se propagan rápidamente en entornos locales y a través de nubes, aplicaciones y ubicaciones en diversos formatos y estructuras, creando incoherencias que dificultan el análisis. Estos bolsillos de datos aislados impiden una visión holística, lo que ralentiza el descubrimiento de conocimientos valiosos. Como resultado, los equipos de datos se enfrentan a menudo a largos ciclos para normalizar manualmente los datos, un proceso complejo y que requiere mucho tiempo.
- Silos de código: la integración de datos basada en código, aunque potente, puede ser engorrosa y costosa. Se necesita una lógica compleja para manejar datos diversos, y las consultas en lenguaje de consulta estructurado escritas a mano son propensas a errores y requieren un mantenimiento constante. Este enfoque de las canalizaciones de integración de datos crea una carga significativa de desarrollo y mantenimiento. Los ingenieros de datos deben centrarse en crear una lógica de transformación de forma repetible y mantenible, con las herramientas de DataOps para reducir el tiempo y el riesgo de entrega a producción.
- Escalabilidad y rendimiento: los enfoques tradicionales de integración de datos, incluso cuando se utilizan herramientas maduras, luchan con el creciente volumen y las necesidades de procesamiento en tiempo real de los datos modernos, especialmente en cargas de trabajo locales y en la nube. Estos métodos a menudo no logran escalar para satisfacer los requisitos de alto rendimiento de las organizaciones actuales.
- Barrera de habilidades: los equipos de datos experimentados se enfrentan a una presión cada vez mayor para responder a las crecientes solicitudes de datos de los consumidores intermedios, lo que se ve agravado por el impulso de una mayor alfabetización en datos y la escasez de ingenieros de datos experimentados. Es fundamental contar con una estrategia que capacite a los usuarios menos técnicos y, al mismo tiempo, acelere el tiempo de obtención de valor para los equipos de datos especializados.
Las soluciones modernas de integración de datos abordan estos retos ofreciendo:
- Potencia para el desarrollador: Una interfaz de usuario intuitiva sin código o con poco código que permite a los desarrolladores crear rápidamente canalizaciones de datos reutilizables y repetibles con una codificación mínima, al tiempo que ofrece flexibilidad para la extensibilidad. Su ecosistema abierto de conectores prediseñados para diversas fuentes y formatos de datos simplifica la integración, haciendo que el proceso sea más rápido y eficiente.
- Potencia para el ingeniero: el rendimiento del proceso de datos líder del sector ayuda a garantizar la entrega oportuna de datos, mientras que la monitorización proactiva de las canalizaciones identifica y resuelve los problemas antes de que afecten a los flujos de trabajo posteriores.
- Potencia para la empresa: la flexibilidad de implementación (la capacidad de diseñar trabajos una vez y ejecutarlos en cualquier geografía o VPC) proporciona escalabilidad para las necesidades empresariales cambiantes. Además, la flexibilidad del tiempo de ejecución, que permite alternar entre patrones de procesamiento de extracción, transformación, carga (ETL) o extracción, carga, transformación (ELT) sin recodificación manual, permite a las organizaciones optimizar su estilo de integración para adaptarse a las necesidades de los casos de uso, mejorando la gestión de costes y rendimiento.
IBM ha seguido siendo un proveedor confiable en el espacio de la integración, que ofrece herramientas líderes en la industria durante casi dos décadas. Para satisfacer las necesidades de las empresas en el panorama actual de nube híbrida e inteligencia artificial, IBM ha presentado DataStage de próxima generación. Es una moderna solución de integración de datos que ayuda a diseñar, desarrollar y ejecutar trabajos para trasladar y transformar datos con un rendimiento y una flexibilidad líderes en la industria, lo que permite a las empresas desbloquear el verdadero potencial de sus datos.