Democratización de datos: cómo la arquitectura de datos puede impulsar decisiones empresariales e iniciativas de IA.

La democratización de los datos, al igual que el término transformación digital hace cinco años, se ha convertido en una palabra de moda en todas las organizaciones, desde los departamentos de TI hasta el equipo directivo. A menudo se describe como una forma de simplemente aumentar el acceso a datos, pero la transición es mucho más que eso. Cuando se implementa de manera eficaz, la democracia de datos simplifica la pila de datos, elimina los guardianes de datos y hace que la plataforma de datos integral de la empresa sea fácilmente accesible para diferentes equipos a través de un panel de control fácil de usar.

Más allá de los aspectos técnicos, los objetivos son mucho más ambiciosos. Cuando se hace bien, la democratización de los datos capacita a los empleados con herramientas que permiten a todos trabajar con datos, no solo a los científicos de datos. Puede despertar la curiosidad de los empleados y estimular la innovación. Cuando los trabajadores tienen acceso a los datos adecuados, no solo obtienen lo que necesitan para resolver problemas, sino que también les lleva a preguntarse “¿Qué más puedo hacer con los datos?” a través de una organización verdaderamente alfabetizada en datos.

En este artículo, exploraremos los beneficios de la democratización de los datos y cómo las empresas pueden superar los retos de la transición a este nuevo enfoque de los datos.

La democratización de los datos ayuda a las empresas a tomar decisiones basadas en datos mediante la creación de sistemas y la adopción de herramientas que permiten a cualquier persona de la organización, independientemente de su formación técnica, acceder, utilizar y hablar sobre los datos que necesita con facilidad. En lugar de considerar los datos proporcionados con consentimiento como el resultado de los trabajadores, clientes y clientes potenciales, ahora son la puerta de entrada de la empresa a la toma de decisiones estratégicas.

Para una verdadera democratización de los datos, tanto los empleados como los consumidores necesitan tener datos en un formato fácil de usar para maximizar su valor. También requiere alfabetización en datos en toda la organización. Los empleados y líderes deben confiar en que los datos son precisos, saber cómo acceder a ellos y cómo podrían aplicarse a los problemas empresariales. A su vez, ambos también deben tener las habilidades de alfabetización en datos para poder verificar la precisión de los mismos, garantizar su seguridad y proporcionar o seguir instrucciones sobre cuándo y cómo deben utilizarse.

La democratización de los datos suele confundirse con la transparencia, que se refiere a los procesos que ayudan a garantizar la precisión de los datos y el fácil acceso a los mismos, independientemente de su ubicación o de la aplicación que los haya creado. En cambio, la democratización de los datos se refiere a la simplificación de todos los procesos relacionados con ellos, desde la arquitectura de almacenamiento hasta la gestión y la seguridad de los datos. También requiere un enfoque de gobierno de datos en toda la organización, desde la adopción de nuevos tipos de formación de los empleados hasta la creación de nuevas políticas para el almacenamiento de datos.

La democratización de los datos requiere alejarse de la arquitectura tradicional de “datos en reposo”, destinada al almacenamiento de datos estáticos. Tradicionalmente, los datos se consideraban información que debía reservarse, a la que solo se recurría durante las interacciones con los clientes o la ejecución de un programa. Hoy en día, la forma en que las empresas utilizan los datos es mucho más fluida. Los empleados con conocimientos de datos los utilizan en cientos de aplicaciones, los analizan para la toma de decisiones y acceden a ellos desde numerosas ubicaciones.

La democratización de los datos utiliza una arquitectura de datos adaptada y diseñada para la forma en que operan las empresas actuales, en tiempo real. Se distribuye tanto en la nube como on-premises, lo que permite un uso y movimiento extensivos entre nubes, aplicaciones y redes, así como almacenes de datos en reposo. Una arquitectura diseñada para la democratización de los datos pretende ser flexible, integrada, ágil y segura para permitir el uso de datos e inteligencia artificial (IA) a escala. Estos son algunos ejemplos de los tipos de arquitecturas más adecuados para la democratización de los datos.

Data fabric

Las arquitecturas de tejido de datos están diseñadas para conectar las plataformas de datos con las aplicaciones en las que ustedes interactúan con la información, con el fin de simplificar el acceso a los datos en una organización y el consumo de datos de autoservicio. Al aprovechar los servicios de datos y las API, un tejido de datos también puede reunir datos de sistemas heredados, data lakes, almacenes de datos y bases de datos SQL, proporcionando una visión holística del rendimiento empresarial.

Los datos dentro de un tejido de datos se definen utilizando metadatos y pueden almacenarse en un data lake, un entorno de almacenamiento de bajo coste que alberga grandes cantidades de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados para el análisis empresarial, el machine learning y otras aplicaciones generales.

Malla de datos

Otro enfoque para la democratización de los datos utiliza una malla de datos, una arquitectura descentralizada que organiza los datos por un dominio empresarial específico. Utiliza grafos de conocimiento, semántica y tecnología de IA/ML para descubrir patrones en varios tipos de metadatos. A continuación, aplica estos conocimientos para automatizar y orquestar el ciclo de vida de los datos. En lugar de gestionar las operaciones de extracción, transformación y carga (ETL) dentro de un data lake, una malla de datos define los mismos como un producto en varios repositorios, cada uno con su propio dominio para gestionar su pipeline de datos.

Al igual que la arquitectura de microservicios, en la que se acoplan servicios ligeros, una malla de datos utiliza dominios funcionales para establecer parámetros en torno a los datos. Esto permite a los usuarios de toda la organización tratar los datos como un producto con acceso generalizado. Por ejemplo, los equipos de marketing, ventas y servicio de atención al cliente tendrían sus propios dominios, lo que proporcionaría más propiedad a los productores de un conjunto de datos determinado, a la vez que permitiría compartirlos entre diferentes equipos.

Las arquitecturas de tejido y malla de datos no son mutuamente excluyentes; incluso pueden utilizarse para complementarse entre sí. Por ejemplo, un tejido de datos puede fortalecer la malla de datos porque puede automatizar procesos clave, como crear productos de datos más rápido, aplicar un gobierno global y facilitar la orquestación de la combinación de múltiples productos de datos.

Leer más: Tejido de datos versus malla de datos: ¿qué es lo adecuado para usted?

A medida que más organizaciones busquen evolucionar hacia una cultura de democratización de los datos y creen la arquitectura para respaldar una cultura alfabetizada en datos, obtendrán varios beneficios y encontrarán retos desafíos en el camino. Estas son algunas ventajas (y riesgos potenciales) a tener en cuenta durante este cambio organizativo:

Productividad

Muchas empresas recurren a la democratización de los datos para eliminar los silos y sacar más partido a sus datos en todos los departamentos. La necesaria integración de datos que requiere reduce sus cuellos de botella, lo que permite a los usuarios empresariales tomar decisiones más rápidas y libera a los usuarios técnicos para priorizar las tareas que utilizan mejor sus habilidades. El resultado es una mayor eficiencia y productividad.

Seguridad

La seguridad de los datos es una prioridad. La democratización de los datos ayuda intrínsecamente a las empresas a mejorar los procesos de seguridad de datos al requerir una atención deliberada y constante al gobierno y la integridad de los datos. Se presta especial atención a la supervisión y a poner los datos adecuados en manos de las personas adecuadas, lo que da como resultado una estrategia de seguridad de datos más completa.

Riesgo de saturación de datos

Un pantano de datos es el resultado de un data lake mal gestionado que carece de prácticas adecuadas de calidad y gobierno de datos para proporcionar conocimientos útiles, lo que hace que los datos sean inútiles. Demasiadas empresas luchan con la mala calidad de los datos. La democratización de los mismos tiene como objetivo abordar este problema con una supervisión y gobierno de datos integrales. Al reconocer los datos como un producto, crea un mayor incentivo para gestionarlos de manera adecuada.

Uso ágil de los datos

La democratización de los datos contrarresta el problema de la gravedad de los datos, o la idea de que los datos se vuelven más difíciles de mover a medida que crecen en tamaño. Cosas como los almacenes masivos de datos de clientes se abordan de forma más estratégica, lo que permite a las empresas mantener el acceso a medida que la organización crece.

Herramientas fáciles de usar

La democratización de los datos busca hacer que los datos sean más accesibles para los usuarios no técnicos, en parte, haciendo que las herramientas que acceden a los datos sean más fáciles de usar. Esto incluye herramientas que no requieren conocimientos técnicos avanzados ni conocimientos profundos de análisis de datos para su uso.

Al igual que con cualquier cambio importante en las operaciones comerciales, las empresas deben desarrollar una estrategia de datos integral para alcanzar sus objetivos de democratización de los datos. Los pasos clave incluyen:

• Defina los objetivos empresariales y de datos: ¿cuáles son los objetivos de su empresa? ¿Cuáles son sus objetivos de datos e IA? La alineación de los datos y los objetivos empresariales es esencial para la democratización de los datos. Al aprovechar la experiencia de las partes interesadas, puede asegurarse de que sus objetivos sean inclusivos y realistas.
• Realice una auditoría de datos: ¿cómo se gestionan los datos hoy en día? Examine lo que funciona y lo que no e identifique los cuellos de botella y las áreas en las que se necesitan mejores herramientas y un mayor acceso. Comprender el estado actual de su gestión de datos le ayuda a entender qué cambios debe realizar la organización.
• Trace un marco de datos: cuando logre la democratización total de los datos, ¿cómo será? Diseñe un camino hacia ese objetivo, definiendo dónde la modernización de aplicaciones, el análisis de datos, la automatización y la IA pueden ayudarle a llegar allí.
• Establezca controles: aquí es donde se apoya en aliados de datos para ayudar con el cumplimiento en toda la organización. ¿Cómo se comunicarán y aplicarán los estándares y procesos de datos? Utilice este paso para crear e implementar políticas de gobierno de datos.
• Integre sus datos: es habitual que las organizaciones sufran de falta de visibilidad entre departamentos. Implementar la democratización de los datos significa romper estos silos y diseñar una forma de integrar eficazmente los procesos de una manera que fomente la adopción.
• Forme y capacite a los empleados: la implementación exitosa de la democratización de los datos requiere que los empleados tengan el nivel adecuado de alfabetización en datos para acceder y utilizar los mismos de manera efectiva. Recurra a los líderes de datos para impulsar la adopción y hacer que la alfabetización en la materia forme parte del nuevo proceso de contratación. Forme a los empleados sobre cómo la democratización de los datos puede mejorar sus resultados laborales y mejorar la experiencia del cliente.

Una vez que haya comenzado su proceso de democratización de los datos, los equipos pueden empezar a ver lo que puede aportar este nuevo paradigma de datos, incluido el avance de nuevas herramientas como la IA y el machine learning. Estas son algunas formas en que las empresas pueden utilizar la democratización de los datos para permitir una implementación más amplia de la IA:

Defina casos de uso de IA

Analice las prioridades de automatización y análisis empresarial y decida dónde implementar primero la IA. Por ejemplo, puede que quiera invertir en herramientas de análisis para desarrollar business intelligence, chatbots de atención al cliente en tiempo real y autoservicio para diferentes equipos empresariales. Es probable que no pueda gestionar la implementación de todas estas herramientas de IA a la vez, así que defina primero las mejores áreas para utilizar la IA.

Identifique conjuntos de datos

No todos los datos de su empresa son adecuados para la IA, ni para los casos de uso. Examine sus conjuntos de datos y determine cuáles son adecuados para investigación adicional para ver si le ayudarán a abordar casos de uso relevantes. Con la democratización de los datos, su empresa debería tener una mayor conocimiento de la calidad y disponibilidad de los datos para impulsar este proceso, y el ROI para cada caso de uso.

Utilice MLOps para la escalabilidad

El desarrollo de modelos de machine learning (ML) es notoriamente propenso a errores y requiere mucho tiempo. MLOps crea un proceso en el que es más fácil extraer conocimientos de los datos empresariales. También optimiza el proceso con operaciones de machine learning (MLOps), que utilizan modelos de ML predefinidos diseñados para automatizar el proceso de creación de modelos de ML.

Haga que la IA sea transparente

La democratización de los datos garantiza la visibilidad de la recopilación de datos, la creación de modelos, la implementación, la gestión y la monitorización. Esto da como resultado productos impulsados por IA más comercializables y una mayor responsabilidad.

Hay dos elementos clave para la democratización de los datos: comienza con la arquitectura de datos adecuada, pero se amplifica con las soluciones de automatización e IA adecuadas. IBM ofrece un enfoque moderno para diseñar e implementar una arquitectura de tejido de datos que ayuda a las organizaciones a experimentar los beneficios del tejido de datos en una plataforma unificada que pone todos los datos, tanto de entornos híbridos como multinube, a disposición de la IA y el análisis de datos.

watsonx es un portfolio de productos de IA que acelera el impacto de la IA generativa en los flujos de trabajo para impulsar la productividad. El portfolio consta de tres potentes componentes: watsonx.ai studio para nuevos modelos fundacionales, IA generativa y machine learning; watsonx.data, un almacén adaptado a sus necesidades que ofrece la flexibilidad de un data lake y el rendimiento de un almacén de datos; y watsonx.governance, un kit de herramientas que permite crear flujos de trabajo de IA basados en la responsabilidad, la transparencia y la explicabilidad.

En conjunto, watsonx ofrece a las organizaciones la capacidad de:

1. Entrene, ajuste e implemente la IA en toda su empresa con watsonx.ai
2. Escale las cargas de trabajo de IA para todos sus datos, en cualquier lugar, con watsonx.data
3. Habilite flujos de trabajo de datos e IA responsables, transparentes y explicables con watsonx.governance