5 mejores prácticas para gestionar el crecimiento de las aplicaciones y unir los silos de datos

Las organizaciones actuales se están ahogando en aplicaciones. Con cientos y, a veces, miles de herramientas desconectadas, los silos de datos atrapan información valiosa y aíslan a los equipos de los insights que necesitan para impulsar el negocio.

Con estimaciones de alrededor de mil millones de nuevas aplicaciones que se crearán en todo el mundo para 2028, la administración efectiva de datos en sistemas dispares se ha convertido en un desafío apremiante. Cuando la información crítica queda bloqueada en aplicaciones individuales, se vuelve inaccesible para otros equipos que podrían beneficiarse de ella.

Se estima que hoy en día hay más de 500 dependencias promedio por aplicación. Nuevas compañías están entrando al mercado de herramientas de desarrollo a una CAGR del 14.6 %. El crecimiento de las aplicaciones está fragmentando los datos en todas las organizaciones, y las organizaciones necesitan estrategias aplicables en la práctica para cerrar estas brechas de manera efectiva.

Las organizaciones de hoy en día están adoptando más aplicaciones en la nube, SaaS y personalizadas para satisfacer sus necesidades únicas. Lo que solía ser un entorno de TI centralizado se ha convertido en un vasto ecosistema de herramientas que abarca departamentos, regiones y equipos.

Las investigaciones muestran que las organizaciones utilizan un promedio de más de 130 aplicaciones y, para las empresas más grandes, ese número puede superar las 1000. El crecimiento de las aplicaciones añade complejidad, lo que hace que la gestión y la accesibilidad de los datos sean un reto cada vez mayor.

Con más aplicaciones viene un aumento en la complejidad. Los silos de datos se crean cuando las aplicaciones funcionan de forma independiente, lo que impide el acceso a la información esencial y dificulta la colaboración. Esta fragmentación no solo complica la gestión de datos, sino que también dificulta la toma de decisiones, ya que los insights valiosos permanecen sin explotar.

De hecho, según una entrada en el blog de junio de 2023 escrita por IDC, el 33 % de los ejecutivos admiten que a menudo no llegan a emplear los datos que reciben. Esto subraya el costo real de los silos de datos: se recopila información crítica, pero no impulsa la acción porque es inaccesible, está mal integrada o simplemente es abrumadora para gestionar. Algunos desafíos de esta fragmentación incluyen:

• Descentralización: a medida que las organizaciones pasan de arquitecturas monolíticas a arquitecturas de microservicios, aumenta el número de aplicaciones que funcionan de forma independiente. Este ecosistema descentralizado fragmenta los datos, lo que complica tanto su gestión como su accesibilidad.
• TI en la sombra: los empleados suelen adoptar sus propias herramientas sin supervisión de TI. Esto a menudo da como resultado aplicaciones no gestionadas que no cumplen con los estándares de la organización, dejando los datos aislados y sin monitorear.
• Ineficiencia: los equipos pierden tiempo recopilando datos manualmente en todos los sistemas y estos procesos manuales introducen un factor de error humano que puede causar resultados inexactos.
• Mala toma de decisiones: los datos incompletos conducen a la pérdida de insights, lo que limita las opciones estratégicas.
• Riesgos de seguridad: los datos aislados dificultan la aplicación de medidas de seguridad coherentes, lo que aumenta la vulnerabilidad.

Imagine una empresa de venta minorista global que gestiona su inventario en múltiples mercados regionales. Cada región utiliza una aplicación diferente para realizar el seguimiento de las existencias, las ventas y los pedidos de los clientes. Estos sistemas no están conectados globalmente y, por lo tanto, no se comunican entre sí, creando silos de datos. Los desafíos específicos de esta empresa incluyen:

• Ineficiencia: el equipo de operaciones de la sede central dedica varias horas al día a recopilar y consolidar manualmente datos de diversas aplicaciones regionales. Esto retrasa decisiones críticas sobre qué productos deben reabastecerse o mover entre mercados.
• Mala toma de decisiones: sin una visión unificada de los datos, la dirección de la empresa toma decisiones incompletas o retrasadas, lo que provoca desabastecimientos en algunas regiones y exceso de existencias en otras. Esta mala gestión afecta directamente los ingresos y la satisfacción del cliente.
• Riesgos de seguridad: las diferentes regiones aplican protocolos de seguridad incoherentes debido al uso de sistemas independientes. Esto abre la puerta a posibles filtraciones de datos, particularmente en regiones donde los estándares son menos estrictos, creando vulnerabilidades que pueden conducir al incumplimiento de las leyes internacionales de protección de datos.

La implementación de estas estrategias ayudará a las organizaciones a gestionar mejor la complejidad del crecimiento de las aplicaciones, al tiempo que une los silos de datos de manera eficaz.

1. Centralizar la gestión de aplicaciones

Emplear un enfoque de gestión centralizada proporciona a los líderes modernos de TI y negocio una forma de mantener la eficiencia, la seguridad y el control en toda su cartera de aplicaciones. Esto proporciona a las empresas una visión clara y estructurada de las aplicaciones, su uso y los datos que gestionan para promover la agilidad empresarial. Un enfoque de gestión centralizada incluye:

• Inventario de aplicaciones: cree un registro integral de aplicaciones que rastree la propiedad, la asignación de dependencias, la gestión de licencias, el uso y el propósito de cada aplicación. Esto garantiza que todas las aplicaciones estén contabilizadas y conectadas con objetivos estratégicos. Con toda la información en un lugar central, analytics se pueden ejecutar en toda su cartera de aplicaciones para generar insight sobre la alineación del valor del negocio, el benchmarking de rendimiento, la asignación de costos, las métricas de uso y las tendencias.
• Paneles de control en tiempo real: configure paneles de control en tiempo real para monitorear y alertar a través de una arquitectura basada en eventos que permite un flujo de datos fluido. Esto crea una única fuente de información veraz para todas las métricas de las aplicaciones, al tiempo que proporciona a las empresas un método para realizar un seguimiento de la utilización de los recursos, la gestión de costos y el rendimiento integrado. Esto da control a los stakeholders a través de los insights que necesitan para tomar decisiones basadas en datos rápidamente.
• Flujos de trabajo estandarizados: la automatización de flujos de trabajo estandarizados mueve los procesos manuales a flujos de trabajo eficientes que ahorran tiempo y costos. Mantenga toda la información en un lugar centralizado mediante procesos de despliegue automatizados, flujos de aprobación, canalizaciones integradas de CI/CD y un sistema unificado de gestión de cambios.
• Gestión de seguridad integrada: desarrolle controles de seguridad integrados para una gestión de acceso centralizada con políticas de seguridad unificadas. Esto permite a los profesionales de TI supervisar las prácticas de seguridad, crear comprobaciones de cumplimiento automatizadas y gestionar las vulnerabilidades. Las empresas pueden mantenerse a la vanguardia y gestionar el riesgo de manera eficiente a través de la supervisión del cumplimiento, el mantenimiento de pistas de auditoría y la gestión de incidentes para ser proactivas en lugar de reactivas.

2. Proteger la interoperabilidad de datos en todas las aplicaciones

Los sistemas deben comunicarse perfectamente para reducir los silos de datos y mejorar la accesibilidad. Esto permite a las empresas mejorar los resultados analíticos, impulsar la planificación estratégica, aumentar la eficiencia operativa y gestionar fácilmente el riesgo y el cumplimiento.  Las soluciones de comunicación del sistema incluyen:

• Interfaces de programación de aplicaciones (API): las API permiten que las aplicaciones intercambien datos directamente, lo que reduce el aislamiento y el manejo manual de datos. Adoptar un enfoque basado en API ayuda a gestionar el crecimiento de las aplicaciones con mayor flexibilidad en la elección de tecnologías, menor complejidad de integración, mejor interoperabilidad de las aplicaciones y mayor productividad de los desarrolladores.
• Modelo de datos estandarizado: contar con un modelo de datos estandarizado reduce los costos de mantenimiento y de integración de datos, y mejora la eficiencia en toda la organización al disminuir las tareas manuales. También permite el crecimiento estratégico a través de una expansión más rápida del mercado y el desarrollo de nuevos productos, al tiempo que acelera la innovación a través de iniciativas de ciencia de datos e IA.
• Soluciones de middleware o impulsadas por IA: el middleware y las herramientas de IA actúan como capas de traducción, estandarizando y traduciendo formatos de datos en aplicaciones aisladas para facilitar la comunicación entre sistemas.

3. Establecer un marco de gobernanza de datos

Una estrategia sólida de gobernanza de datos con alineación organizacional e infraestructura técnica mantiene la coherencia y protege la calidad de los datos en toda la empresa. Los elementos de esta estrategia incluyen:

• Política y normas sobre datos: establecer normas sobre datos para toda la organización con el fin de impulsar la compatibilidad entre los sistemas, incluyendo la seguridad, la privacidad, el uso y el acceso. Los datos estandarizados mejoran el intercambio, la confianza y la accesibilidad de los datos mediante la consistencia, completitud y precisión de los datos para garantizar que los datos sean fiables.  Esto permite a las organizaciones tomar decisiones basadas en datos que reducen los errores y las ineficiencias.
• Gestión de datos maestros (gestión de dispositivos móviles (MDM)): utilice gestión de dispositivos móviles (MDM) para crear una única fuente de verdad, proporcionando a los departamentos datos coherentes y confiables. Esto proporciona el marco necesario para aumentar la precisión de los datos, reducir la redundancia, mejorar los insights basados en datos y crear datos coherentes en todas las aplicaciones.
• Integración: asegure la alineación del marco de gobernanza de datos a través de la cartera con la estrategia empresarial, la gestión de riesgos y la gobernanza de TI. Esto permite la reducción de flujos de trabajo duplicados y promueve el cumplimiento normativo con un costo mínimo.

4. Aprovechar la IA y la automatización

La IA y la automatización pueden optimizar el acceso a los datos, mejorando la eficiencia y la colaboración entre departamentos. Las soluciones incluyen:

• Insights impulsados por IA: la IA puede identificar tendencias y patrones en todas las aplicaciones, proporcionando insights procesables e identificando relaciones ocultas que los equipos humanos podrían pasar por alto. Esto permite a los equipos ser proactivos al generar insights que mejoran la eficiencia operacional y cumplen con las mejores prácticas de la industria en su ámbito de aplicación.
• Automatización: la automatización reduce la intervención manual en la recopilación y el procesamiento de datos, lo que ahorra recursos valiosos y garantiza un acceso oportuno a la información. Empleando la IA para automatizar la gestión de metadatos clasificando y sugiriendo conexiones entre datos aislados, las compañías pueden rastrear el linaje de datos para identificar el uso, las dependencias y el origen, haciendo que los datos sean más fáciles de descubrir y accesibles.
• Sincronización de datos en tiempo real: para reducir la latencia al acceder a los datos en distintos sistemas y herramientas, integre la IA para detectar y priorizar los cambios entre los datos y las aplicaciones. Este proceso garantiza que las actualizaciones críticas se propaguen primero. El análisis y la sincronización de datos en tiempo real mejoran la agilidad empresarial al permitir que los equipos reaccionen rápidamente a los cambios con decisiones basadas en los datos más actuales de toda la empresa.
• Federación de datos: deje los datos en la fuente creando una capa de virtualización de datos sin mover físicamente los datos. Permita que la IA almacene en caché de manera inteligente los datos a los que se accede con frecuencia y optimice el rendimiento de las consultas. Esto proporciona una visión unificada de las fuentes de datos y reduce la latencia y los costos asociados con la consolidación de datos tradicional.
• Integración de IA: reduzca la brecha de conocimiento mediante el uso del procesamiento de lenguaje natural y la IA generativa. Esto permite a los empleados no técnicos hacer preguntas y recuperar insights para tomar decisiones informadas, basadas en datos y aplicables en la práctica. Utilice la integración de IA para crear una cultura de datos que conecte silos de datos entre sistemas y genere mapeo de datos en tiempo real, administración automatizada de metadatos, analytics de autoservicio, gobierno y requisitos de regulación de cumplimiento. Esta integración permite a las organizaciones desbloquear oportunidades clave de crecimiento y reducir los cuellos de botella manuales para mejorar la toma de decisiones y mantenerse competitivas.

5. Fomentar una cultura de colaboración

Si bien las soluciones técnicas son esenciales, una cultura colaborativa es crítica para romper los silos mientras se gestiona el crecimiento de la aplicación. La creación de una cultura de colaboración combina tecnología, personas y procesos para mejorar la calidad de los datos, la conectividad de los datos y la planificación estratégica basada en datos. Aumente la colaboración con:

• Equipos multifuncionales: anime a los equipos de diferentes departamentos a trabajar juntos en proyectos relacionados con datos, fomentando un enfoque compartido de la información y la innovación. Haga que los insights empresariales sean accesibles para todos los stakeholders y fomente la alineación interfuncional para romper los silos de datos y organizacionales.
• Intercambio transparente de datos: el liderazgo debe promover una comunicación abierta entre los equipos de TI y de negocio, garantizando que los datos fluyan libremente y que todos tengan acceso a la información que necesitan.

Si bien las mejores prácticas pueden ayudar a mitigar los desafíos del crecimiento de las aplicaciones y los silos de datos, las organizaciones necesitan herramientas avanzadas para gestionar esta complejidad a escala. IBM Concert ofrece una visión centralizada de las aplicaciones, incluyendo rendimiento y estado de salud.

También mapea dependencias y consolida insight sobre vulnerabilidades, cumplimiento y certificados. Con insights impulsados por IA, workflows, paneles personalizados en tiempo real, corrección automatizada y métricas personalizables para medir la postura frente a las mejores prácticas, IBM Concert permite a las organizaciones optimizar las Operaciones, mejorar la seguridad y fomentar una colaboración eficaz entre departamentos.

A medida que los ecosistemas de aplicaciones se expanden, también lo hacen los retos de gestionar silos de datos y la expansión de aplicaciones. Al implementar estas mejores prácticas y aprovechar herramientas innovadoras como IBM Concert, las organizaciones pueden fomentar un entorno más integrado, eficiente y seguro.

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