Como líder en materia de datos, usted sabe que la afluencia de datos a nuestro alcance puede crear una gran cantidad de oportunidades y desafíos. Disponemos de más datos para entrenar modelos de IA y abordar casos de uso importantes, pero también tenemos que lidiar con una mayor complejidad en todo el conjunto de datos.
Una arquitectura de datos moderna y adecuada para su propósito puede brindar la escalabilidad que necesita para manejar el inminente crecimiento de datos, de modo que pueda poner en funcionamiento la tecnología de IA y optimizar su patrimonio de datos. Esa es la clave para escalar la IA a nivel empresarial y podría convertirse en su mayor diferenciador competitivo.
¿Qué es una arquitectura de datos?
Una arquitectura de datos describe cómo se gestionarán sus datos, desde la recopilación hasta el consumo, empleando 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 despliegue y aplicación a medida que su empresa crece.
Las arquitecturas de datos son esenciales para satisfacer las necesidades específicas de las organizaciones modernas, aplicando analytics avanzados y empleando datos e IA a escala.
de los datos controlados por la empresa no se utilizarán1
¿Por qué es un imperativo comercial?
Según informa IBV: “Sin datos confiables y fidedignos, incluso la mejor IA ofrecerá resultados incorrectos, arbitrarios o peligrosos. Sin embargo, poner en orden su almacén de datos no es una tarea fácil, y para muchas empresas está lejos de estar completa”.2
En otras palabras, la calidad, la seguridad y la accesibilidad de sus datos son ahora más importantes que nunca.
Una arquitectura de datos eficaz brinda la flexibilidad y la infraestructura de alto nivel necesarias para admitir la velocidad, la escala y la dirección de las cambiantes necesidades 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 el personal necesarios para gestionar sus datos es el primer paso para crear una arquitectura adecuada que proporcione datos de forma congruente y con calidad en cada caso de uso.
Al crear su arquitectura de datos moderna, tenga en cuenta los siguientes elementos.
Data lakehouse
Una arquitectura de data lakehouse permite el acceso a los datos en toda su nube híbrida desde un único punto de entrada, permitiéndole así unificar, curar y preparar los datos para los modelos de IA. Combina la flexibilidad de un data lake (lago de datos) con el rendimiento y la estructura de un almacén de datos (data warehouse). La mayoría de las soluciones de lakehouse disponen de capas de metadatos inteligentes que facilitan la categorización y clasificación de los datos no estructurados.
Los data lakehouses también ayudan a las organizaciones a construir flujos de trabajo rentables basados en un conocimiento genuino de sus datos y de sus necesidades empresariales reales. Esto permite optimizar los flujos de trabajo, lo cual mejora los costos y el rendimiento, y descubrir conexiones ocultas en los datos.
Para democratizar el acceso a los datos que han sido optimizados y gobernados por su data lakehouse, debería considerar la implementación de un tejido de datos.
Data fabric
Un tejido de datos es el siguiente paso en la evolución de la arquitectura de datos y las herramientas de gestión. Está diseñado para crear más fluidez en diferentes pipelines de datos y entornos de nube, haciendo así que los datos sean accesibles de manera segura para sus usuarios finales y facilitando el consumo de datos de autoservicio.
La arquitectura de tejido de datos agiliza la integración de extremo a extremo mediante sistemas inteligentes y automatizados que aprenden de sus pipelines de datos. Al integrarse en varias fuentes de datos, sus científicos de datos pueden crear una visión holística de sus clientes, accesible en un solo panel. A continuación, la arquitectura hace recomendaciones para capturar mejor el valor de sus datos y aumentar la productividad, acelerando el tiempo de creación de valor de todos sus productos de datos.
Bases de datos
Una base de datos es un repositorio digital para almacenar, gestionar y proteger conjuntos de datos, y es un elemento esencial de una arquitectura de datos.
Las aplicaciones deben ser capaces de almacenar, gestionar y gobernar enormes cantidades de datos estructurados y no estructurados en un entorno de nube híbrida para admitir analytics avanzados y casos de uso de IA.
Para poner en funcionamiento la IA con éxito, su organización debe encontrar la base de datos adecuada para las cargas de trabajo pertinentes a un precio apropiado. Cada base de datos debe ser confiable, segura, adaptable en cuanto a su disposición y diseñarse especialmente para sus cargas de trabajo y requisitos específicos.
A medida que planea cómo se gestionarán los datos y cómo se accederá a ellos, es recomendable que preste especial atención a su infraestructura, ya que es ahí donde estas tareas se llevan a cabo.
Es posible que deba 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 haciendo la transición a una perspectiva intencionada de nube híbrida que se centra en alinear la tecnología con los objetivos comerciales, aumentar la escalabilidad y mejorar el rendimiento general de la empresa.
Una plataforma de nube híbrida crea experiencias congruentes en todos los entornos, flujos de trabajo y equipos.
Notas de 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.