El poder de la integración de datos de próxima generación
La mala calidad de los datos puede descarrilar incluso las iniciativas de inteligencia artificial más ambiciosas, lo que lleva a pérdidas financieras y reveses estratégicos. Las soluciones modernas de integración de datos, como IBM DataStage, abordan estos desafíos al habilitar a desarrolladores, ingenieros y empresas con tecnología diseñada para mejorar lo siguientes aspectos:
- Productividad: una interfaz asistida por aprendizaje automático, sin código o con código bajo, para conectar e integrar rápidamente datos de cientos de fuentes, objetivos y formatos de datos.
- Rendimiento: un motor de procesamiento paralelo líder en la industria complementado por la observabilidad y monitoreo proactivo del pipeline de datos.
- Flexibilidad: procese los datos según sus términos en cualquier nube, nube privada virtual (VPC), región geográfica u on premises con arquitectura de motor remoto y utilice diversos patrones de integración reutilizables adaptados a las necesidades de los casos de uso.
Al adoptar un marco robusto de integración de datos, las empresas pueden ayudar a garantizar que sus datos sean precisos, oportunos y valiosos, desbloqueando el verdadero potencial de sus inversiones en AI e impulsando una toma de decisiones fundamentada en toda la organización.
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Los líderes empresariales están bajo una intensa presión para implementar IA generativa debido a su importante potencial para impactar los resultados: se espera que la IA generativa aumente el PIB global en un 7 % en los próximos 10 años. De acuerdo con las estimaciones de Gartner, el 80 % de las empresas desplegarán o planean desplegar modelos fundacionales y adoptarán IA generativa para 2026, por lo que la necesidad de respaldar iniciativas de IA es mayor que nunca.
Sin embargo, las empresas que escalan la IA enfrentan importantes barreras para entrar, principalmente problemas relacionados con los datos. Las organizaciones requieren datos confiables para crear modelos de IA robustos para obtener insights precisos; sin embargo, el ámbito tecnológico actual presenta desafíos de datos sin precedentes que obstaculizan las iniciativas de IA. Según Gartner, al menos el 30 % de los proyectos de IA generativa se abandonarán después de la prueba de concepto a finales de 2025, debido a la mala calidad de los datos.
Disponer de datos limpios, coherentes y fiables es esencial para maximizar el rendimiento de la inversión en IA, sobre todo teniendo en cuenta la explosión de datos en diferentes formatos y ubicaciones. Los datos listos para la IA se pueden acelerar mediante una perspectiva empresarial que utilice una arquitectura de tejido de datos, la cual democratiza los datos en toda la organización, ayudando así a garantizar datos oportunos, confiables y listos para la empresa. Un pilar clave para contar con un buen tejido 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 IA, business intelligence (BI) y analytics. Actualmente es esencial para que las empresas prosperen; al fusionar datos de diversas fuentes, las empresas pueden obtener valiosos insights, tomar mejores decisiones, descubrir nuevas oportunidades de ingresos y optimizar sus 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 on premises y a través de nubes, aplicaciones y ubicaciones en diversos formatos y estructuras, creando así incoherencias que dificultan el análisis. Estos datos aislados impiden una visión holística, lo que ralentiza el descubrimiento de insights valiosos. Como resultado, los equipos de datos a menudo se enfrentan a largos ciclos para estandarizar manualmente los datos, un proceso complejo y tardado.
- Silos de código: si bien la integración de datos basada en código es eficaz, puede ser engorrosa y costosa. Se necesita una lógica compleja para manejar datos diversos, y las consultas de lenguaje de consulta estructurado escritas a mano son propensas a errores y requieren un mantenimiento constante. Este método de pipelines 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 manera repetible y sostenible, con las herramientas de DataOps para reducir tanto el riesgo como el tiempo de entrega a producción.
- Escalabilidad y rendimiento: realizar la integración de datos con métodos tradicionales, incluso cuando se utilizan herramientas perfeccionadas y comprobadas, es todo un desafío dado el creciente volumen de los datos y las necesidades de procesamiento en tiempo real de los datos modernos, especialmente en cargas de trabajo on premises y en la nube. Estos métodos a menudo no logran escalar para cumplir con los requisitos de 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 aguas abajo, lo que se ve agravado por la exigencia de una mayor alfabetización de datos y la escasez de ingenieros de datos experimentados. Es crucial contar con una estrategia que habilite a los usuarios con menos conocimientos técnicos y, al mismo tiempo, acelere el tiempo de creación de valor para los equipos de datos especializados.
Las soluciones modernas de integración de datos abordan estos desafíos al ofrecer:
- Poder al desarrollador: una interfaz de usuario intuitiva sin código o de código bajo que permite a los desarrolladores crear rápidamente pipelines de datos reutilizables y repetibles con mínima programación, al tiempo que ofrece flexibilidad para la ampliación. Su ecosistema abierto de conectores preconstruidos para diversas fuentes y formatos de datos simplifica la integración, agilizando así el proceso y haciéndolo más eficiente.
- Poder para el ingeniero: el rendimiento del procesamiento de datos líder en la industria ayuda a garantizar la entrega puntual de los datos, mientras que la supervisión proactiva de los pipelines identifica y resuelve los problemas antes de que afecten los flujos de trabajo posteriores.
- Poder para la empresa: la flexibilidad de los despliegues (la capacidad de diseñar trabajos una vez y ejecutarlos en cualquier región geográfica o nube privada virtual [VPC]) proporciona escalabilidad para las cambiantes necesidades empresariales. 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 reprogramación manual, permite a las organizaciones optimizar su estilo de integración para satisfacer las necesidades del caso de uso, mejorando así la gestión de costos y el rendimiento.
IBM se ha mantenido como un proveedor confiable en el espacio de la integración de datos, ofreciendo herramientas líderes en la industria durante casi dos décadas. Para satisfacer las necesidades de las empresas en el panorama actual de la nube híbrida y la IA, IBM introdujo DataStage de próxima generación. Se trata de una solución moderna de integración de datos que ayuda a diseñar, desarrollar y ejecutar trabajos para mover y transformar datos con un rendimiento y flexibilidad líderes en la industria, lo que permite a las empresas desbloquear el verdadero potencial de sus datos.