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

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

Más allá de los aspectos técnicos, los objetivos son mucho más elevados. Cuando se hace bien, la democratización de datos empodera 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 en sus manos los datos correctos, no solo les brindan lo que necesitan para resolver problemas, sino que también los instruye 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 desafíos de la transición a este nuevo enfoque de los datos.

La democratización de datos ayuda a las empresas a tomar decisiones basadas en datos por crear sistemas y adoptar herramientas que permiten a cualquier persona de la organización, independientemente de sus antecedentes técnicos, acceder, utilizar y hablar sobre los datos que necesitan con facilidad. En lugar de ver los datos proporcionados con consentimiento como los resultados de los trabajadores, clientes y prospectos, ahora es 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 deben tener datos en un formato fácil de usar para maximizar su valor. También requiere alfabetización en datos a lo largo de 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 comerciales. A su vez, ambos también deben tener las habilidades de alfabetización en datos para poder verificar la precisión de los datos, garantizar su seguridad y proporcionar o seguir instrucciones sobre cuándo y cómo deben usarse.

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

La democratización de los datos requiere moverse lejos de la arquitectura tradicional de "datos en reposo", que está diseñada para almacenar datos estáticos. Tradicionalmente, los datos se consideraban información que se reservaba, 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 utilizan datos en cientos de aplicaciones, analizan datos para una mejor toma de decisiones y acceden a datos desde numerosas ubicaciones.

La democratización de datos utiliza una arquitectura de datos adecuada para el propósito que está 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 amplio uso y movimiento entre nubes, aplicaciones y redes, así como almacenar datos en reposo. Una arquitectura diseñada para la democratización de 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 adecuadas para la democratización de datos.

Data fabric

Las arquitecturas de tejido de datos están diseñadas para conectar plataformas de datos con las aplicaciones donde los usuarios interactúan con la información para 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, lagos de datos, 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 mediante metadatos y pueden almacenarse en un lago de datos, un entorno de almacenamiento de bajo costo que alberga grandes almacenes de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados para analytics, machine learning y otras aplicaciones amplias.

Malla de datos

Otro enfoque para la democratización de datos utiliza una malla de datos, una arquitectura descentralizada que organiza los datos por un dominio empresarial específico. Utiliza gráficos de conocimiento, semántica y tecnología de IA y machine learning (ML) para descubrir patrones en varios tipos de metadatos. Luego, aplica estos insights para automatizar y orquestar el ciclo de vida de los datos. En lugar de manejar operaciones de extracción, transformación y carga (ETL) dentro de un lago de datos, una malla de datos define los datos como un producto en múltiples repositorios, cada uno con su propio dominio para administrar su canalización 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 atención al cliente tendrían sus propios dominios, lo que proporcionaría más propiedad a los productores de un conjunto de datos determinado, al tiempo que permitiría compartir entre diferentes equipos.

Las arquitecturas de tejido de datos 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 la gobernanza global y facilitar la orquestación de la combinación de múltiples productos de datos.

Leer más: Tejido de datos frente a malla de datos: ¿cuál es el adecuado para usted?

A medida que más organizaciones busquen evolucionar hacia una cultura de democratización de datos y construir la arquitectura para respaldar una cultura de alfabetización de datos, obtendrán varios beneficios y encontrarán algunos desafíos en el camino. Estas son algunas ventajas y riesgos potenciales que se deben considerar durante este cambio organizacional:

Productividad

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

Seguridad

La seguridad de los datos es una alta prioridad. La democratización de los datos ayuda de forma inherente a las empresas a mejorar los procesos de seguridad de los datos al requerir una atención deliberada y constante a la gobernanza de datos y la integridad de los datos. Hay un enfoque reflexivo en la supervisión y en poner los datos correctos en manos de las personas adecuadas, lo que da como resultado una estrategia de seguridad de datos más integral.

Riesgo de pantanos de datos

Un pantano de datos es el resultado de un lago de datos mal gestionado que carece de prácticas adecuadas de calidad y gobernanza de datos para proporcionar aprendizajes reveladores, lo que hace que los datos sean inútiles. Demasiadas empresas luchan con la mala calidad de los datos. La democratización de datos tiene como objetivo abordar este problema con una supervisión integral y gobernanza de datos. Al reconocer los datos como un producto, crea un mayor incentivo para gestionarlos adecuadamente.

Uso ágil de 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 manera más estratégica, lo que permite a las empresas mantener el acceso a medida que la empresa escala.

Herramientas fáciles de usar

La democratización de datos busca hacer que los datos sean más accesibles para 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 habilidades técnicas avanzadas o una comprensión profunda de analytics 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 datos. Los pasos clave incluyen:

• Defina los objetivos comerciales 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 los stakeholders, puede asegurarse de que sus objetivos sean inclusivos y realistas.
• Realice una auditoría de datos: ¿cómo se gestionan los datos hoy en día? Examine qué funciona y qué no e identifique cuellos de botella y áreas donde se necesitan mejores herramientas y mayor acceso. Comprender el estado actual de su gestión de datos le ayuda a comprender qué cambios debe hacer la organización.
• Mapear una infraestructura de datos: cuando logre la democratización completa de los datos, ¿cómo será eso? Diseñe un camino hacia ese objetivo, definiendo dónde la modernización de aplicaciones, el análisis de datos, la automatización y la IA pueden ayudarlo 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 gobernanza de datos.
• Integre sus datos: es común que las organizaciones sufran de falta de visibilidad entre departamentos. Implementar la democratización de datos significa romper estos silos y diseñar una forma de integrar procesos de manera efectiva que fomente la adopción.
• Capacitar y empoderar a los empleados: la implementación exitosa de la democratización de datos requiere que los empleados tengan el nivel adecuado de alfabetización en datos para acceder y utilizar los datos de manera efectiva. Busque a los líderes de datos para impulsar la adopción y hacer que la alfabetización en datos forme parte del nuevo proceso de contratación. Capacite a los empleados sobre cómo la democratización de datos puede mejorar sus resultados laborales y mejorar la experiencia del cliente.

Una vez que haya comenzado su recorrido de democratización de datos, los equipos pueden comenzar a analizar 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 datos para permitir una implementación más amplia de la IA:

Definir casos de uso de IA

Analice las prioridades de analytics y automatización del negocio y decida dónde implementar primero la IA. Por ejemplo, es posible que desee invertir en herramientas de analytics para desarrollar informes internos de business intelligence, chatbots de atención al cliente en tiempo real y analytics de autoservicio para diferentes equipos empresariales. Es probable que no pueda implementar todas estas herramientas de IA a la vez, así que defina primero las mejores áreas para usar la IA.

Identifique conjuntos de datos

No todos los datos dentro de su empresa son adecuados para la IA o para los casos de uso. Examine sus conjuntos de datos y determine cuáles son los adecuados para futuras investigaciones para ver si le ayudarán a abordar casos de uso relevantes. Con la democratización de los datos, su empresa debería tener mayor insight sobre la calidad y disponibilidad de los datos para impulsar este proceso, y el retorno de la inversión 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 seleccionar insights de los datos empresariales. También optimiza el proceso con operaciones de machine learning (MLOps) que utiliza modelos de machine learning prediseñados diseñados para automatizar el proceso de creación de modelos de machine learning.

Haga que la IA sea transparente

La democratización de datos garantiza que la recopilación de datos, la creación de modelos, el despliegue, la gestión y el monitoreo sean visibles. 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 obtener los beneficios del tejido de datos en una plataforma unificada que hace que todos los datos, que abarcan entornos híbridos y multinube, estén disponibles para IA y analytics.

Watsonx es una cartera de productos de IA que acelera el impacto de la IA generativa en los flujos de trabajo principales para impulsar la productividad. La plataforma consta de tres potentes componentes: el estudio watsonx.ai para nuevos modelos fundacionales, IA generativa y aprendizaje automático; el almacén adaptado watsonx.data para contar con la flexibilidad de un lago de datos y el rendimiento de un almacén de datos; y el conjunto de herramientas watsonx.governance, para permitir flujos de trabajo de IA creados con responsabilidad, transparencia y explicabilidad.

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

1. Entrenar, ajustar y desplegar 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. Habilitar datos y flujos de trabajo de IA responsables, transparentes y explicables con watsonx.governance