Todas las organizaciones, entre ellas las universidades, están encontrando un gran valor en los datos que generan y recopilan. Tanto es así que muchos utilizan la frase: “los datos son el nuevo petróleo”. La información y las aplicaciones se están convirtiendo en la esencia de los negocios. La rápida innovación en TIC ayuda a las empresas a evolucionar y prosperar en la era digital. Así, surgen nuevas tendencias críticas en datos.
Una creciente mayoría de las organizaciones cree en el poder de los datos para orientar la toma de decisiones. La mayoría ha implantado o está implantando cambios organizativos centrados en ellos. El 98.2% prevé que sus iniciativas de datos generen un retorno de la inversión a corto plazo.
En Nutanix visualizamos tres tendencias críticas en datos a tomar en cuenta en 2024 y más allá:
●Preparación del sector para la IA y el aprendizaje automático. Estudios recientes de Gartner muestran que, para 2025, los modelos de datos basados en IA sustituirán al 60% de los modelos tradicionales existentes. Además, el diseño de la infraestructura también reflejará estos cambios. El 50% de las empresas —frente al 10% en 2021— desarrollará capacidades para la automatización de la infraestructura en entornos híbridos y multinube.
Cada vez más, las organizaciones delegarán en las IA y automatizarán una serie de tareas. Entre otras, la limpieza de datos, la generación de informes semanales, las pruebas multivariantes y la aplicación de análisis predictivos. Como parte de las tendencias críticas en datos, muchas empresas utilizan herramientas basadas en IA para el análisis y la visualización de datos complejos.
Los factores específicos que se recomienda evaluar para determinar la preparación para la IA son:
○Integridad y precisión de los datos.
●Implantación de las herramientas adecuadas.
○Un ecosistema saludable de nube.
●Responsabilidad y protección de datos para riesgos específicos de la IA.
La IA potencia las tendencias críticas en datos
●El cambio hacia la computación de IA en el borde. La edge computing es una tendencia y supone la colocación de procesos computacionales más cerca del usuario final y de las fuentes reales de datos. Esto puede incluir también la computación de IA. Esto se debe a los avances e innovaciones en la tecnología de IA que han surgido recientemente como los avances en la infraestructura de TIC y la adopción generalizada de dispositivos IoT.
Los propios datos tienen el poder de desplazar el centro de gravedad de una organización. Éstos están donde está el usuario, por lo que es natural que las organizaciones se desplacen al borde si son capaces de hacerlo.
●Desarrollo de nuevas aplicaciones más cerca de las fuentes de datos. Mientras que la IA en el borde acerca las últimas soluciones computacionales basadas en ML a las fuentes de datos, también existe la demanda de que el proceso de desarrollo de aplicaciones se produzca también cerca de la fuente. Esto permite un desarrollo de software cada vez más orientado a los datos para informar de decisiones como el diseño de la experiencia del usuario, los procesos de garantía de calidad, etc.
Con la eficiencia de la inteligencia artificial y la flexibilidad de la nube híbrida, las organizaciones pueden ampliar rápidamente y sin problemas las capacidades de desarrollo de aplicaciones desde un centro de datos local a la nube pública. A partir de ahí, esas capacidades pueden trasladarse a otras nubes, o ubicaciones periféricas.
Adelantarse a la curva del análisis de datos
El desarrollo de aplicaciones en la nube híbrida se beneficia de la agilidad, elasticidad y control de costos. Éstos no son tan fácilmente accesibles en los entornos tradicionales. Además, los desarrolladores pueden acceder a recursos cruciales de infraestructura y servicios a través de portales de autoservicio basados en la nube y potenciados por las últimas innovaciones en IA y automatización.
La tecnología evoluciona rápidamente en el panorama actual de TIC, pero los datos crecen aún más rápido. Hay una explosión de datos en el mundo. Se pueden aprovechar y utilizar si se disponen de los medios para optimizar, gestionar y presentarlos de forma significativa.
Con todo el esfuerzo que supone capturar, almacenar, analizar e interpretar los datos, las empresas buscan la mejor analítica empresarial. Ésta es ya un activo crítico de la empresa.
