La revolución de los datos: conoce las 10 tendencias para la innovación empresarial
Desbloquear el potencial de los datos es fundamental para las organizaciones en la era digital. Aunque muchas compañías han dominado la recopilación de datos, convertirlos en información significativa sigue siendo un desafío crucial. Según Katherine Prendice, Offer Manager Digital Sudamérica en Softtek, «los datos se han transformado en una materia prima central por sus posibilidades casi ilimitadas de generar valor para el negocio, limitado solo por los requisitos de privacidad».
Por su parte, Colombia avanza en su transformación digital con el proyecto de Ley de Datos presentado por el MinTIC en junio, cuyo objetivo es mejorar la producción y consolidación de datos en el sector público para una mejor toma de decisiones y posicionar al país como una potencia digital.
En línea con esta visión, es crucial que, a largo plazo, las empresas desarrollen estrategias para transformar los datos en activos estratégicos que impulsen la innovación. En este contexto, Softtek ha identificado 10 tendencias que moldearán el futuro de la gestión de datos:
1. Democratización del dato y sus beneficios: Antes, el acceso a los datos estaba restringido al equipo de IT. Hoy en día, con la democratización de los datos y las nuevas herramientas disponibles, la información es más accesible a diversas partes de la organización, lo que mejora el rendimiento, los tiempos de respuesta y la toma de decisiones.
«Empoderar a más colaboradores con herramientas adecuadas permite decisiones más informadas y ágiles en las empresas. Esto significa que los datos ya no deben estar confinados en silos ni bajo el control exclusivo de un pequeño grupo de expertos. En su lugar, deben estar disponibles para todos aquellos en la organización que puedan beneficiarse de ellos”, señala Prendice.
2. Impulso de la IA: La inteligencia artificial está revolucionando la forma en que se procesan y analizan los datos. “Con la IA ubicua y en el borde (edge AI), las capacidades de análisis se acercan al lugar donde se generan los datos, permitiendo procesamientos más rápidos, eficientes y privados. Esto facilita escenarios de análisis en tiempo real y sistemas autónomos de toma de decisiones, impulsados también por preocupaciones crecientes sobre la privacidad”, señala Prendice.
3. Monetización y adopción del modelo de los datos como servicio (DaaS): Transformar los datos en activos comerciales está abriendo nuevas fuentes de ingresos y modelos de negocio innovadores. «Las empresas están aprovechando modelos predictivos altamente personalizados para anticipar comportamientos y necesidades futuras, como el mantenimiento predictivo, que previene fallas antes de que ocurran, generando ahorros significativos», añade Prendice.
4. Modernización de ecosistemas en la nube: Los nuevos paradigmas de datos en la nube están redefiniendo cómo se accede, analiza y monetiza la información. Estas actualizaciones permiten una escalabilidad, flexibilidad y seguridad sin precedentes, las cuales se clasifican en tres enfoques principales: actualizar aplicaciones locales antes de migrarlas a la nube, optimizar aplicaciones ya en la nube para mejorar su rendimiento, y adaptar aplicaciones heredadas a entornos nativos de la nube.
5. Enfoque de «data fabric»: Considerado el futuro de la gestión de datos, el data fabric o arquitectura de datos ofrece un modelo unificado y flexible para manejar las crecientes necesidades empresariales. En otras palabras, es una estructura organizativa que define cómo se recopilan, almacenan, gestionan y utilizan los datos dentro de una organización. «Una arquitectura bien diseñada facilita la colaboración, mejora la eficiencia operativa y fortalece la seguridad», asegura Prendice.
6. Modelos Tiny Machine Learning: El aprendizaje automático con conjuntos de datos reducidos y extensos está impulsando el procesamiento inteligente en dispositivos de borde (edge computing). De acuerdo con Softtek, esta tecnología es fundamental para la hiperpersonalización en aplicaciones IoT y sistemas embebidos, liberando a los analistas de datos para concentrarse en actividades estratégicas como la creación de modelos predictivos y la interpretación de resultados.
7. Data Masking: El enmascaramiento de datos asegura la privacidad al ocultar elementos específicos mientras se mantiene la estructura y el comportamiento de los datos. Esto permite compartir información confidencial de manera segura.
8. DataOps: Transformando la gestión y análisis de datos en tiempo real, DataOps enfatiza la colaboración entre equipos de desarrollo y operaciones. Este enfoque ágil promueve la automatización y la integración continua en entornos de nube, mejorando la escalabilidad, flexibilidad y reducción de costos.
9. Revolución Web3: El almacenamiento descentralizado de la Web3 ofrece una alternativa robusta al almacenamiento centralizado tradicional, mejorando la resistencia, privacidad y centrado en el usuario de los ecosistemas de datos. Prendice anticipa que la Web3 redefinirá las interacciones en línea y abrirá nuevas oportunidades de negocio relacionadas con el tratamiento de datos.
10. Tecnología cuántica: Esta tecnología transformará el procesamiento y análisis de datos gracias a su potencia computacional basada en principios como el entrelazamiento y la superposición. Esto promete revolucionar aún más la capacidad de las organizaciones para manejar grandes volúmenes de información de manera eficiente y avanzada.
