Los líderes empresariales deben hacer de los Data Fabrics una prioridad en 2022

Las estructuras de datos garantizan el acceso bajo demanda y en toda la organización a los conjuntos de datos necesarios para operaciones eficientes y transformación digital.

La capacidad de visualizar y procesar datos es la habilidad empresarial más importante y los líderes empresariales no quieren perdérsela. Cualquier cosa sin el respaldo de datos no tiene aceptación en el mundo digital. Al igual que la mayoría de las cosas tecnológicas, los datos también están obligados a evolucionar. En medio del creciente uso de tecnologías Web 3.0 como IoT, los líderes empresariales tienen una responsabilidad clave:elevar sus prácticas de gestión de datos a marcos preparados para el futuro. Ingrese estructuras de datos.

Las estructuras de datos, como todos sabemos, son un mercado en rápido crecimiento y los responsables de la toma de decisiones empresariales en general lo están solicitando. Lo que es interesante es la creciente adaptabilidad del tejido en la organización de datos independientemente del sector, el panorama histórico o la tecnología subyacente.

Como resultado, la tasa compuesta anual de crecimiento del 23,8 % hasta 2026 no parece un camino difícil. Por lo tanto, todos los involucrados en el proceso de creación de equipos de datos, todos los ejecutivos de nivel C (incluidos los oficiales de información, los oficiales de datos, etc.), los científicos de datos, los analistas, los desarrolladores de IA y las partes interesadas deben alinear las expectativas de la organización con la práctica denominada estructuras de datos. .

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El propósito de la estructura de datos

Las estructuras de datos son más que un simple protocolo de gestión de datos. A diferencia de las prácticas tradicionales, estas extraen lo mejor de la automatización, lo que garantiza flexibilidad, precisión y sostenibilidad. Por lo tanto, no es incorrecto decir que las estructuras son una arquitectura de administración habilitada para IA que alimenta continuamente información analítica a sus metadatos y, en última instancia, contribuye a una toma de decisiones comerciales más inteligente.

Puede predecir la usabilidad real de conjuntos de datos en múltiples patrones nuevos, para nuevos tipos de metadatos, nuevas formas de orquestación e impulsar informes inteligentes para el consumo analítico en el momento.

Por lo tanto, los líderes de D&A pueden aprovechar la oportunidad de reemplazar el esfuerzo humano (y el error) al eliminar las tecnologías primitivas de administración y mantenimiento de datos. Los recursos humanos, al mismo tiempo, pueden aprovecharse para una construcción estratégica más creativa y crítica.

Independientemente de la fuente de entrada, la estructura garantiza el acceso bajo demanda y en toda la organización a los conjuntos de datos solicitados.

Ver también: Por qué un tejido de datos podría preparar ensayos clínicos para el futuro

¿Qué deben hacer los líderes empresariales?

Ahora, también se debe tener en cuenta que la arquitectura de la estructura se ve menos afectada por los entornos de datos cambiantes, las políticas de uso preferidas, los procesos de administración y otros. Como resultado, automatiza de manera eficiente las iniciativas de gobierno y descubrimiento de datos mientras prepara análisis listos para la empresa.

Ahora, el destino de la empresa depende de la calidad de los procesos de datos y de los tomadores de decisiones entre bastidores. Tiene un impacto directo en las partes interesadas y tiene que lograr los resultados previstos. Por lo tanto, los tomadores de decisiones deben asegurarse de que la práctica involucre a todos los miembros de la junta. Conviértalo en una actividad de colaboración en lugar de unos pocos ejecutivos que toman la llamada. Al mismo tiempo, debe ser:-

1) Una colaboración de inteligencia artificial artificial y conciencia humana

En contra de la creencia popular, la IA no está acabando con los trabajos humanos. Es más bien ponerlos para roles más críticos (y productivos). Los humanos sobresalen en un análisis contextual de un proceso de toma de decisiones, mientras que las máquinas son más adecuadas para roles de resolución de problemas más racionales.

2) Adaptable al cambio

La toma de decisiones debe reconocer la versatilidad de los datos. Posteriormente, la decisión final debe encajar en escenarios ad-hoc y así complementar los objetivos de escalabilidad de la empresa en el futuro. Si es necesario, divida el proceso de toma de decisiones en múltiples decisiones más pequeñas. El proceso debe ser sensible al contexto en todos los niveles de múltiples componentes.

3) Los desafíos modernos requieren soluciones modernas

La gestión de datos no es nueva. La automatización en la gestión de datos ya no es una práctica nueva. Ha existido durante más de una década desde que la industria se despertó con el análisis de Big Data. A medida que nos acercamos a la era de la web 3.0, la tasa de producción de datos aumentará exponencialmente. Y es exactamente por eso que necesitamos un proceso de gestión superinteligente para manejar esta carrera loca con delicadeza. No hace falta decir que los líderes empresariales tienen un papel importante que adornar aquí. Deben separar su gestión de datos organizacionales de las prácticas primitivas y adornar la última tecnología. Mientras estamos en eso, es importante reconocer el éxito de las microbases de datos.

K2View Data Fabric, por ejemplo, utiliza microbases de datos para gestionar datos a través de entidades digitales. La captura de fuentes de datos fragmentados de múltiples sistemas en silos los organiza en un esquema de datos exclusivo en el que cada esquema representa un tipo específico de entidad comercial. Cada entidad comercial (entidad digital) se almacena en una microbase de datos única. Para las organizaciones, es una forma eficiente de unificar toda la información sobre una entidad comercial específica y al mismo tiempo hacerla accesible para todos. Para los líderes empresariales, es una oportunidad para renovar su práctica de datos en un ecosistema más integrado.

Además de actualizar los datos en los sistemas de origen, la estructura es escalable y admite millones de microbases de datos en paralelo. Como resultado, existe una arquitectura de administración distribuida, automatizada y de alto rendimiento en la capa inferior.

La pelota está en tu campo

Es un mercado abierto. Todo el mundo tiene acceso a las últimas tecnologías, y el único diferenciador es la capacidad de prever el cambio y actuar con antelación. Con respecto a las estructuras, los líderes de la ciencia de datos tienen una tarea más importante:visualizar, planificar y preparar a sus organizaciones para un panorama digital volátil.