Por qué los líderes empresariales 2022 deben priorizar Data Fabrics

Los data fabrics aseguran acceso organizacional y bajo demanda a 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 de negocio no quieren perdérsela. Cualquier cosa sin respaldo de datos no tiene aceptación en el mundo digital. Al igual que la mayoría de cosas tecnológicas, los datos también están destinados a evolucionar. En medio del uso creciente de tecnologías Web 3.0 como IoT, los líderes de negocio tienen una responsabilidad clave: elevar sus prácticas de gestión de datos a marcos listos para el futuro. Entran los data fabrics.

Los data fabrics, como todos sabemos, es un mercado de rápido crecimiento, y los tomadores de decisiones empresariales en general lo están pidiendo. Lo interesante es la creciente adaptabilidad del fabric para organizar datos sin importar el sector, panorama histórico o tecnología subyacente.

Como resultado, la CAGR de 23,8% de crecimiento hasta 2026 no parece un camino difícil. Así que todos los involucrados en el proceso de construir equipos de datos, todos los ejecutivos de nivel C (incluyendo oficiales de Información, de Datos, etc.), científicos de datos, analistas, desarrolladores de IA y stakeholders deberían alinear las expectativas de la organización desde la práctica llamada data fabrics.

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El propósito del data fabric

Los data fabrics son más que solo un protocolo de gestión de datos. A diferencia de prácticas tradicionales, estos extraen lo mejor de la automatización, asegurando flexibilidad, precisión y sostenibilidad. Así que no es incorrecto decir que los fabrics son una arquitectura de gestión habilitada por IA que alimenta continuamente insights analíticos a tus metadatos y en última instancia contribuye a una toma de decisiones de negocio más inteligente.

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

Por tanto, líderes de D&A pueden utilizar la oportunidad de reemplazar esfuerzo humano (y error) eliminando tecnologías primitivas de gestión y mantenimiento de datos. Los recursos humanos, al mismo tiempo, pueden aprovecharse para construcción estratégica más creativa y crítica.

Independientemente de la fuente entrante, el fabric asegura acceso organizacional y bajo demanda a conjuntos de datos solicitados.

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¿Qué deben hacer los líderes de negocio?

Ahora, también debe notarse que la arquitectura fabric es la menos afectada por entornos de datos cambiantes, políticas de uso preferidas, procesos de gestión y otros. Como resultado, automatiza proficientemente iniciativas de descubrimiento y gobernanza de datos mientras prepara analíticas listas para la empresa.

Ahora, el destino empresarial oscila en la calidad de procesos de datos y los tomadores de decisiones detrás de escena. Tiene impacto directo en stakeholders y debe lograr resultados objetivos. Por tanto, los tomadores de decisiones deben asegurar que la práctica involucre a todos en la junta. Hazlo una actividad colaborativa más que solo unos pocos ejecutivos tomando la decisión. Al mismo tiempo, debería ser:

1) Una colaboración de IA máquina y consciencia humana

Contra la creencia popular, la IA no está matando empleos humanos. Más bien los está poniendo en roles más críticos (y productivos). Los humanos sobresalen en análisis contextual de un proceso de toma de decisiones, mientras 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. Subsecuentemente, la decisión finalizada debe encajar en escenarios ad-hoc y así complementar los objetivos de escalabilidad de la empresa en el futuro. Si se requiere, rompe el proceso de toma de decisiones en múltiples decisiones más pequeñas. El proceso debe ser sensible al contexto en cada nivel de múltiples componentes.

3) Los retos modernos requieren soluciones modernas

La gestión de datos no es nueva. La automatización en gestión de datos no es una práctica nueva más. Lleva más de una década desde que la industria despertó a analíticas Big Data. A medida que nos acercamos a la era Web 3.0, la tasa de producción de datos aumentará exponencialmente. Y esa es exactamente por qué necesitamos un proceso de gestión super-inteligente para manejar esta loca carrera con finura. Sin decir, los líderes de negocio tienen un papel importante que adornar aquí. Deben desprender su gestión de datos organizacional de prácticas primitivas y adornar la última tecnología. Mientras estamos en ello, es importante reconocer el éxito de micro-bases de datos.

K2View Data Fabric, por ejemplo, usa micro-bases de datos para gestionar datos a través de entidades digitales. Capturando fuentes de datos fragmentadas de múltiples sistemas en silos las organiza en un esquema de datos exclusivo donde cada esquema representa un tipo específico de entidad de negocio. Cada entidad de negocio (entidad digital) se almacena en una micro-base de datos única. Para organizaciones, es una forma eficiente de unificar toda información sobre una entidad de negocio específica mientras la hace accesible para todos. Para líderes de negocio, es una oportunidad de revampar su práctica de datos en un ecosistema más integrado.

Además de actualizar los datos en los sistemas fuente, el fabric es escalable y soporta millones de micro-bases de datos en paralelo. Como resultado, hay arquitectura de gestión distribuida, automatizada y de alto rendimiento en la capa base.

La pelota está en tu cancha

Es un mercado abierto. Todos tienen acceso a las últimas tecnologías, y el único diferenciador es la capacidad de prever el cambio y actuar por anticipado. Con respecto a fabrics, los líderes de ciencia de datos tienen una mayor tarea en mano: visualizar, planear y preparar sus organizaciones para un panorama digital volátil.

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