Tendencias en gestión del dato para 2024

La inversión en Tecnologías de la Información (TI) está destinada a superar el billón de dólares en Europa durante el presente año 2023, revelando un incremento significativo del 5,5% en comparación con el año anterior, según datos recientes de la consultora Gartner. Este aumento se refleja de manera notable en el gasto destinado a los centros de datos, que ha experimentado un crecimiento del 3,1%, superando los 46.000 millones de dólares. Este hecho resalta la continua relevancia de los datos en las decisiones empresariales y la expansión de sus operaciones.

En este contexto la empresa tecnológica española PUE, especializada en consultoría e implementación de proyectos Data & Machine Learning, ha identificado las cinco claves que definirán la gestión de datos en el año 2024, permitiendo a las empresas optimizar sus procesos y aprovechar plenamente el potencial de sus datos.

• Implementación del aprendizaje automático: El próximo año, las empresas continuarán asimilando rápidamente los avances en machine learning, centrándose especialmente en los grandes modelos de lenguaje (LLM). Estos modelos, como el GPT de OpenAI y el BERT de Google, utilizarán técnicas de aprendizaje automático para comprender patrones complejos de lenguaje natural basados en grandes conjuntos de datos. Se espera mejoras significativas en la interacción con proveedores y clientes, así como en la automatización de tareas de procesamiento de lenguaje natural.
• Consolidación del Lakehouse como vía de almacenamiento: En el ámbito del almacenamiento, las empresas adoptarán cada vez más arquitecturas de data lakehouse, una solución innovadora que combina las ventajas de los datalakes y los data warehouse. Esta forma de almacenamiento completa y equilibrada ofrece flexibilidad en el almacenamiento de datos sin procesar, al mismo tiempo que proporciona capacidades analíticas y estructuración de datos. La introducción de nuevas funcionalidades avanzadas, como Apache Iceberg, contribuirá a una gobernanza de datos más eficiente y a la reducción de tiempos de procesamiento.
• Creación de Espacios de Datos para Compartir Información entre Entidades: La práctica de compartir información entre entidades en espacios de datos virtuales ganará mayor relevancia en las colaboraciones empresariales. Estos entornos facilitan la puesta en común de conjuntos de datos diversos bajo reglas comunes, mejorando la eficiencia, transparencia y colaboración efectiva. Este enfoque se revela especialmente beneficioso en sectores como el retail y la salud, donde la personalización del ‘customer journey’ y el intercambio de datos para el seguimiento de pacientes son ejemplos claros de su utilidad.
• Diseño de Data Products para el Gobierno de Datos: Las empresas se aventurarán en la creación de data products personalizados para optimizar la gobernanza de datos y abordar necesidades específicas de su negocio. Estas herramientas trascienden el simple almacenamiento de datos, convirtiéndolos en información valiosa que mejora los procesos. Ejemplos incluyen paneles interactivos, soluciones de pronóstico y sistemas de alerta que facilitan la toma de decisiones estratégicas.
• Federación de Datos en Entornos Híbridos y Multicloud: La federación de datos se erige como la tendencia predominante en la integración, ofreciendo una solución eficiente para acceder a datos distribuidos y descentralizados sin consolidarlos físicamente en un único repositorio central. Esta estrategia es especialmente ventajosa para empresas que operan en entornos híbridos y multicloud, permitiendo maximizar la utilidad de los datos sin necesidad de trasladarlos físicamente, lo que se traduce en reducción de costos, optimización de recursos y aceleración de procedimientos.