En la era digital, los datos est\u00e1n en el coraz\u00f3n de una empresa. Por lo tanto, administrar los datos se ha convertido en la m\u00e1xima prioridad de cualquier organizaci\u00f3n en la actualidad. A medida que el volumen de datos aumenta a una tasa 10 veces mayor, este crecimiento de datos impacta en muchas organizaciones en forma de la multiplicaci\u00f3n de almacenamientos heterog\u00e9neos dentro de la empresa, sitios remotos y almacenamientos en la nube. Esto requerir\u00e1 mover los datos, lo que genera limitaciones de tiempo, infraestructura y costos. Por lo tanto, surge la necesidad de una soluci\u00f3n de gesti\u00f3n de datos consolidada que utilice la automatizaci\u00f3n de la IA para reducir el tiempo y los costos de infraestructura en toda la cadena de valor de los datos.<\/p>\n
A medida que las empresas estandarizan cada vez m\u00e1s la anal\u00edtica aumentada, re\u00fane dos mundos distintos de datos y an\u00e1lisis. Esta colisi\u00f3n mejora la interacci\u00f3n y la colaboraci\u00f3n entre los dos mundos que configuran el paradigma asociado en el mercado, es decir, la gesti\u00f3n de datos aumentada. La administraci\u00f3n de datos aumentada (ADM) utiliza AI \/ ML para automatizar las tareas de administraci\u00f3n de datos manuales<\/a><\/strong>, lo que permite que los recursos t\u00e9cnicos altamente calificados se centren en tareas de alto valor. Seg\u00fan Gartner, para 2022, las tareas manuales de gesti\u00f3n de datos se reducir\u00e1n en un 45% mediante la incorporaci\u00f3n del aprendizaje autom\u00e1tico y la gesti\u00f3n de servicios automatizada.<\/p>\n Esta tendencia emergente est\u00e1 impactando disciplinas de gesti\u00f3n de datos empresariales como calidad de datos, integraci\u00f3n de datos, gesti\u00f3n de metadatos, gesti\u00f3n de datos maestros y marcos de gesti\u00f3n de bases de datos, “autoconfiguraci\u00f3n y autoajuste”, como lo indica Gartner. La innovaci\u00f3n est\u00e1 cambiando el panorama de la gesti\u00f3n de datos y los roles de los profesionales de datos.<\/p>\n Tradicionalmente, los cient\u00edficos de datos sol\u00edan dedicar el 80% de su tiempo a limpiar los datos mediante el proceso de extracci\u00f3n, transformaci\u00f3n y carga (ETL). Al automatizar el proceso de ETL, los cient\u00edficos de datos pasan m\u00e1s tiempo pensando en las implicaciones de los datos, obteniendo informaci\u00f3n de ellos y proponiendo recomendaciones para ayudar a la empresa. Las organizaciones ya no requerir\u00e1n candidatos con experiencia en estad\u00edstica y matem\u00e1ticas para hacer BI. Podr\u00e1n contratar personas menos t\u00e9cnicas que comprendan el negocio, obtengan conocimientos y ofrezcan recomendaciones basadas en los datos entregados. Un nuevo rol como ciudadano cient\u00edfico de datos tambi\u00e9n est\u00e1 ganando terreno en estos d\u00edas en una organizaci\u00f3n para llenar la brecha de talento en ciencia de datos y aprendizaje autom\u00e1tico causada por la escasez y el alto costo de cient\u00edficos de datos especializados. Tambi\u00e9n hace que los cient\u00edficos de datos especializados sean m\u00e1s productivos y colaborativos, liber\u00e1ndolos para tareas de alto valor.<\/p>\n La implementaci\u00f3n de ADM ayuda a las empresas a organizar y mantener la calidad de los datos a trav\u00e9s de tecnolog\u00edas de vanguardia, lo que aumenta la efectividad y la productividad. A continuaci\u00f3n, se muestran algunos puntos de c\u00f3mo la gesti\u00f3n de datos aumentada transforma una empresa:<\/p>\n Adem\u00e1s de los beneficios mencionados anteriormente, la gesti\u00f3n de datos aumentada tambi\u00e9n puede facilitar los datos para el an\u00e1lisis en tiempo real. Las empresas emergentes, donde los recursos son deficientes, tambi\u00e9n est\u00e1n aprovechando ADM y aprovechando los datos en varios departamentos, mejorando la colaboraci\u00f3n para realizar diferentes tareas y tomando decisiones proactivas dentro de sus departamentos. Esto eliminar\u00e1 los silos de datos y, por lo tanto, reducir\u00e1 el costo de las operaciones comerciales.<\/p>\n Las empresas deben renovar el proceso de gesti\u00f3n de datos para seguir siendo competitivas. Al aprovechar ADM, automatiza el proceso de administraci\u00f3n de datos manual y proporciona informaci\u00f3n procesable m\u00e1s r\u00e1pida sin perder tiempo ni recursos. Mejora la productividad de los cient\u00edficos de datos, liber\u00e1ndolos de las tareas mundanas de la gesti\u00f3n de datos. Esto mejora la efectividad, ahorra costos y mejora la generaci\u00f3n de ingresos de una organizaci\u00f3n. Por lo tanto, implementar pr\u00e1cticas de ADM es el camino a seguir para mantenerse a la vanguardia y ofrecer a las empresas de primera l\u00ednea una carrera por el dinero.<\/p>\n \u00bfEst\u00e1 de acuerdo con que la gesti\u00f3n de datos aumentada transformar\u00e1 una empresa? Si es as\u00ed, \u00bfc\u00f3mo beneficiar\u00e1 a una organizaci\u00f3n? No dudes en compartir tus pensamientos en la secci\u00f3n de comentarios.<\/p>\n\n