{"id":26866,"date":"2021-05-28T21:56:44","date_gmt":"2021-05-28T16:26:44","guid":{"rendered":"https:\/\/www.subex.com\/?p=26866"},"modified":"2021-05-28T21:56:44","modified_gmt":"2021-05-28T16:26:44","slug":"tendencias-emergentes-en-la-gestion-de-datos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dev.enki.studio\/test\/?p=26866","title":{"rendered":"Tendencias emergentes en la gesti\u00f3n de datos"},"content":{"rendered":"

A medida que los datos se generan a un ritmo exponencial, las empresas est\u00e1n inundadas de datos y luchan por desbloquear su verdadero valor. Los datos no solo aumentan en volumen sino tambi\u00e9n en complejidad. En t\u00e9rminos de ‘Global Datasphere’, se estima que a finales de 2019 se situ\u00f3 en 4,4 Zeta Bytes (ZB), frente a los 2,7 ZB de 2017. Adem\u00e1s, se espera que el crecimiento de los dispositivos IoT conectados genere 79,4 ZB de datos en 41.600 millones de dispositivos IoT, seg\u00fan IDC Forecast.<\/p>\n

A medida que las organizaciones encuentran su camino a trav\u00e9s del an\u00e1lisis de los datos, se ha vuelto cr\u00edtico tener un sistema de administraci\u00f3n de datos que pueda ayudar a resolver los desaf\u00edos de la integraci\u00f3n de datos, los silos, la administraci\u00f3n manual de datos y el gobierno en toda la organizaci\u00f3n. Esto puede generar desaf\u00edos como el aumento de costos, amenazas a la seguridad de los datos, propenso a errores y sujeto a sesgos.<\/p>\n

Si la empresa quiere evolucionar continuamente y mantenerse a la vanguardia de la competencia, debe tener un enfoque de gesti\u00f3n de datos centrado en los datos y la tecnolog\u00eda. Seg\u00fan la encuesta, solo el 25% de las empresas sienten que est\u00e1n exactamente donde quieren estar con la gesti\u00f3n de datos corporativos. Las nuevas tendencias emergentes democratizan toda una cadena de valor de gesti\u00f3n de datos. Algunas de estas tendencias son:<\/p>\n

1. Gesti\u00f3n de datos habilitados por IA<\/strong><\/p>\n

La combinaci\u00f3n de sistemas de gesti\u00f3n de datos e IA es de naturaleza sin\u00e9rgica. Cuando la IA se integra en todo el sistema de gesti\u00f3n de datos, tiene el potencial de impactar en toda la cadena de valor de los datos. La gesti\u00f3n de datos habilitada por IA<\/a><\/strong> ayuda a automatizar tareas complejas y repetitivas. Mejora el rendimiento, la precisi\u00f3n y la productividad en una empresa.<\/p>\n

Los cient\u00edficos de datos dedican alrededor del 80% de su tiempo a la preparaci\u00f3n manual de datos, la ingenier\u00eda de caracter\u00edsticas y la selecci\u00f3n de modelos. Por lo tanto, la administraci\u00f3n de datos aumentada utiliza capacidades de AI \/ ML para automatizar las tareas de administraci\u00f3n de datos manuales, lo que permite que los recursos t\u00e9cnicos altamente calificados se centren en tareas de alto valor donde la inteligencia artificial es menos madura. Seg\u00fan Gartner, para 2022, las tareas manuales de gesti\u00f3n de datos se reducir\u00e1n en un 45% mediante la gesti\u00f3n de datos aumentada.<\/p>\n

Augmented Analytics<\/strong><\/a> democratiza la inteligencia artificial en toda la cadena de valor de los datos para automatizar el proceso de preparaci\u00f3n de datos, los aspectos clave de la ciencia de datos y el modelado de ML \/ AI utilizando t\u00e9cnicas de ML (AutoML) y narrar informaci\u00f3n relevante mediante la PNL y el an\u00e1lisis conversacional.<\/p>\n

Incluso hoy en d\u00eda, las organizaciones se basan en bases de datos hist\u00f3ricas en lugar de datos en tiempo real para el an\u00e1lisis. Por lo tanto, es necesario recopilar, indexar y analizar todos los datos en tiempo real. Continuous Intelligence es una soluci\u00f3n fluida impulsada por IA que permite a las empresas integrar autom\u00e1ticamente datos continuos y perspicaces de fuentes dispares<\/a><\/strong>. Cambia por completo el proceso de gesti\u00f3n de datos que lleva mucho tiempo y que se realiza en Big Data. Respaldado con inteligencia artificial, aprendizaje autom\u00e1tico y datos de entrenamiento adecuados, minimiza la intervenci\u00f3n humana durante todo el proceso. Seg\u00fan Gartner, para 2020, m\u00e1s de la mitad de los principales sistemas comerciales nuevos incorporar\u00e1n inteligencia continua que utiliza datos de contexto en tiempo real para mejorar las decisiones.<\/p>\n

2. Cat\u00e1logo de datos sem\u00e1nticos<\/strong><\/p>\n

Como los datos se integran de fuentes dispares, es dif\u00edcil hacer un uso eficiente de las fuentes de datos en silos para acceder, interpretar y rastrear f\u00e1cilmente los datos y su historial. El Cat\u00e1logo de datos sem\u00e1nticos aprovecha el modelo de gr\u00e1fico de conocimiento que codifica una capa sem\u00e1ntica que mapea las relaciones y describe los datos en su contexto empresarial al tiempo que integra datos de fuentes dispares. Cuando se vincula con herramientas de autoservicio, ayudar\u00e1 a los administradores de datos y a los usuarios comerciales a preparar conjuntos de datos y conservar los datos. Es bastante necesario en iniciativas de gesti\u00f3n de datos como mejorar la gobernanza, el linaje y la calidad de los datos.<\/p>\n

3. PNL y an\u00e1lisis conversacional<\/strong><\/p>\n

Hasta hace poco, todo se trataba de la visualizaci\u00f3n de datos que requiere usuarios altamente capacitados, pero con el an\u00e1lisis de NLP \/ conversacional, permitir\u00e1 a los usuarios hacer preguntas sobre los datos mediante la b\u00fasqueda NLQ, as\u00ed como recibir visualizaci\u00f3n de datos y una explicaci\u00f3n de los conocimientos. apoyado por NLG. Las consultas en lenguaje natural (NLQ) interact\u00faan con los datos, lo que reduce la experiencia en consultas t\u00e9cnicas y anal\u00edticas que necesitan los usuarios comerciales principales. Para 2020, el 50% de las consultas anal\u00edticas se generar\u00e1n mediante b\u00fasqueda, procesamiento de lenguaje natural o voz, o se generar\u00e1n autom\u00e1ticamente, seg\u00fan Gartner.<\/p>\n

4. Data Fabric<\/strong><\/p>\n

Los datos est\u00e1n disponibles en una variedad de formatos que se distribuyen en m\u00faltiples ubicaciones locales, as\u00ed como en h\u00edbridos y en m\u00faltiples nubes. A medida que las organizaciones utilizan muchas aplicaciones, sus datos se vuelven cada vez m\u00e1s aislados e inaccesibles. Para proporcionar una vista \u00fanica de todos los datos, se utiliza la estructura de datos. Proporciona un entorno \u00fanico para acceder, recopilar y analizar los datos, lo que hace que una empresa sea extremadamente \u00e1gil y elimina los silos. Permite la ingesta, la integraci\u00f3n, la calidad, la gobernanza y el intercambio de datos, eliminando m\u00faltiples herramientas y proporcionando un acceso m\u00e1s r\u00e1pido a los datos.<\/p>\n

Con el avance en los m\u00e9todos de recopilaci\u00f3n y almacenamiento de datos, el futuro de la gesti\u00f3n de datos es aut\u00f3nomo. Para mantenerse por delante de la competencia, las empresas se ven obligadas a mantenerse al d\u00eda con tecnolog\u00edas nuevas e innovadoras. Al hacerlo, las empresas se vuelven m\u00e1s \u00e1giles permitiendo un mayor acceso y autoservicio, m\u00e1s rentables en un 38%, obtienen informaci\u00f3n m\u00e1s r\u00e1pida, obtienen una mejor comprensi\u00f3n de los datos y permiten tomar decisiones informadas y precisas en un 33%.<\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo aborda su organizaci\u00f3n los desaf\u00edos de la gesti\u00f3n de datos? \u00bfCu\u00e1les son los planes para afrontarlo? \u00bfSu organizaci\u00f3n adopt\u00f3 alguna de las nuevas tendencias para la gesti\u00f3n de datos? No dudes en compartir tus pensamientos en la secci\u00f3n de comentarios.<\/p>\n

Descubra c\u00f3mo la anal\u00edtica aumentada puede ayudarlo a transformar su enfoque de la IA empresarial <\/strong><\/span><\/p>\n

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A medida que los datos se generan a un ritmo exponencial, las empresas est\u00e1n inundadas de datos y luchan por desbloquear su verdadero valor. Los datos no solo aumentan en volumen sino tambi\u00e9n en complejidad. En t\u00e9rminos de ‘Global Datasphere’, se estima que a finales de 2019 se situ\u00f3 en 4,4 Zeta Bytes (ZB), frente […]<\/p>\n","protected":false},"author":52,"featured_media":25206,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[254,216],"tags":[],"class_list":["post-26866","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-augmented-analytics","category-spanish"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/dev.enki.studio\/test\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/26866","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/dev.enki.studio\/test\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/dev.enki.studio\/test\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/dev.enki.studio\/test\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/52"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/dev.enki.studio\/test\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=26866"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/dev.enki.studio\/test\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/26866\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/dev.enki.studio\/test\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/media\/25206"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/dev.enki.studio\/test\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=26866"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/dev.enki.studio\/test\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=26866"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/dev.enki.studio\/test\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=26866"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}