Gartner predice un gran crecimiento en el floreciente mercado de gestión de datos aumentados, lo que ayuda a los profesionales de datos a centrarse en la información sobre las tareas administrativas.
Gestionar el crecimiento desenfrenado de los almacenes de datos de sus organizaciones es un desafío importante para los departamentos de TI.
Las cargas de trabajo administrativo en constante aumento están obligando a muchos departamentos de TI a encontrar formas de reducir la cantidad de tiempo que dedican a almacenar, analizar y presentar información a sus usuarios. Las organizaciones buscan constantemente productos que reduzcan la cantidad de tiempo que sus profesionales de soporte de TI dedican al mantenimiento de los sistemas actuales para permitirles concentrarse en actividades de mayor retorno de la inversión.
Los proveedores de todos los tamaños están capitalizando el interés de la comunidad de TI en automatizar las actividades de administración de datos lanzando nuevos productos o mejorando las ofertas existentes. Un número creciente de competidores ofrece automatizaciones que reducen el tiempo, inteligencia artificial y funciones de aprendizaje automático que ayudan a las organizaciones a mejorar su integración de datos, gestión de metadatos, administración de bases de datos, análisis y capacidades de gobierno de la información.
Crecimiento de la gestión de datos aumentada
Una de las tendencias de más rápido crecimiento son las herramientas aumentadas de aprendizaje automático e inteligencia artificial que ayudan a los trabajadores humanos a recopilar, preparar, almacenar y analizar datos y compartir información empresarial. Un estudio reciente de Gartner predijo que las tareas manuales de gestión de datos se reducirán en un 45% debido al aumento hasta 2022.
Profundicemos un poco más en la gestión de datos aumentada observando una versión muy resumida del ciclo de vida de la información.
Recopilación de datos, documentación y gobernanza
La gobernanza de datos es el programa estratégico que define los roles, reglas, procesos y mejores prácticas que seguirá una organización para garantizar la seguridad, la calidad y el uso adecuado de sus datos. La gobernanza de datos proporciona un modelo de controles para garantizar la gestión eficaz de los datos a nivel empresarial. Los objetivos de la gobernanza de datos son romper los silos de datos para promover el intercambio de información en toda la empresa y garantizar que los activos de datos de una organización sean precisos, se mantengan de manera consistente en todos los sistemas y no se utilicen incorrectamente.
Un componente clave de la gobernanza de datos es la gestión de metadatos . Para convertir los datos en información en la que pueda confiar, primero debe recopilarlos y registrar información sobre su significado, uso comercial, fuente, linaje, contexto y relaciones con otros elementos. Esa información se conoce como metadatos: datos sobre datos. Los especialistas en datos exploran los repositorios de metadatos para identificar y comprender mejor los activos de datos que están disponibles para su uso.
Es una suposición fácil de hacer, así como una subestimación enorme, que la gobernanza general de datos y la gestión y documentación efectivas de los activos de datos de una organización requieren mucho tiempo y son costosos.
El mercado de la gestión de la información se ha disparado con decenas de productos, que van desde aplicaciones que se centran en un conjunto específico de actividades administrativas hasta plataformas de uso general que intentan abarcar todo el alcance del proceso de gobernanza de datos.
El único aspecto que los proveedores de herramientas tienen en común es su estrategia de aprovechar los avances en automatización, inteligencia artificial y aprendizaje automático para diferenciar sus productos de las ofertas de la competencia. Aquí hay un vistazo a un par de ofertas de proveedores de muestra con conjuntos únicos de características de administración de datos aumentadas.
- Informatica. Informatica es un líder de la industria que ofrece una amplia gama de ofertas de gestión de datos. El proveedor anunció recientemente innovaciones en la gestión de datos aumentada integradas en sus productos Intelligent Data Platform .
- Infogix. Aunque Infogix ofrece una amplia gama de productos de gobernanza de datos, ahora ofrece estrategias de gestión de metadatos aumentadas.
- IBM. El peso pesado de la industria continúa implementando los últimos avances en la gestión de datos aumentada en su conjunto de productos de gobierno de datos. IBM utiliza la automatización, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en su IBM Watson Knowledge Catalog para facilitar el gobierno de los datos empresariales.
Gestión de la infraestructura de datos
En un campo de mercado altamente competitivo, los proveedores de sistemas de administración de bases de datos comprenden que sus productos deben ofrecer características que simplifiquen, automaticen y mejoren la calidad de las actividades administrativas. Los proveedores son conscientes de que la facilidad de administración y las automatizaciones que reducen el tiempo son puntos clave de evaluación para las organizaciones que comparan ofertas de productos .
Los proveedores continuarán integrando automatizaciones y recomendaciones generadas por productos que reducen la cantidad de tiempo que los administradores de bases de datos dedican a actividades administrativas repetitivas, mundanas y con bajo ROI.
La inteligencia artificial para operaciones ( AIOps ) es una colección de big data, IA, aprendizaje automático y tecnologías de automatización que ayudan al personal de soporte de la infraestructura de datos a resolver problemas rápidamente y brindar soporte de manera más efectiva a entornos informáticos empresariales a gran escala.
Algunos ejemplos de automatización para la gestión de la infraestructura de datos incluyen:
- Orácle. Un excelente ejemplo del uso de automatizaciones para reducir el tiempo de tareas administrativas y mejorar la calidad del sistema es la base de datos autónoma de Oracle .
- Microsoft. La administración de plataformas de datos incluye administrar la nube y las versiones locales de sus sistemas operativos. Operations Management Suite de Microsoft proporciona una consola que automatiza una amplia gama de actividades administrativas para sistemas operativos en la nube y locales.
- BMC Software. Además de los fabricantes de productos, los proveedores de herramientas de administración de terceros pueden centrarse en automatizar las actividades de soporte de la infraestructura de datos. TrueSight Automation for Servers de BMC es un excelente ejemplo de cómo los proveedores de productos de terceros utilizan funciones de gestión de datos aumentadas para reducir el tiempo de administración y mejorar la calidad del soporte.
Análisis y presentación de datos
En las primeras etapas del análisis de datos, se hizo evidente para todos en la industria de TI que los científicos de datos dedicaban demasiado tiempo a recopilar, almacenar y preparar datos para el análisis, tiempo que podría dedicarse a analizar realmente esa información para generar conocimientos comerciales.
Los proveedores de herramientas de análisis comprendieron rápidamente que ofrecer automatizaciones, inteligencia artificial y funciones de aprendizaje automático que ayuden a los científicos de datos a preparar los datos para el análisis y guiarlos a través del proceso de exploración de datos proporcionaría a sus productos una clara ventaja competitiva.
La palabra de moda actual de la industria para describir estas características es análisis aumentado .
La analítica aumentada utiliza inteligencia artificial, aprendizaje automático y automatización para mejorar las capacidades de ingestión, preparación y análisis de datos con el objetivo de permitir que los científicos de datos generen y distribuyan información de alta calidad más fácilmente. La analítica aumentada también ayuda a los científicos de datos tanto expertos como ciudadanos a explorar los datos de manera más eficaz mediante la generación de recomendaciones que los guían a través del proceso de análisis de datos.