7 pasos para crear una infraestructura de datos preparada para la IA

Crear una infraestructura de datos preparada para la IA es fundamental para liberar todo el potencial de las tecnologías de IA. La mayoría de los proyectos de IA fracasan debido a sistemas de datos deficientes, no a la propia IA. He aquí cómo crear un marco escalable y eficiente para el éxito de la IA:

1. Auditar los sistemas de datos actuales: Identificar lagunas en la calidad de los datos, la gobernanza y el acceso.
2. Garantice el cumplimiento: Adapte los sistemas a normativas como HIPAA, SOX o CCPA.
3. Integre las fuentes de datos: Utilice plataformas híbridas para unificar los datos locales, de la nube y de los extremos.
4. Establezca la gobernanza: Cree políticas claras y automatice su aplicación para garantizar la coherencia.
5. Supervise la calidad de los datos: Utilice herramientas de IA para el seguimiento en tiempo real y la resolución de problemas.
6. Automatice las canalizaciones: Cree canalizaciones modulares con herramientas sin código para una mayor eficiencia.
7. Despliegue almacenamiento y computación de alto rendimiento: Adapte el almacenamiento y la potencia informática a las necesidades de IA, aprovechando las configuraciones de nube híbrida.

Estos pasos ayudan a las empresas a gestionar los datos con eficacia, reducir costes y mejorar los resultados de la IA. Empresas como Standard AI y Pickle Robot ya han visto beneficios cuantificables, como el ahorro de costes y la mejora de la precisión. Dado que se espera que la IA añada 15,7 billones de dólares a la economía mundial para 2030, ahora es el momento de preparar su infraestructura de datos.

Creación de una infraestructura de datos de alto rendimiento para la IA

Paso 1: Revise sus sistemas de datos actuales

Antes de lanzarse a crear una infraestructura preparada para la IA, es esencial conocer a fondo el entorno de datos actual. Saltarse este paso puede dar lugar a costosos errores a largo plazo. Empiece por evaluar sus sistemas de datos actuales para establecer una base sólida de mejora.

Realice una auditoría completa de los datos

Una auditoría de datos exhaustiva es clave para obtener una imagen clara de los activos de datos de su organización. Empiece estableciendo objetivos claros para la auditoría y catalogando todas sus fuentes de datos. Esto incluye todo, desde sistemas heredados y almacenamiento en la nube hasta hojas de cálculo e incluso fuentes no autorizadas.

Examine detenidamente calidad de los datos evaluando factores como la precisión, la exhaustividad, la coherencia, la puntualidad, la unicidad y la validez. Utilice técnicas de elaboración de perfiles para descubrir problemas como anomalías, duplicados o valores omitidos. Por ejemplo, es posible que encuentre incoherencias en el formato o en las convenciones de nomenclatura que deban corregirse antes de seguir adelante.

Siguiente, evalúe sus prácticas actuales de gestión de datos. Describa cómo se recopilan, almacenan, procesan y mantienen los datos en su organización. Este paso puede revelar lagunas en la gobernanza, como controles de entrada de datos deficientes o medidas de seguridad obsoletas. Asegúrese de que sus prácticas se ajustan tanto a las políticas internas como a las normas del sector.

Otro aspecto importante es analizar el acceso a los datos y los patrones de uso. Identifique quién tiene acceso a qué tipos de datos y determine si esos niveles de acceso son adecuados. Esto puede poner de manifiesto situaciones en las que los datos sensibles están sobreexpuestos o en las que los datos críticos no se comparten con los equipos que más los necesitan.

Cabe señalar que más del 80% de los proyectos de IA fracasan, a menudo porque las organizaciones se centran en síntomas superficiales en lugar de abordar problemas más profundos dentro de su infraestructura de datos.

"Ni siquiera las mejores herramientas de IA pueden solucionar un problema mal entendido. Las soluciones duraderas requieren identificar y abordar los verdaderos puntos de dolor del flujo de trabajo en un proceso." - Terry Cangelosi y Bobby Hunter, Grupo Orr

Finalmente, documéntalo todo en un informe detallado. Incluya sus conclusiones sobre problemas de calidad de datos, vulnerabilidades de seguridad y lagunas en las prácticas de gestión, junto con recomendaciones prácticas para abordar cada área. Este informe se convierte en la base para integrar sistemas de datos preparados para la IA.

Una vez realizada la auditoría, el siguiente paso es adaptar los sistemas a las normas de cumplimiento y gobernanza.

Definir los requisitos de cumplimiento y gobernanza

Para las organizaciones con sede en Estados Unidos, comprender los requisitos de cumplimiento no es negociable. Las leyes de protección de datos varían según el sector y el estado, por lo que abordarlas en una fase temprana puede evitarle costosas infracciones posteriores.

Empiece por identificar las normativas aplicables a su organización, como HIPAA, SOX, GLBA o CCPA. Por ejemplo, las organizaciones sanitarias deben cumplir las normas HIPAA para los datos de los pacientes, mientras que las empresas financieras tienen que cumplir las normas SOX y GLBA. Si su organización opera en California o presta servicios a sus residentes, también entra en juego la normativa CCPA para la protección de datos de los consumidores.

Los requisitos de residencia de los datos son otro factor crítico. Algunas normativas exigen que determinados tipos de datos permanezcan dentro de las fronteras de Estados Unidos o cumplan ciertas certificaciones de seguridad. Comprender estas normas guiará las decisiones sobre los proveedores de la nube y la arquitectura de almacenamiento.

Además, revise sus políticas de conservación y eliminación de datos para asegurarse de que cumplen la normativa. Algunas leyes le obligan a conservar datos específicos durante un periodo determinado, mientras que otras exigen la eliminación inmediata de la información personal cuando se solicite. Estas normas influyen directamente en el diseño de sus sistemas de almacenamiento y en la gestión del ciclo de vida de los datos.

Para concluir este paso documente las lagunas de cumplimiento y cree un plan de corrección. Céntrese en los problemas más acuciantes que podrían retrasar la implantación de la IA o dar lugar a sanciones normativas. Establezca plazos claros, asigne responsabilidades y defina métricas de éxito para cada tarea. Abordar estas lagunas por adelantado garantiza que la gobernanza de los datos sea lo suficientemente sólida como para respaldar iniciativas avanzadas de IA.

Omitir esta labor fundamental suele acarrear graves problemas más adelante, cuando solucionarlos resulta mucho más caro y perturbador.

Paso 2: Configurar una integración de datos escalable

Una vez finalizada la auditoría de datos e identificados los requisitos de conformidad, el siguiente paso es reunir todas las fuentes de datos en un sistema unificado. Por término medio, las empresas modernas dependen de 187 a 190 aplicaciones, lo que crea una complicada red de datos que debe funcionar en armonía. Para 2025, se prevé que la creación mundial de datos alcance los 163 zettabytes anuales. Con cantidades tan asombrosas de datos, contar con una estrategia de integración escalable es fundamental para que las iniciativas de IA tengan éxito.

Los datos actuales están repartidos entre sistemas locales, múltiples nubes y ubicaciones periféricas, lo que puede desbordar los métodos de integración tradicionales. Para hacer frente a esta situación, las empresas están recurriendo a plataformas de integración híbrida para reunir estos diversos entornos a la perfección.

Desglosemos cómo conectar fuentes de datos híbridas y diseñar canalizaciones de datos eficientes por lotes y en streaming.

Conectar fuentes de datos híbridas

Las plataformas de integración híbrida simplifican el proceso de unificación de datos y aplicaciones en entornos locales y multi-nube. Este enfoque elimina los silos de datos que a menudo obstaculizan las iniciativas de IA.

"Una plataforma de integración híbrida debe proporcionar a las organizaciones todas las herramientas que necesitan para simplificar y facilitar la integración de datos y aplicaciones en cualquier entorno local y multicloud. Con los silos de datos rotos, las empresas tienen una oportunidad increíble para convertir sus datos en conocimientos procesables, lo que les permite tomar mejores decisiones más rápido." - Pete McCaffrey, director de marketing de IBM Hybrid Cloud

Cuando seleccione una plataforma de integración, céntrese en funciones como la gestión del ciclo de vida de las API, la compatibilidad con datos estructurados y no estructurados, el procesamiento en tiempo real a través de arquitecturas de mensajería y basadas en eventos, y las capacidades de transferencia de datos a alta velocidad. Por ejemplo, Actian DataConnect ofrece una integración perfecta en entornos en la nube, locales e híbridos, y gestiona tipos y volúmenes de datos ilimitados.

Ejemplos reales ponen de relieve las ventajas de la integración híbrida. Emirates Global Aluminum (EGA) implantó una configuración híbrida que conectaba servicios de nube privada con centros de datos locales y plataformas de nube pública. Este enfoque redujo la latencia, soportó la IA avanzada y la automatización, y logró un procesamiento de IA de 10 a 13 veces más rápido con un ahorro de costes del 86% para casos de uso de imágenes y vídeo. Del mismo modo, Uniper desarrolló un panel de control centralizado para gestionar las aplicaciones en la nube y en los sistemas locales, lo que permitió lanzar servicios más rápidamente y mejorar el rendimiento sin interrumpir la infraestructura crítica.

Cuando evalúe plataformas, dé prioridad a medidas de seguridad sólidas como el cifrado, la gestión de identidades y los controles de acceso. Además, asegúrese de que la plataforma puede gestionar diversos formatos de datos y cumplir sus requisitos de conformidad.

Creación de cadenas de datos en flujo y por lotes

Los sistemas de IA se nutren de datos históricos y en tiempo real. Por eso es esencial crear canales de procesamiento por lotes y de streaming sólidos para gestionar los enormes volúmenes de datos diarios.

En el caso de los flujos de datos, el diseño debe tener en cuenta la escalabilidad y una latencia mínima. Los sistemas distribuidos con procesamiento paralelo pueden ayudar a mantener el rendimiento a medida que crecen los volúmenes de datos. La automatización de las pruebas y la supervisión con sistemas de alerta también puede ayudar a detectar y resolver los problemas de rendimiento en una fase temprana.

Los canales de streaming deben hacer hincapié en la tolerancia a fallos y el alto rendimiento. Las herramientas deben mantener el estado y ajustar dinámicamente la asignación de recursos para hacer frente a las demandas cambiantes. La implementación de la Captura de Datos de Cambios (CDC) garantiza la sincronización de datos en tiempo real. Dado que más del 80% de los responsables de operaciones empresariales subrayan la importancia de la integración de datos para las operaciones diarias, la creación ahora de sólidos procesos por lotes y de streaming preparará sus aplicaciones de IA para escalar con eficacia y ofrecer valor a largo plazo.

Paso 3: Crear una sólida gobernanza de datos

Una vez implantados los canales de datos integrados, el siguiente paso es establecer una gobernanza sólida que garantice la coherencia y la seguridad de los datos para los sistemas de IA. Según Gartner, el 80% de las organizaciones digitales corren el riesgo de fracasar sin una gobernanza de datos moderna. A pesar de que el 68% de las empresas destinan casi el 30% de sus presupuestos de TI a la gestión de datos, solo el 12% alcanza la madurez de la IA. Una gobernanza sólida garantiza que los modelos de IA se alimenten con datos precisos y fiables, cumplan con normativas como GDPR y CCPA, y ayuden a mitigar el sesgo de la IA. Esto crea un marco para políticas claras y ejecutables que apoyan las iniciativas de IA con eficacia.

Crear marcos de gobernanza federados

Los modelos de gobernanza tradicionales suelen plantear problemas: los sistemas centralizados pueden crear cuellos de botella, mientras que los enfoques descentralizados pueden dar lugar a silos de datos y normas incoherentes. Un modelo de gobernanza federada ofrece un término medio al combinar la elaboración centralizada de políticas con la ejecución localizada, garantizando normas unificadas y potenciando a los equipos individuales.

"El gobierno de datos federado es un modelo de gobierno híbrido diseñado para lograr un equilibrio entre el control descendente y la autonomía local, integrando principios de gobierno de datos centralizados con una ejecución descentralizada." - Michael Meyer

En este modelo, un órgano de gobierno central define las políticas organizativas, los requisitos de cumplimiento y los criterios de medición, mientras que los equipos locales se encargan de la ejecución diaria. Este enfoque permite a los equipos gestionar sus productos de datos de forma independiente, al tiempo que se adhieren a las normas generales de gobernanza.

Un buen ejemplo es The Very Group. En 2020, Steve Pimblett, Director de Datos, introdujo una estructura de gobernanza de centro y radios utilizando Alation. Esta configuración centralizó la coordinación de políticas de alto nivel al tiempo que daba flexibilidad a los departamentos individuales para gestionar sus necesidades de datos, lo que dio lugar a una cultura de datos más cohesionada y avanzada.

Los pasos clave para implantar la gobernanza federada incluyen:

• Formar un consejo de gobierno con administradores locales: Este consejo debe definir las políticas organizativas y adaptar las directrices centrales a los dominios de datos específicos. Incluya representantes de TI, jurídicos, de cumplimiento y de las principales unidades de negocio.
• Adopte un catálogo de datos escalable: Centralizar los metadatos favorece el descubrimiento de activos y fomenta un entendimiento compartido entre los equipos.
• Normalizar la clasificación de los datos: Utilice una taxonomía coherente para aclarar los tipos de datos, los niveles de sensibilidad y las restricciones de uso, garantizando una interoperabilidad más fluida.

Una vez establecidos los marcos de gobernanza, la automatización resulta crucial para aplicar estas normas de forma eficaz y a escala.

Aplicación automatizada de políticas

La aplicación automatizada de las políticas garantiza la coherencia, reduce los errores y mantiene el cumplimiento de las normativas bajo control, al tiempo que aligera la carga de trabajo operativo. Las principales ventajas son la detección en tiempo real de las infracciones de las directivas, los flujos de trabajo de corrección, el control de acceso coherente y los registros de auditoría completos.

Por ejemplo, CHRISTUS Health implantó herramientas de gobierno automatizadas para gestionar las complejidades de su sistema de historiales médicos electrónicos (EHR). En 2023, utilizaron la solución de linaje de datos de MANTApara mejorar la transparencia, resolver problemas de forma proactiva y mantener la conformidad en su entorno de datos sanitarios. Este tipo de herramientas avanzadas de linaje de datos ayudan a las organizaciones a pasar de la resolución reactiva de problemas a un enfoque más proactivo, lo que permite una gobernanza ágil.

Para implantar la aplicación automatizada de políticas:

• Involucre a expertos en la materia: Asegúrese de que las políticas automatizadas se ajustan a las necesidades empresariales y los flujos de trabajo reales implicando a expertos de cada dominio de datos.
• Implante una plataforma activa de gobernanza de datos: Utilice una plataforma con funciones como un repositorio centralizado de políticas, herramientas de transparencia, análisis de aplicación y registros de auditoría en tiempo real. Por ejemplo, la Plataforma de Inteligencia de Datos de Actian proporciona estas capacidades a través de la tecnología gráfico de conocimiento y las funciones de gobierno federado.
• Definir métricas de cumplimiento: Realice un seguimiento de métricas como los índices de cumplimiento de las políticas, la frecuencia de las infracciones, los tiempos de respuesta ante incidentes, el cumplimiento de la normativa y los índices de adopción de las herramientas de gobernanza para medir la eficacia del sistema.
• Implemente la gobernanza por excepción: Establezca límites de tolerancia y supervise el rendimiento para identificar y resolver rápidamente los incumplimientos de las políticas.

La gobernanza automatizada no solo simplifica el cumplimiento, sino que también refuerza la base para desplegar modelos de IA de forma eficiente y segura.

Paso 4: Supervisar la calidad y el rendimiento de los datos

Una vez establecidos los marcos de gobernanza y las canalizaciones integradas, el siguiente paso crucial es vigilar de cerca la calidad y el rendimiento de los datos. No se trata sólo de un "bonito detalle", sino de algo esencial. La mala calidad de los datos cuesta a las empresas una media de 12,9 millones de dólares al año. Gartner incluso predice que la observabilidad de los datos será un aspecto clave en 2025. ¿Por qué? Porque hoy en día, los ingenieros de datos dedican casi la mitad de su tiempo a tareas rutinarias de fiabilidad, mientras que los analistas de datos dedican entre el 40 y el 80% de su tiempo a garantizar la calidad de los datos. El sector está avanzando hacia soluciones proactivas, con las plataformas de observabilidad de IA a la cabeza. Estas herramientas pueden detectar y abordar los problemas antes de que perjudiquen el rendimiento del modelo de IA.

Seguimiento de la calidad de los datos en tiempo real

La supervisión en tiempo real lleva la gestión de la calidad de los datos al siguiente nivel. En lugar de basarse en umbrales estáticos, el aprendizaje automático define líneas de base "normales" y señala desviaciones sutiles que podrían sesgar los modelos de IA. Estas plataformas reúnen métricas, registros y trazas para ofrecer una imagen completa de la salud de los datos, al tiempo que permiten la detección proactiva de anomalías. Las herramientas basadas en IA agilizan el proceso automatizando tareas como el perfilado de datos, la detección de anomalías e incluso la limpieza de datos.

Estas son algunas de las características clave de la supervisión moderna de la calidad de los datos:

• Detección inteligente de anomalías: La IA aprende de los datos históricos para detectar patrones inusuales y anomalías. Puede incluso predecir problemas y rellenar los datos que faltan basándose en tendencias pasadas.
• Perfiles de datos automatizados: Analiza continuamente los cambios en la estructura, el volumen o la calidad de los datos que podrían interrumpir las aplicaciones de IA posteriores.
• Supervisión del cumplimiento: Ayuda a garantizar el cumplimiento de normativas como GDPR o HIPAA mediante la identificación de errores y el mantenimiento de la precisión de los datos, reduciendo la necesidad de auditorías que requieren mucho trabajo.
• Análisis de la causa raíz: Las herramientas avanzadas no sólo le dicen que algo ha ido mal, sino que le ayudan a entender por qué, lo que acelera la resolución.

Para que la supervisión en tiempo real sea eficaz, defina indicadores clave de rendimiento (KPI) para la calidad de los datos, como integridad, precisión, coherencia y puntualidad. El uso de estándares abiertos como OpenTelemetry también puede ayudar a reducir costes y mejorar la compatibilidad entre sistemas.

La supervisión en tiempo real prepara naturalmente el terreno para una gestión proactiva de los incidentes.

Configurar la gestión automatizada de incidencias y alertas

Una vez establecido el seguimiento en tiempo real, el siguiente paso es convertir la información en acciones. Los sistemas automatizados de gestión de incidencias están diseñados precisamente para eso. Envían alertas contextualizadas antes de que los problemas se agraven, lo que ayuda a los equipos a abordar los problemas antes de que afecten al rendimiento de la IA.

Por ejemplo, Actian Data Observability proporciona una solución robusta con alertas en tiempo real, métricas basadas en SQL y tickets de incidencias automatizados. Esto permite a las organizaciones pasar de la resolución reactiva de problemas a la gestión proactiva de la calidad.

He aquí cómo es una gestión automatizada de incidentes eficaz:

• Alertas basadas en umbrales: Envía notificaciones en tiempo real en el momento en que se superan los umbrales.
• Análisis predictivo y corrección automatizada: Combina el análisis predictivo con las correcciones automatizadas, lo que garantiza que los problemas se resuelven rápidamente y están respaldados por registros de auditoría detallados.
• Completas pistas de auditoría: Proporciona un registro claro de los incidentes para respaldar el cumplimiento y la mejora continua.
• Seguimiento del recorrido del usuario: Ayuda a determinar con precisión dónde los problemas de calidad de datos están causando los retos más significativos de rendimiento y costes.

Al implantar estos sistemas, es importante optimizar las políticas de retención de datos y sopesar los costes de almacenamiento frente al valor de los datos supervisados. Céntrese en alertas que ofrezcan información procesable para que los equipos puedan abordar eficazmente las amenazas reales a la calidad de los datos.

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Paso 5: Automatizar los flujos de datos y de trabajo

Una vez que haya configurado la supervisión de la calidad de los datos en tiempo real y la gestión automatizada de incidencias, el siguiente paso es automatizar sus canalizaciones de datos. ¿Por qué? Porque el procesamiento manual de datos simplemente no puede seguir el ritmo de las crecientes demandas del mundo actual impulsado por los datos. De hecho, se espera que el mercado mundial de canalización de datos se dispare de casi 12.300 millones de dólares en 2025 a 43.600 millones de dólares en 2032, creciendo a una tasa anual compuesta de casi el 20%. Este crecimiento subraya una tendencia clara: las organizaciones confían cada vez más en la automatización para gestionar mayores volúmenes de datos sin un esfuerzo manual constante.

La automatización no solo ahorra tiempo, sino que también mejora la fiabilidad. Libera a los ingenieros de datos para que se centren en tareas de gran valor, como crear modelos de IA avanzados o abordar retos empresariales complejos. Y con la automatización como columna vertebral, los ajustes del flujo de trabajo se simplifican aún más con herramientas sin código o de bajo código.

Diseño de cadenas de datos escalables

La creación de canalizaciones de datos escalables es esencial para garantizar que el sistema pueda gestionar cargas de datos cada vez mayores sin sudar la gota gorda. Empieza con un diseño modular y combínalo con una infraestructura nativa de la nube que pueda escalar automáticamente los recursos en función de la demanda.

He aquí cómo enfocarlo:

• Componentes modulares: Diseñe cada parte de la canalización como un módulo independiente. De este modo, puede escalar componentes específicos -como asignar más recursos a la ingesta de datos durante las horas punta- sin tener que revisar todo el sistema.
• Control de versiones: Herramientas como Git son fundamentales para hacer un seguimiento de los cambios, colaborar y revertir las actualizaciones cuando sea necesario.
• Validación integrada: No espere hasta el final para comprobar si hay errores. Añade pasos de validación a lo largo del proceso para detectar a tiempo problemas como desajustes de esquema, valores nulos o duplicados.
• Orquestación automatizada: Utilice herramientas como Airflow o Prefect para gestionar la ejecución de tareas y los reintentos. Estos sistemas pueden intentar la recuperación automatizada cuando algo va mal, solo recurriendo a humanos si es necesario.
• Adaptarse a la evolución del esquema: Las estructuras de datos cambian con el tiempo, por lo que hay que planificar la evolución de los esquemas. Utilice herramientas que detecten los cambios y garanticen que las transformaciones se adaptan sin interrumpir los procesos posteriores.
• Despliegue seguro: Los indicadores de funciones y las implantaciones escalonadas permiten probar las actualizaciones en entornos controlados antes de la implantación completa, lo que minimiza los riesgos y permite una rápida reversión en caso necesario.

"Shakudo nos dio la flexibilidad para utilizar los componentes de la pila de datos que se ajustan a nuestras necesidades y evolucionar la pila para mantenernos al día con la industria." - Neal Gilmore, vicepresidente sénior de datos y análisis empresariales

Mientras que las canalizaciones sólidas proporcionan la base técnica, las herramientas sin código facilitan el ajuste y el mantenimiento de los flujos de trabajo.

Utilizar herramientas de flujo de trabajo sin código o con código reducido

Las plataformas sin código y de código reducido están cambiando las reglas del juego de la automatización de canalizaciones de datos. Estas herramientas permiten a los usuarios no técnicos contribuir al desarrollo de canalizaciones, al tiempo que ofrecen la flexibilidad que necesitan los equipos técnicos. ¿Cuál es el resultado? Un despliegue más rápido y una colaboración más sencilla entre equipos.

Estas plataformas utilizan interfaces visuales y herramientas preconstruidas para simplificar el desarrollo. No sólo aceleran el proceso, sino que también facilitan la comprensión de la lógica de las canalizaciones a todos los implicados. Muchas herramientas modernas incorporan incluso IA, lo que permite a los usuarios describir las tareas en un inglés sencillo y dejar que el sistema se encargue de la ejecución técnica.

Una característica destacada es la posibilidad de que las canalizaciones se ajusten automáticamente cuando cambian los metadatos de origen. Por ejemplo, si una fuente de datos introduce nuevos campos o modifica los tipos de datos, estas herramientas pueden adaptar automáticamente los procesos posteriores, reduciendo el mantenimiento manual.

Al elegir una plataforma sin código o de bajo código, priorice las soluciones con:

• Gran capacidad de integración.
• Seguridad y supervisión fiables.
• Soporte de scripts o módulos personalizados para gestionar requisitos más complejos.

La integración de la validación automática de datos en estos flujos de trabajo garantiza la integridad de los datos en cada paso, reduciendo la necesidad de supervisión manual.

Las organizaciones que invierten en una infraestructura de datos escalable, incluidas las herramientas de automatización sin código, han registrado un aumento del 20% en la eficiencia operativa. Esta mejora se debe a la reducción de la intervención manual, a ciclos de implantación más rápidos y a una gestión de datos más coherente.

"El futuro de la empresa se construirá sobre los datos, y la escalabilidad será el factor definitorio de quién triunfe". - Marc Benioff, CEO de Salesforce

Paso 6: Implantar almacenamiento e informática de alto rendimiento

Una vez que sus canalizaciones de datos automatizadas están en funcionamiento, el siguiente paso es centrarse en la creación de una infraestructura sólida que pueda hacer frente a las grandes demandas de las cargas de trabajo de IA. Las aplicaciones de IA prosperan con un acceso rápido a los datos y potentes capacidades informáticas. Para garantizar operaciones fluidas durante el entrenamiento y la inferencia, necesita recursos de almacenamiento y computación que eliminen los posibles cuellos de botella.

Si el sistema de almacenamiento es demasiado lento, las costosas GPU pueden quedar inactivas. Del mismo modo, una potencia de cálculo insuficiente puede convertir tareas rápidas en procesos largos. Las soluciones de almacenamiento modernas y las configuraciones de nube híbrida permiten escalar el rendimiento y los costes por separado, lo que proporciona flexibilidad para adaptarse según sea necesario.

Elija soluciones de almacenamiento escalables

Las cargas de trabajo de IA conllevan necesidades de almacenamiento que los sistemas empresariales tradicionales a menudo tienen dificultades para satisfacer. El almacenamiento debe seguir el ritmo de las GPU y gestionar los enormes conjuntos de datos que requieren los modelos de IA. El almacenamiento flash, por ejemplo, ofrece una velocidad significativamente mayor que los discos duros tradicionales y es esencial para las operaciones activas de IA.

Busque soluciones de almacenamiento que le permitan escalar el rendimiento y la capacidad de forma independiente. Este enfoque evita pagar de más por un almacenamiento de alto rendimiento cuando solo se necesita más espacio, o no ofrecer el máximo rendimiento cuando se requiere un acceso más rápido.

Cuando evalúe las opciones de almacenamiento, adapte las métricas de rendimiento -como el ancho de banda, las IOPS y la latencia- a las necesidades específicas de sus aplicaciones de IA. Por ejemplo:

• El entrenamiento de grandes modelos lingüísticos suele requerir un gran ancho de banda sostenido para alimentar de datos a varias GPU.
• La inferencia en tiempo real se centra en minimizar la latencia para obtener respuestas rápidas.

El almacenamiento de objetos es especialmente útil para gestionar grandes cantidades de metadatos. Para optimizar su estrategia de almacenamiento, tenga en cuenta:

• Ciclo de vida y gestión de datos: Separe los datos "activos" a los que se accede con frecuencia de los datos "inactivos" utilizados para el archivado o el cumplimiento de normativas. Utilice sistemas como Azure Managed Lustre, Azure NetApp Files o sistemas de archivos NVMe/SSD locales para los datos activos. Los datos inactivos se pueden mover automáticamente a niveles de almacenamiento de menor coste. Implemente el control de versiones de datos para realizar un seguimiento de los cambios en los conjuntos de datos y modelos, lo que ayuda con las reversiones y la reproducibilidad.
• Seguridad y rendimiento: Protege tus datos de IA de amenazas como la piratería informática o la manipulación, al tiempo que garantizas que las medidas de seguridad no ralenticen el rendimiento.

Un ejemplo del mundo real procede de VAST Data, cuya tecnología de reducción de similitudes logra una reducción del tamaño de los datos de 3:1 para los canales de formación de IA en comparación con los métodos tradicionales de compresión y deduplicación.

Una vez instalado el almacenamiento escalable, el siguiente paso es integrar estos recursos en un entorno de nube híbrida flexible.

Utilizar arquitecturas de nube híbrida

Basándose en el almacenamiento escalable, las arquitecturas de nube híbrida llevan el rendimiento de la IA al siguiente nivel equilibrando el coste y las necesidades de computación. Según el informe 2024 State of the Cloud de Flexera, el 89% de las organizaciones utilizan actualmente un modelo multicloud, y el 73% adopta configuraciones de nube híbrida. Este uso generalizado pone de relieve las ventajas prácticas de los enfoques híbridos para las cargas de trabajo de IA.

¿La principal ventaja? Flexibilidad financiera. Las nubes públicas son ideales para cargas de trabajo variables o estacionales: sólo se paga por lo que se utiliza. Mientras tanto, las cargas de trabajo predecibles y estables pueden permanecer en sistemas privados o locales, donde los costes son más estables. Este equilibrio es especialmente útil para los proyectos de IA, en los que las demandas de cálculo pueden variar significativamente entre el entrenamiento y la inferencia.

La distribución de las cargas de trabajo de la IA está cambiando. En 2023, la formación representaba el 80% de las cargas de trabajo, pero para 2028, se espera que esa división cambie a un 20% de formación y un 80% de inferencia, con una distribución equilibrada 50:50 prevista para 2025. Esto significa que su infraestructura debe adaptarse a estos patrones cambiantes sin requerir una revisión completa.

Ejemplos reales muestran las ventajas de la nube híbrida:

• Walmart: Utiliza un "modelo de triplete" que combina dos plataformas de nube pública con su nube privada, repartidas por varias regiones de Estados Unidos. También gestiona 10 000 nodos de nube periférica en sus tiendas y clubes para un procesamiento de IA escalable y de baja latencia en los puntos de interacción con el cliente.
• Netflix: Confía en la nube pública para la gestión de contenidos y el seguimiento de los datos de los usuarios, al tiempo que utiliza una red privada de distribución de contenidos basada en la nube para reducir la latencia del streaming de vídeo.

Para obtener ventajas específicas de la IA, la nube híbrida garantiza que los modelos tengan acceso a los datos más recientes, independientemente de dónde estén almacenados geográficamente.

Las organizaciones pueden empezar en la nube, controlar los costes y migrar las cargas de trabajo a las instalaciones según sea necesario. Una referencia habitual es utilizar entre el 60% y el 70% del coste total de los sistemas de compra como umbral para decidir cuándo cambiar las cargas de trabajo. Para tomar decisiones con conocimiento de causa, realice un seguimiento de las necesidades de alojamiento de datos y modelos (en gigabytes) en relación con el número de transacciones por segundo que puede gestionar una sola GPU.

Una conectividad de red rápida y segura también es esencial para la inferencia de IA. La adyacencia a la nube (situar los sistemas cerca de nubes públicas) puede reducir la latencia y mejorar el rendimiento de las aplicaciones distribuidas.

"Al emplear un enfoque de nube híbrida para la infraestructura, podemos "fallar rápidamente hacia adelante" a medida que hacemos correcciones a nuestros modelos de negocio, evaluamos los costos y tomamos decisiones sobre cómo las tecnologías de IA impulsarán nuestra ventaja competitiva." - Liam Yu, director sénior de marketing de soluciones de productos, sistemas integrados de Hitachi Vantara

"La nube híbrida es la base del acceso global a los datos de archivos no estructurados distribuidos, que sustenta el éxito del uso empresarial de la IA. No sacará el máximo partido de la IA en la empresa sin acceso a todos sus datos no estructurados. Y no se puede ofrecer este nivel de acceso global seguro sin nube híbrida". - Jim Liddle, Nasuni

Esta infraestructura constituye la espina dorsal del rápido procesamiento de datos y la formación de modelos que exige la IA.

Paso 7: Añadir inteligencia de datos basada en IA

Una vez que haya creado una infraestructura de datos escalable y automatizada, es hora de llevar las cosas al siguiente nivel aprovechando la IA para extraer información procesable. Con sus sistemas informáticos y de almacenamiento de alto rendimiento, la inteligencia impulsada por la IA puede transformar sus datos en una potente herramienta para responder a preguntas complejas, identificar patrones ocultos y realizar predicciones precisas. Este paso convierte su infraestructura en un sistema dinámico capaz de descubrir información de una forma que los métodos tradicionales simplemente no pueden igualar.

Las plataformas analíticas basadas en IA combinan el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y la gestión avanzada de datos para superar las capacidades de las herramientas analíticas tradicionales. Estas plataformas procesan enormes conjuntos de datos casi en tiempo real y revelan relaciones y tendencias que los analistas humanos tardarían semanas en descubrir.

La característica más destacada de la analítica de IA es la automatización. Desde la preparación y limpieza de datos hasta el modelado y la visualización, estas plataformas se encargan de todo, proporcionando información y recomendaciones prácticas más rápido que nunca.

Utilizar plataformas de análisis basadas en IA

Las plataformas basadas en IA están diseñadas para manejar datos estructurados (como bases de datos) y no estructurados (como publicaciones en redes sociales, correos electrónicos, imágenes y documentos). Gracias a sus funciones de lenguaje natural, los usuarios pueden formular preguntas en inglés sencillo y la plataforma las traduce en consultas SQL, extrae datos de imágenes y genera visualizaciones y perspectivas al instante.

Tomemos como ejemplo la plataforma de inteligencia de datos Actian. Utiliza gráfico de conocimiento y la gobernanza federada para democratizar el acceso a los datos al tiempo que se mantienen estrictas medidas de cumplimiento y seguridad. Este equilibrio permite a las organizaciones ampliar las iniciativas de IA sin sacrificar el control sobre la información sensible.

Una de las mayores ventajas de las consultas basadas en IA es su capacidad para descubrir perspectivas que no están influidas por las suposiciones de los científicos de datos. Estas herramientas suelen incluir modelos de aprendizaje automático preentrenados para tareas como la detección del lenguaje y el análisis de sentimientos, lo que las hace accesibles incluso a usuarios sin conocimientos técnicos. A la hora de elegir una plataforma, busque características como sólidas capacidades de consulta en lenguaje natural, integración perfecta con sus fuentes de datos existentes y compatibilidad con varios formatos de datos.

Soluciones de datos Connect Edge e IoT

La IA periférica lleva la potencia del análisis directamente a la fuente de datos. En lugar de enviar los datos de los sensores IoT a la nube para su procesamiento, la IA periférica permite a los dispositivos locales procesar y analizar los datos in situ. Este enfoque reduce la latencia, mejora la privacidad de los datos y permite tomar decisiones en tiempo real en áreas como la fabricación, los vehículos autónomos y la supervisión sanitaria.

Mientras que la analítica centralizada proporciona información detallada sobre grandes conjuntos de datos, la IA de vanguardia acelera la toma de decisiones proporcionando inteligencia donde más se necesita: sobre el terreno.

El potencial de crecimiento en este ámbito es enorme. Se prevé que el mercado de la IA en los bordes, valorado en 14.800 millones de dólares en 2023, se dispare hasta los 163.000 millones de dólares en 2033. Del mismo modo, se espera que el mercado de dispositivos habilitados para IoT alcance los 6.500 millones de dólares en 2030. La capacidad de tomar decisiones instantáneas basadas en las condiciones locales cambia las reglas del juego, especialmente en entornos en los que cada milisegundo cuenta.

Para integrar con éxito soluciones edge e IoT, céntrese en estas áreas clave:

• Selección de hardware: Elija los dispositivos en función de su potencia de procesamiento, eficiencia energética y compatibilidad con sus necesidades. Los microcontroladores (MCU) son ideales para tareas sencillas, mientras que los microprocesadores (MPU) pueden gestionar cargas de trabajo de IA más complejas.
• Optimización de modelos: Técnicas como la cuantización y la poda ayudan a adaptar los modelos de inteligencia artificial a los dispositivos periféricos, garantizando su eficacia sin comprometer la precisión.
• Medidas de seguridad: Priorice los procesos de arranque seguros, el almacenamiento de datos cifrados y los métodos de autenticación fuertes para proteger los dispositivos y los datos. La detección de anomalías y las actualizaciones periódicas del firmware también son cruciales para mantener la seguridad.
• Integración perfecta: Asegúrese de que sus soluciones de borde se integran sin problemas con los sistemas en la nube y las plataformas empresariales para maximizar la escalabilidad y la eficiencia.

La eficiencia energética es otro factor crítico a medida que las organizaciones despliegan miles de dispositivos periféricos. Busque soluciones que equilibren el rendimiento con un bajo consumo de energía y considere herramientas automatizadas que simplifiquen la implantación y supervisión de los sistemas de IA periféricos. Esto no solo aumenta la eficiencia, sino que también respalda los esfuerzos de sostenibilidad a medida que crece la red.

Conclusiones: Construir una infraestructura de datos preparada para el futuro

La creación de una infraestructura de datos adaptada a la IA prepara a su organización para el éxito a largo plazo. Los siete pasos descritos aquí establecen una base sólida y unificada que reconfigura la forma en que su empresa recopila, gestiona y aprovecha los datos, desde las fases iniciales hasta los conocimientos avanzados impulsados por la IA.

Al combinar la gobernanza, la automatización y la inteligencia impulsada por la IA, las organizaciones pueden lograr resultados cuantificables. Por ejemplo, las empresas con una gobernanza madura de los datos y la IA informan de mejoras en el rendimiento financiero que oscilan entre el 21% a 49% .. Además, McKinsey estima que la IA podría aumentar los beneficios empresariales en la asombrosa cifra de 4,4 billones de dólares anuales. 4,4 billones de dólares anuales. Estas cifras subrayan la urgencia de que las empresas inviertan en una sólida infraestructura de datos.

Este enfoque conduce a un sistema flexible y modular que puede adaptarse a la evolución de las tecnologías de IA y a las cambiantes necesidades empresariales. La flexibilidad es cada vez más importante, ya que se prevé que el mercado de integración de datos crezca de 13.600 millones de dólares en 2023 a 43.380 millones de dólares en 2033.

"La IA tiene el poder de transformar todo lo relacionado con la forma en que vivimos nuestras vidas". - Jon Lin, director de negocios de Equinix

Esta cita pone de relieve el potencial transformador de las estrategias cohesivas comentadas. Al centrarse en la integración, calidad y conformidad de los datos, su organización no sólo evita costosas ineficiencias, sino que también fomenta la innovación. La supervisión en tiempo real, la gobernanza automatizada y las canalizaciones de datos escalables garantizan operaciones más fluidas y allanan el camino para avances revolucionarios.

Esta infraestructura preparada para la IA se convierte en algo más que una plataforma técnica: evoluciona hasta convertirse en un activo estratégico. Acelera la toma de decisiones, recorta los gastos operativos y refuerza las prácticas de cumplimiento. Piense en lo siguiente: los empleados suelen dedicar hasta un 30% de su tiempo a buscar y preparar datos. Con flujos de trabajo automatizados y acceso unificado, sus equipos pueden aumentar significativamente la productividad y centrarse en tareas de mayor valor.

A medida que la IA se convierte cada vez más en una piedra angular de la ventaja competitiva en todos los sectores, su infraestructura con visión de futuro garantiza que su organización esté preparada para aprovechar las nuevas oportunidades. Al mismo tiempo, mantiene la seguridad y escalabilidad necesarias para un éxito sostenido. Las bases que ha sentado hoy garantizan que su infraestructura de datos siga siendo un catalizador del crecimiento, lo que permitirá a su empresa prosperar en un futuro impulsado por la IA. Al integrar sistemas escalables y procesos automatizados, su organización transforma sus datos en un motor de progreso continuo.

Preguntas frecuentes

¿Cómo pueden garantizar las organizaciones que su infraestructura de datos cumple normativas como HIPAA, SOX o CCPA cuando se preparan para la adopción de la IA?

Para cumplir normativas como HIPAA, SOXy CCPAlas empresas deben centrarse en estrategias sólidas de gobernanza de datos. Los pasos clave incluyen el uso de cifrado de datosestablecer controles de accesoy realizar auditorías periódicas para proteger la información sensible. Garantizar que las políticas internas de gestión de datos se ajustan a las normas reglamentarias es fundamental para reducir los riesgos potenciales.

También es importante evaluar cuidadosamente a los proveedores de datos para confirmar que cumplen los requisitos de conformidad. Incorporar herramientas automatizadas para la supervisión y la elaboración de informes puede simplificar el proceso de mantenimiento del cumplimiento al tiempo que se integran las soluciones de IA. Al integrar estas medidas en sus sistemas de datos, las organizaciones pueden abordar con confianza las exigencias normativas y minimizar los riesgos vinculados a la adopción de la IA.

¿Cuáles son las ventajas de utilizar una arquitectura de nube híbrida para las cargas de trabajo de IA y cómo mejora el rendimiento y la gestión de costes?

La arquitectura de nube híbrida ofrece una forma inteligente de gestionar las cargas de trabajo de IA al permitir a las organizaciones elegir el entorno adecuado para sus necesidades, ya sea en las instalaciones, en la nube pública o una combinación de ambas. Esta configuración ayuda a mantener la seguridad de los datos confidenciales al tiempo que se aprovecha la capacidad de la nube para escalar tareas de IA que requieren muchos recursos.

Con herramientas basadas en IA, los sistemas de nube híbrida pueden ajustar los recursos automáticamente en función de las demandas de carga de trabajo. Esto significa que las empresas pueden mantener un alto rendimiento sin pagar de más por la capacidad no utilizada. Además, las cargas de trabajo pueden distribuirse de forma eficiente, garantizando una alta disponibilidad y velocidades de procesamiento más rápidas sin salirse del presupuesto.

En resumen, la arquitectura de nube híbrida ofrece una combinación práctica de rendimiento, gestión de costes y controllo que la convierte en una gran opción para los proyectos centrados en la IA.

¿Cómo mejora la inteligencia de datos basada en IA los análisis tradicionales y qué ventajas aporta a la hora de descubrir ideas y hacer predicciones?

La inteligencia de datos impulsada por IA lleva la analítica tradicional al siguiente nivel combinando la automatización con el aprendizaje continuo. Este enfoque permite a las empresas procesar cantidades masivas de datos más rápidamente y con mayor precisión, reduciendo el riesgo de errores humanos y sesgos. ¿Cuál es el resultado? Información y predicciones fiables.

Algunas de las ventajas más destacadas son una toma de decisiones más informada, la identificación temprana de tendencias y el aumento de la eficiencia operativa. aumentar la eficacia operativa. Al automatizar las tareas rutinarias y detectar patrones que podrían pasar desapercibidos al análisis manual, la IA permite a las organizaciones adelantarse a los acontecimientos y navegar con confianza por las cambiantes demandas del mercado.

La infraestructura por sí sola no es suficiente: sus datos deben ser descubribles y significativos.
Descubra cómo las soluciones de inteligencia de datos de Actian preparan sus datos para la IA desde dentro.

Acerca de Actian Corporation

Actian permite a las empresas gestionar y gobernar con confianza los datos a escala, agilizando los entornos de datos complejos y acelerando la entrega de datos listos para la IA. El enfoque de inteligencia de datos de Actian combina el descubrimiento de datos, la gestión de metadatos y la gobernanza federada para permitir un uso más inteligente de los datos y mejorar el cumplimiento. Con capacidades intuitivas de autoservicio, los usuarios empresariales y técnicos pueden encontrar, comprender y confiar en los activos de datos en entornos en la nube, híbridos y locales. Actian ofrece soluciones flexibles de gestión de datos a 42 millones de usuarios en empresas de Fortune 100 y otras empresas de todo el mundo, al tiempo que mantiene una puntuación de satisfacción del cliente del 95%.