Tendencias en la gestión de datos y cómo afectan a la integración
Muchas de las tendencias de los últimos años han logrado pasar de ser conceptos emergentes a convertirse en enfoques de solución generalizados. Si bien las tendencias son pilares fundamentales de la forma en que las empresas abordan hoy en día la gestión de sus datos, también ofrecen una visión de las capacidades futuras para integrar los distintos elementos en una solución global e integrada.
La nube se está convirtiendo en la primera opción para los nuevos sistemas informáticos
Las empresas llevan ya unos años trasladando aplicaciones y componentes informáticos a la nube para ahorrar costes, mejorar el rendimiento y lograr la escalabilidad de las soluciones. A lo largo de 2019, están surgiendo nuevas tendencias en la migración a la nube, en las que la mayoría de las empresas recurren en primer lugar a soluciones en la nube para sus nuevos sistemas informáticos y solo se plantean soluciones locales si, por alguna razón, la nube no resulta viable. Esto incluye tanto soluciones SaaS listas para usar como infraestructura basada en la nube (IaaS y PaaS) para diversas necesidades, como almacenes de datos y aplicaciones desarrolladas internamente. Una de las últimas tendencias en la nube es la plataforma de integración como servicio (IPaaS), que consiste en un conjunto de capacidades basadas en la nube para integrar tanto componentes nativos de la nube como locales, con el fin de lograr una interoperabilidad fluida.
Migración del almacén de datos a la nube
Durante los últimos años, Hadoop ha sido la gran tendencia en los almacenes de datos en la nube. Muchas empresas han implementado Hadoop en sus propias instalaciones y ahora se enfrentan a unos costes operativos cada vez mayores, así como a retos a la hora de integrarlo con soluciones nativas de la nube. La tendencia de 2019 es que las empresas migren sus almacenes de datos a la nube, donde pueden gestionarse a un menor coste y con mayor rendimiento y escalabilidad. A medida que se produce esta migración, muchas empresas están revisando sus estrategias y capacidades de integración para evaluar cómo incorporar más fuentes de datos SaaS y datos en tiempo real procedentes de sistemas de IoT al almacén de datos para su análisis.
Reinicio del lago de datos
La naturaleza no estructurada de los lagos de datos los convirtió en la última moda durante los últimos cinco años, ya que los usuarios empresariales y otros se maravillaban ante la flexibilidad que suponía liberarse de las limitaciones de las estructuras de datos relacionales. Los primeros lagos de datos (a pequeña escala) parecían la solución perfecta para las organizaciones que buscaban agilidad. Sin embargo, lo que las empresas aprendieron es que una ventaja competitiva sostenible requiere cierto nivel de estructura y que sus lagos de datos se estaban convirtiendo rápidamente en un caos. Durante 2019, muchas empresas están relanzando sus lagos de datos, incorporando gobernanza de datos y compatibilidad con estructuras de datos relacionales como medio para respaldar la agilidad, al tiempo que permiten el análisis a escala empresarial y la sostenibilidad de las soluciones de datos.
El catálogo de datos y los metadatos para impulsar el uso
Una de las principales observaciones de los usuarios de datos (tanto profesionales como usuarios empresariales) es que saben que los datos que buscan existen, pero, a medida que aumentan los datos de la empresa, cada vez resulta más difícil encontrarlos. Esto está impulsando una mayor inversión en catálogos de datos y metadatos que no solo ofrecen el etiquetado tradicional de contenidos, sino que también incluyen, por ejemplo, puntuaciones sobre la calidad, la antigüedad y la fiabilidad de los datos. El catálogo y los metadatos que se recopilan se están utilizando para potenciar las capacidades de búsqueda, así como nuevas capacidades basadas en la inteligencia artificial para la correlación de datos y el análisis avanzado.
El IoT como la próxima ola del big data
El big data ya no es un reto emergente, sino una realidad operativa en la mayoría de las empresas. La novedad en el ámbito del big data es el origen de los datos. Cada vez son más las empresas que implementan dispositivos IoT, aplicaciones móviles y sensores integrados en la maquinaria que (en lugar de proporcionar grandes conjuntos de datos agregados) generan grandes volúmenes de flujos de datos independientes que deben gestionarse y conciliarse. El reto al que se enfrentan las empresas es gestionar las conexiones entre cada una de estas fuentes de datos independientes y encontrar una forma escalable de integrar los datos en el almacén de datos. Este es uno de los casos de uso clave de IPaaS.
Gestión híbrida de datos
Los sistemas locales no van a desaparecer a corto plazo, por lo que las empresas deben determinar cómo hacer que sus datos locales y en la nube coexistan e interactúen entre sí. Muchas empresas están abordando esta cuestión manteniendo sus almacenes de datos principales, orientados a la generación de informes, en sus propias instalaciones para evitar repercusiones en los usuarios finales, al tiempo que trasladan los datos de preparación, los datos especiales para análisis y otros elementos a una solución basada en la nube. A lo largo de 2019, se prestará especial atención a cómo gestionar las integraciones, tanto entre los diferentes componentes de la solución de gestión de datos como en las interfaces con las fuentes de datos y las aplicaciones consumidoras.
Cada una de estas tendencias constituye un elemento fundamental que sentará las bases de la próxima generación de soluciones híbridas de gestión de datos de las empresas. Ahora que los distintos aspectos del panorama han madurado, las empresas están centrando su atención en la integración de datos y soluciones, aprovechando opciones como la solución IPaaS Actian DataConnect y técnicas avanzadas de metadatos y catálogos para que los datos empresariales estén más integrados y sean más accesibles para los usuarios. Para obtener más información, visita DataConnect.
Mantente conectado
Te ofrecemos información detallada sobre los datos.
(por ejemplo, sales@..., support@...)
