Julianne Cuneo, consultor de Google Cloud para Big Data y análisis en la nube, ha afirmado que los enfoques basados en datos son fundamentales para las empresas tecnológicas y las nuevas empresas de todas las industrias.
Y es que, a medida que el volumen de datos que producen las personas y las empresas continúa creciendo exponencialmente, considera que sigue siendo difícil administrarlos y extraer su valor, especialmente a escala.
“Numerosos factores sustentan los desafíos, incluido el acceso y el almacenamiento de datos, herramientas inconsistentes, fuentes y formatos de datos nuevos y en evolución, preocupaciones de cumplimiento y consideraciones de seguridad”.
Es por esto que Google Cloud ha creado un nuevo documento técnico para ayudar a las compañías a identificar y resolver estos desafíos: “El futuro de los datos será unificado, flexible y accesible”.
El documento explora muchas de las razones más comunes para sacar el máximo partido a los datos, por ejemplo, cuando se necesite combinarlos en sistemas heredados con nuevas tecnologías.
“¿Significa esto mover todos sus datos a la nube? ¿Debería estar en una nube o distribuirse en varias? ¿Cómo extrae valor real de todos estos datos sin crear más silos?”.
En una entrada de blog se ha hecho estas preguntas, pero también ha hecho hincapié en que el cliente podría estar limitado a analizar los datos por lotes en lugar de procesarlos en tiempo real, lo que agregaría complejidad a la arquitectura y requeriría un mantenimiento costoso para combatir la latencia.
“O podría estar luchando con datos no estructurados, sin una forma escalable de analizarlos y administrarlos”.
Ha resaltado que los factores son numerosos, pero muchos se acumulan en el acceso inadecuado a los datos, “a menudo exacerbado por los silos y la capacidad insuficiente para procesarlos y comprenderlos”.
Tecnología de nube
Cuneo cree que la pila de tecnología moderna debe ser de una capacidad de transmisión que escale los datos, proporcione análisis en tiempo real, incorpore y comprenda diferentes tipos de datos.
Además, que permita usar AI/ML (Inteligencia Artificial/Machine Learning, Aprendizaje Automático) para obtener información de forma predictiva y poner en funcionamiento los procesos.
Estos requisitos, a su juicio, significan que para aprovechar de manera efectiva los activos de datos deberían estar unificados en toda la empresa, incluso entre proveedores, socios y plataformas, eliminando los silos organizativos y tecnológicos.
“Los datos no estructurados deben desbloquearse y aprovecharse en su estrategia de análisis”.
Considera que la pila de tecnología también debe ser lo suficientemente unificada y flexible para admitir casos de uso que van desde el análisis de datos, fuera de línea, hasta la transmisión en tiempo real y la aplicación de ML, sin mantener múltiples pilas de tecnología a medida.
La pila de tecnología, además, debería ser accesible bajo demanda, con soporte para diferentes plataformas, lenguajes de programación, herramientas y estándares abiertos compatibles con los conjuntos de habilidades existentes de los empleados.
“Con estos requisitos cumplidos estará equipado para maximizar sus datos, ya sea que eso signifique discernir y adaptarse a las expectativas cambiantes de los clientes o comprender y optimizar cómo sus ingenieros de datos y científicos de datos emplean su tiempo”.
El documento técnico se puede explorar en el link de descarga gratuito para que los datos empiecen a funcionar mejor para las empresa.
