Autor: Stiven Garcia

Hace algunos años, el uso indiscutible de herramientas como Power BI, Qlik y Tableau, entre otras, era imprevisto, pues no se tenía una cultura organizacional que dispusiera de los datos como fuente de conocimiento altamente útil. Incluso, hasta hace algunos años, donde los datos empezaron a tomar fuerza en la toma de decisiones informada, no se tenían herramientas de analítica de datos altamente desarrolladas ni metodologías y estrategias enfocadas a los datos. Hoy tenemos un panorama distinto, tenemos una cantidad enorme de herramientas enfocadas en datos que nos permiten trabajar y responder a cada una de las preguntas de negocio que nos hagamos.

En Wadua sabemos que el mundo no se detiene y, en especial, el mundo de la tecnología. Por esto, queremos que conozcas cuáles son algunas de las tendencias más interesantes y emocionantes que se están desarrollando en la actualidad.

DataOps:

Esta práctica busca una gestión de datos colaborativa entre la integración y automatización del flujo de los datos en todas las áreas de la organización, consiguiendo una optimización en el diseño, desarrollo y mantenimiento de aplicaciones basadas en datos. DataOps nace de DevOps, que une el desarrollo y la gestión de sistema; sin embargo, DataOps se enfoca totalmente en el procesamiento de datos para lograr la automatización, velocidad y precisión en su procesamiento. Todo esto da como resultado a las organizaciones la no duplicidad de datos al mejorar el procesamiento, la creación de una estrategia de datos al promover la colaboración y disponibilidad de datos en las áreas, y una eficiencia operativa mayor al implementar tecnologías de automatización.

Análisis aumentado:

Es una de las tendencias sobre las que más escucharás hablar, pues facilita en gran medida la extracción de información de conjuntos de datos, aprovechando el machine learning y la inteligencia artificial en conjunto con la integración de procesamiento natural del lenguaje, lo que permitirá la interacción directa de los usuarios con los datos. Un ejemplo de esto es Microsoft Copilot, Gemini (Google) y ChatGPT. 

Arquitectura de malla de datos

Es una aproximación descentralizada de la gestión y acceso a los datos de una compañía u organización. Se trata de dividir los datos almacenados en fragmentos de negocio donde un equipo se encargará de crear productos de análisis de datos. Las características principales de esta configuración son: la gestión independiente de datos por parte de cada área de la organización, plataforma de autoservicio donde los miembros de cada área pueden acceder y usar los datos, un control centralizado donde se recolecta información no dependiente de cada dominio y se controla, por ejemplo, la gestión de permisos.

 

Data Lakehouse

Es una estructura de almacenamiento que combina todas las fortalezas de un data lake y un data warehouse. Su desarrollo es necesario conforme al crecimiento exponencial de los datos generados y usados para alimentar los análisis de datos, facilitando así el aprendizaje automático, la inteligencia empresarial y las estadísticas predictivas. Todo esto con el beneficio de los bajos diferenciales de almacenamiento de los data lakes, ofreciendo la estructura organizada de un data warehouse.

Edge Computing

Esta tendencia desarrolla una estrategia eficaz para la recopilación de datos desde distintos dispositivos gracias a una conectividad de baja latencia, permitiendo un alto nivel de rendimiento.

Este concepto, como su nombre lo indica, se usa en los extremos exteriores del proceso de los datos, es decir, en los dispositivos cercanos a los usuarios y no en un centro de datos centralizado. Lo que se busca es que las aplicaciones que responden con rapidez a eventos específicos o recopilan datos como en el IoT, lo puedan hacer con una rapidez superior.

Entrelazado de datos mediante metadatos

También conocido como data fabric, es un sistema que separa la información de los metadatos, arquitectura que contribuye a mejorar el procesamiento de altos volúmenes de datos procedentes de distintas fuentes, agrupándolos bajo el mismo sistema de administración. Esto permite a las organizaciones gestionar de manera sencilla y ágil todos sus datos en un único espacio donde pueden accederlos y utilizarlos sin ningún tipo de inconveniente por incompatibilidad de herramientas.

Estas son algunas tendencias que se están implementando actualmente en el mundo de la analítica de datos. Con su constante uso, el análisis de datos pasó de ser una herramienta adicional que podía llegar a agregar valor a los procesos organizacionales, a una herramienta fundamental para entender dichos procesos, que permite la obtención y generación de conocimiento pertinente que facilita y orienta de mejor manera la toma de decisiones en las organizaciones. En  Wadua nos interesamos por todos los nuevos conceptos, herramientas y desarrollos para la analítica de datos, los entendemos y los apropiamos para ofrecerte la mejor solución analítica, de personas para personas.

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