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En 2019, los CIO deberían esforzarse por lograr una arquitectura de análisis flexible

Los datos y el análisis son parte de la supervivencia diaria de las empresas. Pero según una nueva nota de investigación de Gartner Inc., las organizaciones están luchando por administrar los datos, y mucho menos por establecer un plan para los datos que vienen.

«Esta tendencia infructuosa continuará a menos que los profesionales técnicos actúen ahora para prepararse para la demanda futura», afirmó el informe «Guía de planificación de 2019 para datos y análisis», que se publicó a principios de este mes.

Con ese fin, los analistas de Gartner identificaron cinco tendencias a las que los CIO y los arquitectos de la información deberían prestar mucha atención durante el próximo año, una de las cuales es cómo el uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático se convertirán en herramientas útiles para la gestión de la información.

La base del informe se centra en el almacén de datos lógicos de Gartner o LDW, una práctica de gestión de datos nacida de la era del big data. En lugar de construir un único repositorio de datos central, Gartner comenzó a recomendar que las empresas crearan una vista única de los datos a través de una capa de datos virtual que conecta los repositorios de datos dispersos por la empresa y en la nube.

Los analistas advierten que no existe un plan único para establecer una arquitectura tan flexible ni sucederá de la noche a la mañana. En cambio, dice el informe, «el cambio será gradual e incremental, pero también inevitable».

Con un LDW implementado, los analistas de Gartner ahora recomiendan que los CIOs establezcan una arquitectura analítica que sea lo suficientemente flexible como para admitir tanto técnicas analíticas tradicionales como nuevas. La arquitectura debe utilizar un marco plug-and-play que pueda integrar fuentes de datos externas e internas juntas y combinar la recopilación de datos, el análisis y la entrega de conocimientos en una sola disciplina.

El objetivo final de una arquitectura de este tipo es acelerar la transformación digital y respaldar un entorno de «análisis en todas partes», donde el análisis se puede entregar incluso en el borde de la empresa. El informe detallado guía a los CIO y arquitectos de la información a través de las cinco tendencias y proporciona sugerencias de planificación para el próximo año.

Una tendencia es que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático junto con un LDW pueden crear una forma más inteligente de administrar los datos. Los beneficios son una vía de doble sentido: un LDW puede proporcionar inteligencia artificial y aprendizaje automático los datos de alta calidad necesarios para producir buenos resultados y la infraestructura necesaria para la implementación del modelo. Y la inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden ayudar a administrar cargas de trabajo complejas, consultar datos de manera eficiente y evaluar tanto el tipo de datos como el contenido a medida que ingresan al LDW, que el informe describió como «una de las áreas más interesantes del mercado actual».

Para comenzar en 2019, los analistas recomendaron que los CIO y los arquitectos de la información busquen casos de uso como la gestión de la carga de trabajo en los que la introducción de la IA y el aprendizaje automático podría afectar el rendimiento o donde haya algún tipo de superposición entre el LDW y la IA y el aprendizaje automático, por ejemplo. como calidad de los datos.

En la mayoría de las empresas, el procesamiento de la calidad de los datos es para los almacenes de datos que están separados de la inteligencia artificial y el trabajo de aprendizaje automático. Es posible que los CIO quieran fusionar esos dos esfuerzos y utilizar «las herramientas de calidad y transformación de datos de fuerza industrial que se utilizan para el LDW para el aprendizaje automático», según el informe.

También sugirieron que los CIO hagan un balance de los tipos de herramientas que ya están a su disposición. Según el informe, “la mayoría del software de sistemas de gestión de bases de datos comerciales tiene bibliotecas útiles de los algoritmos ML más populares. Cuando los algoritmos de aprendizaje automático comunes pueden cumplir con los nuevos requisitos analíticos, estas bibliotecas tradicionales proporcionan un medio simple y de bajo costo para cumplir con los requisitos analíticos «.

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