El crecimiento exponencial de los datos, distribuidos entre mainframes, nubes y sistemas distribuidos, requiere una gobernanza rigurosa para garantizar el cumplimiento y el rendimiento. Sin un marco estructurado, la IA y el análisis revelan más defectos que valor. Cuanto más demoran las empresas en controlar la calidad y el flujo de sus datos, más retrasos y riesgos acumulan. ¿La clave? Integración inteligente y escalable que hace que los datos sean confiables, visibles y procesables.
Si bien hoy en día los datos constituyen la base de toda toma de decisiones, su volumen, diversidad y la proliferación de sistemas (en la nube, locales, mainframes) hacen que su control sea cada vez más difícil. Fragmentado, el entorno de datos nunca ha sido tan crítico.
Para cumplir con los requisitos regulatorios, garantizar la seguridad del sistema y habilitar capacidades de innovación, se vuelve esencial tener una visión de los datos clara, procesable y compatible.
Gobernanza, condición para el éxito de los casos de uso de IA
Ante esta complejidad surge una pregunta: ¿está el entorno de datos lo suficientemente preparado para afrontar el futuro? Son precisamente tecnologías como la inteligencia artificial y la analítica las que revelan sus límites, siempre que puedan confiar en un conocimiento preciso, estructurado y confiable de lo que existe. Sin esta visibilidad, las empresas se exponen a riesgos de error, incumplimiento y decisiones sesgadas. Esto también lo confirma Gartner, que estima que para 2027, el 60% de las organizaciones no lograrán aprovechar al máximo sus casos de uso de IA, precisamente debido a marcos de gobernanza de datos que son demasiado inconsistentes. Una advertencia clara: sin una base fiable, las tecnologías del futuro fracasarán.
Cuanto más demoran las empresas en estructurar su entorno de datos, más se acumula el retraso. Es por eso que la capacidad de descubrimiento (esa capacidad de localizar, comprender y contextualizar datos) se está convirtiendo hoy en una palanca esencial para la transformación. Se basa en un enfoque riguroso que combina la identificación, el mapeo de dependencias y el análisis de impacto.
Del diagnóstico al linaje: estructurando el ecosistema de datos híbridos
Para explotar plenamente el potencial de los datos en un entorno híbrido, se requiere un proceso de descubrimiento exhaustivo. En primer lugar, los equipos deben identificar información esencialasí como los requisitos reglamentarios relacionados. En este sentido, un inventario del panorama de datos será valioso al planificar modernizaciones o cambios tecnológicos.
El siguiente paso es mapear todas las dependencias entre aplicaciones y datos. Esta fase es especialmente útil para empresas que llevan tiempo sin realizar una evaluación de este tipo. El mapeo de dependencia ayuda a revelar dónde las empresas generan datos incorrectos, incompletos o innecesarios que dificultan la toma de decisiones informadas. Un análisis de las causas también permite identificar los factores de degradación de la calidad en determinadas zonas.
Cuando una empresa comprende cómo se producen y almacenan sus datos, La implementación de un análisis de impacto resalta el efecto operativo de las medidas. que puede tomar para compensar las fallas en la gestión de sus datos. Antes de cualquier iniciativa de modernización o migración, los líderes deben saber qué puede ganar la empresa. Si este aún no es el caso, esta también es una oportunidad para configurar una función de linaje de datos.
Si es necesario realizar cambios para mejorar la infraestructura y los flujos de datos, surgirán otras oportunidades para optimizar la huella de datos. En este punto, es más fácil reducir la sobrecarga de datos (hinchazón de datos), redimensionar la infraestructura y eliminar datos de mala calidad que no aportan valor al negocio. Este es también el momento de implementar el monitoreo para realizar un seguimiento de los cambios en la estructura y los flujos de datos.
En otras palabras, dominar un entorno híbrido que abarca sistemas transaccionales, distribuidos y en la nube no es nada fácil. Los pasos que se describen aquí pueden tardar varios meses o incluso años, según las necesidades de datos de la empresa.
Invierta en un proceso de integración de datos diseñado a medida
Para acelerar estos esfuerzos, centrarse en soluciones que faciliten el proceso de integración de datos puede proporcionar respuestas cruciales a muchas de las preguntas persistentes que las empresas tienen sobre sus datos. En este sentido, necesitan un conjunto de funciones diseñadas específicamente, así como el apoyo de un socio fiable y competente. Las soluciones de integración de datos que preparan, acceden, gestionan e interpretan todos los datos de una empresa les permitirán lograr precisamente este objetivo.
Al optar por una solución que proporcione mayor visibilidad, una empresa tendrá rápidamente una vista panorámica de su panorama de datos y podrá proporcionar a los usuarios una fuente de referencia que cubra todos sus datos, todos los entornos combinados: distribuidos, en la nube y mainframe. Las soluciones más sofisticadas permiten a todo tipo de usuarios crear visualizaciones e informes impactantes. Como resultado, más empleados pueden comprender los datos y tomar buenas decisiones basadas en mejor información.
Independientemente de su industria, las empresas se enfrentan a un crecimiento exponencial de los datos que residen en sus sistemas de TI. A medida que tecnologías como la IA se consolidan, maximizar el valor de estos datos sin comprometer la seguridad o incurrir en mayores costos operativos representa un imperativo estratégico que determinará su éxito futuro.
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Par Michael Currypresidente de la división de Modernización de Datos, Software de cohetes
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