Los datos se acumulan, la IA está integrada, pero solo una estrategia ágil hace posible explotar su sinergia: calidad, accesibilidad y automatización redefinir la gestión para aumentar las decisiones y la resistencia en un contexto digital efervescente.
Las empresas se enfrentan a una paradoja: ahogadas bajo los datos, no pueden extraer una gota de información. Servicios en la nube, dispositivos conectados y organizaciones de datos de IA. Sin embargo, en lugar de organizarlos con cuidado, los acumulan en almacenes que terminan como un garaje lleno de herramientas de jardinería, equipos de campamento y recuerdos de la infancia.
Así como la gran limpieza de primavera es una oportunidad para reorganizar los cajones y los armarios, reestructurar el enfoque de la gestión de datos brinda la oportunidad de reanudar todo, la limpieza al vacío también hace que sea posible abrir la puerta a nuevas posibilidades.
Adoptar una estrategia moderna de gestión de datos
Una estrategia de gestión de datos es un conjunto de prácticas para ayudar a las organizaciones a controlar la complejidad de los datos y supervisar su ciclo de vida. Pero en muchas organizaciones, estas prácticas no han podido evolucionar a la velocidad del volumen y la complejidad de los datos.
El antiguo método de gestión de datos dejó solo dos opciones: recopilar todos los datos en el mismo lugar, con los costos que esto implica, o tolerar silos de datos sacrificando una parte de la visibilidad. Con frecuencia se encontraba que las empresas migraran sus datos, confrontándolos con problemas de confidencialidad en sus diferentes entornos. Especialmente porque estos problemas de gestión de datos también afectan a las grandes empresas, ya sea a través de defectos de cumplimiento o incluso por la toma de malas decisiones.
Sin embargo, las nuevas reglas de gestión de datos pueden ayudar a las empresas a alcanzar sus objetivos de seguridad y observabilidad, al tiempo que optimizan los costos y el cumplimiento. De hecho, las empresas con una estrategia de gestión de datos están a la vanguardia de la resiliencia digital. Sus datos son accesibles rápidamente, fáciles de procesar y de mejor calidad, lo que permite extraer información útil y producir resultados más confiables. Dos prácticas reducen la participación del león: gestión del ciclo de vida de datos y gestión de la tubería de datos.
Pero todavía es necesario comenzar con los fundamentos y comienza con un inventario y una clasificación de los datos. Para sentar los conceptos básicos de la gestión de datos, es importante comprender aquellos que la compañía genera definiendo escenarios de uso objetivo de acuerdo con el uso que hará de las limitaciones de TI y negocios.
La limpieza de datos también es esencial. Este último debe ser fundamentalmente preciso, completo y formateado correctamente para satisfacer diferentes necesidades y, por lo tanto, se optimizará para crear valor.
Sin embargo, el acceso a los datos sigue siendo un problema recurrente. Hoy, hay pocas compañías que afirman que su estrategia de gestión de datos incorpora aspectos como la visibilidad unificada o la accesibilidad. Esta disparidad puede explicarse por la presencia de silos que compartimentan los datos de sistemas y equipos. Aquí es donde una federación de datos es particularmente preciosa: ofrece acceso sin obstáculos a todos los datos, independientemente de su ubicación, sin una migración costosa. Por ejemplo, si un usuario necesita datos adicionales mientras busca amenazas, debe poder realizar investigaciones ad hoc en almacenamiento externo que contenga los datos que le permiten obtener más contexto y tomar las decisiones correctas.
Finalmente, las empresas deben adoptar un enfoque de plataforma para sus datos, incluso si cuestionan este último de varias herramientas. Además de proporcionar una visión holística, una plataforma de datos unificadas también ayudará a eliminar herramientas redundantes, racionalizar los flujos de trabajo y reducir los problemas de integración de soluciones, entre otros.
Estas nuevas reglas de gestión de datos son aún más importantes para las empresas que se embarcan en la implementación de la IA, ya que la calidad de los resultados depende directamente de la de los datos de entrada. Lo contrario también es cierto: integrado en los flujos de trabajo, la IA llena ciertos vacíos en las prácticas de gestión de datos al mejorar la productividad y facilitar la automatización.
Por lo tanto, el valor de la gestión de datos y el de la IA están estrechamente vinculados, cada uno fortalece la eficiencia del otro. La calidad y la precisión de la IA dependen directamente de los datos a los que tiene acceso y su calidad. De la misma manera, la IA mejora la gestión de datos al automatizar los procesos, fortalecer la seguridad y optimizar el almacenamiento, creando así un círculo virtuoso de mejora continua. Las empresas que explotan efectivamente los dos aspectos pueden contar con una ventaja competitiva significativa gracias a la toma de decisiones centrada en los datos.
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Par Enjolras rémiJefe de Francia Cybersecurity & Data, Flojo
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