¿Con datos abundantes pero con información deficiente? Responda a cuatro preguntas para crear una estrategia de modernización de datos exitosa
febrero 8, 2022 / Unisys Corporation
En los círculos de TI, la migración de cargas de trabajo heredadas a infraestructuras elásticas en la nube es un tema candente, pero el esfuerzo relacionado con la migración de datos y la modernización podría ser igualmente transformador. Entonces, ¿por qué decidir qué datos migrar “tal cual” tiene prioridad sobre cómo utilizar y optimizar mejor esos datos una vez que estén en la nube? Muchas organizaciones simplemente replican sus datos heredados y aislados en silos en la nube, pero hacerlo es una oportunidad perdida.
Cuando se interconectan adecuadamente y se introducen en los lagos de datos en la nube, sus datos heredados aislados pueden proporcionar información valiosa para las decisiones empresariales, especialmente cuando se combinan con información basada en inteligencia artificial (IA). También puede ofrecer un mejor rendimiento y ahorro de costes y ser una fuente de innovación continua. Por lo tanto, considere la posibilidad de integrar una estrategia de modernización de datos en sus planes de transformación digital para garantizar que sus inversiones en la nube ofrezcan el máximo rendimiento.
Haga y responda a estas cuatro preguntas
La forma principal de crear análisis sinérgicos entre conjuntos de datos es fusionarlos en un lago de datos basado en la nube. Los lagos de datos pueden incluir datos estructurados (por ejemplo, bases de datos relacionales, sistemas ERP, Excel) y no estructurados (por ejemplo, redes sociales, correo electrónico). Un análisis profundo dentro del lago puede cruzar puntos de datos con piscinas aparentemente dispares para encontrar oportunidades inesperadas y altamente valiosas. Por lo tanto, los líderes de los proyectos de modernización de datos deben considerar y responder a cuatro preguntas fundamentales:
1. ¿Qué datos modernizamos y trasladamos a la nube?
Una estrategia de modernización de datos exitosa debe empezar por ayudar a crear sinergias internas entre las unidades de negocio (BU) en tiempo real. Cuantos más datos estén disponibles para el análisis en todas las unidades de negocio, mejores serán las posibilidades de obtener resultados positivos. Para ello, rompa los silos y cree un lago de datos. De este modo, se harán evidentes muchas sinergias y optimizaciones.
Por ejemplo, la información sobre la demanda actual de los clientes es fundamental para informar el proceso de fabricación, pero lo mismo ocurre con la información predictiva sobre el comportamiento de los clientes que se encuentra oculta en los datos y las previsiones de marketing. A su vez, la información sobre los clientes, los calendarios de producción y las hojas de ruta de los productos ayudan a RR. HH. a adaptar la contratación y la formación en consecuencia.
Este es uno de los muchos escenarios que ilustran el punto. El resultado final es este: en una gran organización con diferentes unidades funcionales, vincular los datos y los conocimientos de cada uno en toda la empresa ofrece beneficios mutuos para las unidades y la empresa en general. Dependiendo del sector, la organización podría obtener información cognitiva basada en los lagos de datos empresariales para innumerables casos de uso, incluida la personalización de las experiencias de los clientes, la detección de fraudes, el modelado actuarial y la predicción de fallos en equipos de misión crítica.
Por lo tanto, un plan de migración de datos para cuándo poblar su lago de datos en la nube y con qué debe poblarlo debe estar impulsado por estrategias empresariales que fomenten la innovación entre unidades de negocio.
2. ¿Cómo podemos afrontar el ataque constante de datos dispares?
IDC informa que para 2025, espera que se creen 175 zettabytes de datos en todo el mundo cada año, lo que equivale aproximadamente a cuatro veces la cantidad producida en 2020. Esto es lo que se conoce como la vergüenza de las riquezas. ¿Cuánto de ella es de alto impacto y alto valor? ¿Durante cuánto tiempo debe conservarse? Las organizaciones se enfrentan a las “tres V” de sus datos almacenados: volumen, variedad y velocidad. La gran cantidad de datos que entran, las diversas formas que adoptan (vídeo, audio, texto, redes sociales, etc.) y su velocidad, especialmente la que llega de los dispositivos IoT, amenazan con disminuir su utilidad a menos que se cuide sabiamente.
Los almacenes de datos heredados suelen estar limitados por el espacio disponible en disco que debe ampliarse de forma continua e individual, a la vez que se garantiza que el rendimiento no se degrade a medida que se produce el escalado. Aunque la nube teóricamente proporciona espacio de almacenamiento ilimitado, tiene un coste y es necesaria una buena política de gestión de datos para garantizar el archivado en niveles de almacenamiento menos costosos y la purga de datos obsoletos. Por ejemplo, los datos transaccionales y de registro más antiguos pueden quedar obsoletos para preservar el espacio y el rendimiento.
Con lagos de datos basados en la nube bien diseñados, tiene un volumen elástico y ágil que se adapta a todos los desafíos de las “tres V” a una fracción del coste del almacenamiento en silos.
3. ¿Quién es responsable de las integraciones entre unidades de negocio y, especialmente, del análisis?
Los especialistas en datos formados, junto con la planificación estratégica experta de su repositorio de datos en la nube, son vitales para obtener beneficios inmediatos y duraderos de su iniciativa de lago de datos. También es esencial abordar la modernización prestando especial atención a su evolución continua.
Los científicos de datos que utilizan análisis profundos de IA pueden convertir una expedición de pesca de datos potencialmente infructuosa en un ataque dirigido y valioso. Gartner ha descubierto que cuando los directores de datos (CDO) participan en el establecimiento de objetivos y estrategias, pueden aumentar la producción constante de valor empresarial en un factor de 2,6 veces. Además, la demanda de experiencia relacionada con los datos es enorme y creciente: El cofundador de LinkedIn informa que los puestos de trabajo relacionados con la ciencia de datos y el aprendizaje automático, juntos, representan cinco de los 15 puestos de trabajo en crecimiento más importantes de América hoy en día.
Sin profesionales cualificados que tengan en cuenta su estrategia de datos, su lago de datos se convertirá en un montón de datos, contaminados por datos obsoletos que proporcionan información defectuosa o de bajo valor si se utilizan. Considere, por ejemplo, las obligaciones de RR. HH. para planificar la plantilla necesaria para llevar a cabo la estrategia de la empresa para una organización global. Necesitan acceso a datos que les digan cosas como cuántos estudiantes están cursando títulos en los campos que la empresa necesitará y en qué países se concentran. Necesitan saber si los trabajos serán remotos o in situ. Claramente, si estuvieran utilizando datos obsoletos (por ejemplo, anteriores a la pandemia), no sabrían cómo capturar datos sobre las preferencias remotas frente a las in situ. Las operaciones de datos (DataOps) y las operaciones de aprendizaje automático (MLOps) se encuentran relativamente tempranas en su ciclo de adopción y son fundamentales para la operacionalización y optimización de estos flujos de trabajo.
Por lo tanto, asegúrese de que su lago de datos en la nube y sus herramientas de análisis puedan adaptarse a la demanda en tiempo real. Debe incorporar o externalizar la experiencia a expertos en datos para obtener un valor real de sus esfuerzos de modernización.
4. ¿Son seguros los lagos de datos?
Los lagos de datos en la nube, con los controles de seguridad adecuados, son fundamentales para garantizar el cumplimiento y la soberanía de los datos. Sin embargo, es esencial integrar la seguridad en el marco inicial de la implementación del lago de datos para obtener el más alto nivel de seguridad e integridad. Las mejores prácticas incluyen el uso de las herramientas de los proveedores de la nube y de seguridad con procesos reforzados para garantizar la seguridad, incluido el cifrado, la gestión del acceso de confianza cero y la supervisión y remediación continuas en tiempo real. La duplicación en la nube geolocalizada y asequible y la copia de seguridad de los datos también están ampliamente disponibles.
La obligación de proteger la información confidencial y personal es una gran responsabilidad de ciberseguridad. Los errores e infracciones se enfrentan a costosas multas, daños a la reputación y desconfianza del cliente. Las organizaciones deben centrarse rigurosamente en eliminar la información de identificación personal (PII) y los datos sanitarios y cumplir con las normativas que varían ampliamente entre sectores y países. Afortunadamente, el almacenamiento de datos en la nube proporciona una gran medida de seguridad. La microsegmentación definida por software ofrece múltiples controles de seguridad para gestionar quién tiene acceso, sus funciones, dónde almacenar datos, etc.
Sus lagos de datos basados en la nube con seguridad integrada son más seguros y resilientes, y tienen un mayor rendimiento y agilidad que las soluciones de datos heredadas aisladas.
Cómo puede ayudar Unisys
Unisys adopta un enfoque holístico de la modernización de los datos. Ayudamos a las organizaciones a formular una estrategia centrada en los datos para el éxito empresarial, recomendamos qué silos de datos migrar a un lago de datos seguro, cómo poblarlo y mantenerlo actualizado continuamente y superar las costosas restricciones de volumen, velocidad y variedad de datos. Además, nuestros expertos en análisis de datos, utilizando IA dirigida, ayudan a las organizaciones a descubrir mejoras en las operaciones y los costes, aumentar la satisfacción de la experiencia del cliente y potenciar la verdadera innovación entre unidades de negocio. Para obtener más información, visite nuestra página web o póngase en contacto con nosotros hoy mismo.