¿Cómo evolucionar hacia modelos de integración de datos más eficientes?

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Durante 2021 ha aumentado la demanda de herramientas de integración para que la información corporativa sea más accesible y manejable sin importar su formato y origen. Esta será una tendencia que se acentuará a lo largo de los próximos meses, ya que las organizaciones dependen cada vez más de los datos para tomar sus decisiones. La virtualización de datos y el modelo Data Fabric serán claves para conseguir una infraestructura de datos integrada y eficiente.

Denodo ha identificado las cinco tendencias que impulsarán las estrategias de datos de las compañías en 2022:

  1. El Data Fabric se consolida como base para empresas bien distribuidas: con el auge del e-commerce y el teletrabajo por la pandemia, se ha generado un ecosistema más complejo de dispositivos, aplicaciones e infraestructura, sin una solución única que integre todos los datos que aporta cada uno. En 2022, el Data Fabric estará más extendido como modelo de integración con el que pueden mejorar sus análisis y automatizar muchas de las tareas de integración, preparación y exploración de datos. Estos data fabrics reducirán además sus tiempos de entrega y por eso, será el enfoque de gestión de datos preferido durante el próximo año.
  2. La inteligencia de datos se abre paso para ayudar en la toma de decisiones: las herramientas de inteligencia en la toma de decisiones se están abriendo paso en las empresas, con las plataformas de Business Intelligence habituales complementándose con sistemas de apoyo basados en Inteligencia Artificial y Machine Learning. De esta forma, pueden hacer predicciones de los resultados de un determinado conjunto de acciones y decidir sobre las acciones más adecuadas en función de estos. En 2022, la inteligencia de decisiones tendrá la capacidad de hacer mejores análisis y evaluaciones de manera más rápida.
  3. Las arquitecturas Data Mesh se vuelven más atractivas: conforme las organizaciones crecen en tamaño y complejidad, aquellas que gestionan los datos de manera centralizada deben interactuar con una amplia gama de unidades y usuarios. El hándicap es que esto dificulta la comprensión de las necesidades de datos de cada departamento, de la información interdepartamental y de aquella que debe ser la más adecuada para dar servicio a sus clientes. Data Mesh es un nuevo enfoque de arquitectura de datos descentralizada para el análisis de datos que pretende eliminar esos “cuellos de botella” y acerca la toma de decisiones a quienes realmente comprenden los datos en cada área. A partir de 2022, las compañías más grandes con entornos de datos distribuidos implementarán cada vez más una arquitectura Data Mesh que mediante el uso de una infraestructura unificada, permitirá a cada departamento trabajar con sus datos más adecuados al mismo tiempo que mantienen unas normas comunes de interoperabilidad, calidad, gobernanza y seguridad.

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