¿Qué es la modernización de datos?
La modernización de datos es el proceso de actualizar y transformar sistemas de datos, infraestructura y prácticas a formatos modernos basados en la nube para mejorar la accesibilidad, la seguridad y la business intelligence.
La modernización de datos es el proceso de actualizar y optimizar los datos acumulados de una organización para mejorar su accesibilidad, usabilidad y valor. La modernización implica migrar datos de sistemas heredados a plataformas modernas, integrar nuevas tecnologías e implementar estrategias para mejorar la toma de decisiones basada en datos y los resultados comerciales.
Un aspecto crítico de la modernización de datos es mover los datos de bases de datos en silos obsoletas a plataformas modernas basadas en la nube. Esta transición incluye datos estructurados y no estructurados y es sinónimo de migración a la nube. Las arquitecturas de datos modernas, como centros de datos, almacenes de datos en la nube y lagos de datos en la nube, permiten analytics más eficientes e insights aplicables en la práctica. Mediante la integración, limpieza, consolidación, transformación y migración de datos, las organizaciones pueden superar los silos de datos que aíslan la información dentro de departamentos o sistemas específicos.
El proceso de modernización de datos también implica mejorar la gobernanza de datos y la seguridad de los datos. Las plataformas modernas ofrecen características de seguridad robustas, entre ellas, cifrado, controles de acceso y gestión de cumplimiento, que ofrecen protección de datos para resguardar la información confidencial. Los marcos de gobernanza mejorados ayudan a gestionar la calidad de los datos, el linaje y el cumplimiento, aspectos críticos para mantener la confianza y cumplir con los estándares normativos.
Una buena estrategia de modernización de datos incluye la democratización de datos. Este proceso amplía la toma de decisiones basada en datos en toda la organización al permitir que más miembros tengan autoservicio a datos curados y de confianza.
Muchas organizaciones están adoptando una perspectiva “data first”, es decir, dan prioridad a los datos como elementos centrales de su estrategia de negocio. Esta perspectiva supone identificar datos críticos, comprender cómo se emplean los datos y optimizar su gestión y utilización para obtener una ventaja competitiva. Al centrarse en los datos, las organizaciones pueden optimizar su infraestructura para procesar y analizar la información de manera más eficiente. Este enfoque ayuda a garantizar que los insights sean accesibles en el lugar y el momento en que se necesiten.
La modernización de datos es una perspectiva multifacética que conlleva actualizaciones tecnológicas, migración a la nube, gobernanza mejorada y una cultura basada en datos. Esta transformación ayuda a garantizar la coherencia de los datos, mejora la gestión de datos y habilita a las organizaciones para que los aprovechen al máximo. Por consiguiente, las empresas mejoran la eficiencia operativa, toman decisiones comerciales mejor fundamentadas y logran mejores resultados.
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La inteligencia artificial (IA) y la computación en la nube desempeñan papeles fundamentales en la modernización de los datos al transformar la manera en que las organizaciones gestionan, analizan y emplean sus datos.
Inteligencia artificial
La IA mejora la modernización de datos mediante analytics avanzados y automatización. Los algoritmos de IA permiten a las organizaciones utilizar plenamente sus activos de datos. Estos algoritmos pueden procesar grandes cantidades de datos rápidamente, descubrir patrones y generar insights predictivos que impulsen la toma de decisiones estratégicas.
Los modelos de machine learning automatizan el análisis de datos, permitiendo así que las organizaciones identifiquen tendencias y anomalías que serían difíciles o imposibles de detectar manualmente. Esta capacidad no solo mejora la precisión de los insights, sino que también acelera la velocidad a la que las empresas pueden responder a los cambios del mercado y a las oportunidades emergentes.
Computación en la nube
La computación en la nube complementa a la IA en la modernización de datos al proporcionar una infraestructura escalable, flexible y rentable para la gestión de datos. Esta infraestructura habilita un ecosistema que permite integrar diversas fuentes de datos y aplicaciones a la perfección.
Las plataformas en la nube permiten a las organizaciones almacenar y procesar grandes volúmenes de datos sin las limitaciones de los sistemas tradicionales on premises. Admiten diversos tipos y fuentes de datos, facilitando así una integración y accesibilidad sin problemas desde cualquier lugar. La nube permite procesar y analizar datos en tiempo real, mejorando la colaboración y acelerando la obtención de insights.
Los servicios en la nube suelen incluir seguridad integrada, características de cumplimiento y actualizaciones automáticas. Estas características reducen la carga operativa de las organizaciones, permitiéndoles centrarse en el uso de sus datos para la innovación y el crecimiento.
Una iniciativa de modernización de datos es crucial para las organizaciones que buscan seguir siendo competitivas. Los sistemas de datos tradicionales a menudo tienen dificultades para manejar el volumen, la variedad y la velocidad de los datos modernos, lo que genera ineficiencias, escalabilidad limitada y dificultades para acceder a los datos adecuados y analizarlos.
La modernización de los sistemas de datos permite que las organizaciones mejoren la calidad de los datos, así como su accesibilidad y facilidad de uso. Estas mejoras les permiten obtener insights más significativos y tomar decisiones informadas. La modernización de datos respalda la adopción de analytics avanzados, inteligencia artificial y machine learning, que son esenciales para obtener un ventaja competitiva e impulsar la innovación.
En la economía actual, las empresas deben actuar con rapidez y agilidad para crear nuevas capacidades y llevar rápidamente nuevos productos y servicios al mercado. Los analytics de datos son cruciales para obtener los insights que respaldan la innovación y el crecimiento de los ingresos.
La modernización de datos también mejora la gobernanza y la seguridad de los datos, abordando las crecientes preocupaciones en torno a la privacidad de los datos y el cumplimiento normativo. Las plataformas modernas ofrecen características de seguridad robustas, como cifrado, controles de acceso y gestión del cumplimiento, garantizando así la protección de los datos. Los marcos mejorados de gobernanza de datos ayudan a mantener la calidad y la coherencia de los datos, fomentando la confianza en las decisiones basadas en datos.
Al invertir en la modernización de datos, las organizaciones pueden optimizar sus prácticas de gestión de datos y crear una infraestructura más ágil y resiliente que admita el crecimiento y la adaptabilidad futuros.
La modernización de datos surgió como un foco de atención importante a finales de la década de 2000 y principios de la de 2010, impulsada por el rápido crecimiento de los datos y las limitaciones de los sistemas heredados obsoletos y aislados. A medida que las organizaciones comenzaron a reconocer el potencial de los analytics de big data y la computación en la nube, buscaron formas de mejorar la accesibilidad, la usabilidad y el valor de los datos.
El auge de tecnologías como la IA y el machine learning enfatizó aún más la necesidad de mejorar las prácticas de gestión de datos. Los primeros esfuerzos se concentraron en la migración de datos a plataformas modernas basadas en la nube, integrando y limpiando datos para ayudar a garantizar su calidad y estableciendo marcos integrales de gobernanza de datos. Con el tiempo, la modernización de datos se convirtió en parte de una hoja de ruta estratégica para las organizaciones que buscan seguir siendo competitivas y emplear los datos de manera eficaz para mejorar los resultados comerciales.
La modernización de datos implica varios componentes y procesos esenciales para transformar y optimizar la infraestructura de datos de una organización. Los componentes clave incluyen:
Integración de datos
Los datos se combinan de varias fuentes, como sistemas CRM, sistemas ERP y API externas, para crear una vista unificada. La integración de datos permite hacer análisis y generar informes exhaustivos, mejorando así la toma de decisiones y la eficiencia operativa.
Limpieza y calidad de los datos
La precisión de los datos se garantiza eliminando duplicados, corrigiendo errores y estandarizando formatos. La calidad de los datos es crucial porque se necesitan datos de alta calidad para generar insights confiables y preservar la integridad de los datos.
Analytics avanzados y business intelligence (BI)
Las herramientas y técnicas, como la minería de datos, el análisis predictivo y el machine learning, se emplean para obtener insights aplicables en la práctica y respaldar la toma de decisiones fundamentada.
Computación en la nube y tecnologías de big data
Se adoptan soluciones basadas en la nube y tecnologías de big data para proporcionar escalabilidad, flexibilidad y rentabilidad. Estas tecnologías gestionan grandes volúmenes de datos diversos, entre ellos, datos no estructurados de fuentes como redes sociales y sensores.
Los importantes beneficios de la modernización de datos ayudan a las empresas a impulsar el crecimiento, mejorar la eficiencia y mantener una sólida ventaja competitiva.
Mejor experiencia del cliente (CX)
Los datos centralizados de los clientes permiten brindar experiencias del cliente personalizadas y marketing dirigido. La modernización de datos ayuda a las organizaciones a presentar ofertas relevantes y oportunas, aumentando así la satisfacción y la lealtad del cliente.
La modernización de datos puede abordar diferentes desafíos y abrir nuevas oportunidades en diversas industrias y funciones. He aquí algunos casos de uso comunes:
Mejora de la experiencia del cliente
- Marketing personalizado: las empresas emplean sistemas de datos modernizados para integrar y analizar datos de clientes de múltiples fuentes, lo que permite hacer campañas de marketing dirigidas y recomendaciones personalizadas.
- Atención al cliente: los analytics avanzados y la IA ayudan a las empresas a predecir las necesidades de los clientes y a optimizar las interacciones de asistencia, mejorando así tanto la atención al cliente como su satisfacción en general.
Servicios financieros
- Detección de fraude: los analytics basados en IA identifican patrones inusuales y anomalías en los datos de transacciones, lo cual ayuda a las instituciones financieras a detectar y prevenir el fraude de manera más eficaz.
- Gestión de riesgos: las herramientas de datos modernas proporcionan insights en tiempo real sobre las condiciones del mercado y el rendimiento financiero, ayudando así a realizar evaluaciones de riesgos más precisas y tomar mejores decisiones.
Gobierno
- Ciudades inteligentes: la modernización de datos apoya las iniciativas de las ciudades inteligentes mediante la integración de datos de diversas fuentes para mejorar la planeación urbana, la gestión del tráfico y la seguridad pública.
- Monitoreo de salud pública: el análisis de datos en tiempo real ayuda a rastrear y gestionar problemas de salud pública, entre ellos, brotes de enfermedades y respuesta a emergencias.
Atención médica
- Atención al paciente: la integración de registros médicos electrónicos (EHR) y otras fuentes de datos facilita planes de tratamiento personalizados y mejores desenlaces para los pacientes.
- Análisis predictivo: los modelos de machine learning predicen las tendencias de los pacientes y los posibles problemas de salud, lo que permite brindar atención médica y asignar recursos de manera proactiva.
Manufactura
- Fabricación inteligente: los sensores del IoT y los modernos sistemas de datos permiten el monitoreo en tiempo real y la optimización de los procesos de fabricación, mejorando así la eficiencia y reduciendo el tiempo de inactividad.
- Mantenimiento predictivo: el análisis de los datos de los equipos ayuda a predecir fallas y a programar el mantenimiento antes de que ocurran problemas, reduciendo así las interrupciones y los costos de mantenimiento imprevistos.
Eficiencia operativa
- Optimización de la cadena de suministro: las plataformas de datos modernas consolidan y analizan los datos de la cadena de suministro para mejorar la gestión de inventarios, reducir costos y aumentar la eficiencia logística.
- Automatización de procesos: la automatización de tareas y flujos de trabajo repetitivos mediante IA y soluciones en la nube aumenta la productividad y reduce los errores manuales.
Venta minorista
- Gestión de inventarios: la modernización de datos mejora el rastreo de inventarios y el pronóstico de la demanda, reduciendo así las situaciones de falta de existencias o exceso de existencias.
- Analytics de ventas: los minoristas emplean insights basados en datos para comprender el comportamiento de los clientes, optimizar las estrategias de fijación de precios y mejorar la oferta de productos.
Telecomunicaciones
- Optimización de la red: el análisis de los datos de rendimiento de la red ayuda a las empresas de telecomunicaciones a optimizar la cobertura de la red, reducir el tiempo de inactividad y mejorar la calidad del servicio.
- Predicción de la rotación de clientes: los modelos de IA predicen la rotación de clientes, lo que permite crear estrategias proactivas de retención y mejora la lealtad de los clientes.
Recursos
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