Las 5 principales tendencias que dan forma al futuro de la infraestructura de datos en 2022 y más allá

Los datos tienen el potencial de impulsar y escalar cualquier negocio, economía y país, dando instrucciones para tomar decisiones estratégicas valiosas. Con la era de la digitalización empresarial que nos rodea, la necesidad de las empresas de datos dañados con tecnologías modernas como AI/ML e IoT (Internet de las cosas) ha aumentado más que nunca. Esto requiere una infraestructura de datos bien construida donde los datos de su negocio puedan mantenerse, organizarse y distribuirse en forma de información.

Como parte esencial de todo el almacén y el centro de datos empresarial, la infraestructura de soporte de datos consta de sistemas de alimentación, refrigeración, seguridad, supervisión y medición, todos diseñados para proporcionar asistencia en el mantenimiento de las operaciones de datos empresariales centrales.

Le sorprendería saber que, incluso en medio de la crisis pandémica, el mercado mundial de infraestructura de soporte de centros de datos ha estado creciendo a una CAGR del 9,4 % y se estima que alcanzará los 75 800 millones de USD para 2024. El crecimiento de la infraestructura de datos moderna está impulsado por los volúmenes de datos en rápido aumento que deben almacenarse y administrarse de manera eficiente.

Además, existe una demanda continua de almacenamiento de datos en la nube, servicios de computación en la nube móvil en línea, visualización de datos y análisis de big data que conducen al crecimiento sostenible del mercado de soluciones de infraestructura de datos. De hecho, la evolución de los sistemas de almacenamiento de datos es la fuente principal de una infraestructura de datos integrada. Así es como evolucionaron los sistemas;

Esto demuestra que para administrar sus activos y procesos de datos, la infraestructura de datos juega un papel importante. entonces que estamos esperando ' Es hora de que echemos un vistazo detallado a ;

• ¿Qué es una infraestructura de datos integrada?
• ¿Por qué su empresa necesita una infraestructura de datos moderna?
• Tipos de infraestructura de datos para su empresa
• Las cinco principales tendencias de infraestructura de datos para 2022 y más allá, dando forma al futuro de su negocio

Vamos a empezar:

¿Qué es una infraestructura de datos integrada para empresas?

Una infraestructura de datos consta de activos de datos y puede verse como un ecosistema de procesos, tecnologías y sistemas para recopilar, almacenar, mantener y distribuir datos con fines comerciales.

En resumen, la definición precisa de infraestructura de datos sería:

“La infraestructura de datos consiste en activos de datos, tanto estructurados como no estructurados, respaldados por procesos, personas y tecnología”.

Estas son algunas de las características principales de la infraestructura de datos moderna:

• Una infraestructura de datos integrada implica tecnologías y estándares para curar y brindar acceso a todos los recursos de datos comerciales.
• Orientación y políticas para informar el uso y la gestión de los activos de datos y sus sistemas
• Conjuntos de datos, identificadores y registros para analizar el ecosistema de datos de clientes y el ecosistema de datos comerciales individualmente

Si bien muchas organizaciones utilizan una infraestructura definida por software (SDI) para respaldar las necesidades dinámicas de TI en las empresas, SDI tiene sus propios retrasos. Una de las tendencias de infraestructura de datos más populares es implementar ADI, también conocida como infraestructura de datos definida por inteligencia artificial.

ADI es una actualización inteligente de infraestructuras de datos basadas en software apiladas con algoritmos AI/ML modernos para respaldar sus datos comerciales de todas las formas posibles.

Hablaremos sobre más tendencias de infraestructura de datos en detalle, sin embargo, por ahora, echemos un vistazo general a por qué su empresa tiene una gran necesidad de soluciones de gestión de infraestructura de datos.

¿Por qué es importante la infraestructura de datos para su empresa?

Una sólida estrategia de infraestructura de análisis de datos garantiza una mayor productividad y eficiencia, facilita la colaboración con los recursos y permite un fácil acceso a la información de forma remota, siempre que haya implementado correctamente los sistemas de infraestructura de datos en su flujo de trabajo.

Algunos de los principales beneficios de usar soluciones de infraestructura de datos son:

1. Intercambio de datos y seguridad de datos mejorados

La infraestructura de datos ayuda a las empresas a compartir datos de forma rápida, eficaz y segura entre varias organizaciones. Obtiene soluciones rápidas para la consulta de la base de datos, además, los usuarios finales pueden acelerar el proceso de trabajo.

Por ejemplo, con una infraestructura de datos integrada, su equipo de ventas obtendría información útil sobre datos en los que pueden prospectar ventas con precisión en el período proporcionado.

2. Integración efectiva de datos

La necesidad de un ecosistema de datos moderno es importante, ya que ayuda a promover una imagen más precisa de sus operaciones y gestión de datos. La infraestructura de datos determina cómo un segmento de su negocio se ve afectado por otros segmentos.

Por lo tanto, puede integrar varias opciones de estandarización de datos, como API e integración, procesamiento de datos, redes y más para enriquecer sus conjuntos de datos.

3. Datos consistentes y confiables

La inconsistencia de los datos es, con mucho, el desafío más común para todas las verticales de negocios. La infraestructura de datos con la ayuda de ciertas herramientas de calidad de datos garantiza que la vista precisa de los datos se comparta en toda la organización.

4. Datos cumplidos con las normas de privacidad

El ecosistema de infraestructura de datos proporciona un mejor marco para la aplicación de las políticas de privacidad y seguridad. Al organizar los datos de manera unificada, puede administrar de forma centralizada la privacidad y la seguridad de los datos con un menor riesgo de infracciones normativas.

5. Mejor toma de decisiones

Las decisiones tomadas sobre los datos son tan buenas como la información utilizada. Los sistemas de infraestructura de datos ayudan a proporcionar iniciativas de calidad de datos y una mejor gestión de datos con costos operativos reducidos. En última instancia, esto conduce a una mejor toma de decisiones organizacionales.

Esta es probablemente la razón por la que su negocio necesita una infraestructura de datos confiable. Si está convencido de implementar un ecosistema de infraestructura de datos en el flujo de trabajo, las opciones de implementación comunes son la implementación local, la implementación en la nube y la implementación híbrida.

En cuanto a la industria bancaria y de la cadena de suministro, su flujo de trabajo se está moviendo más hacia la infraestructura nativa en la nube y sin servidor para el alojamiento de datos y la carga de trabajo reducida.

Sin embargo, es mejor saber qué tipo de infraestructura de datos necesita su empresa antes de implementar el ecosistema en toda su empresa.

Tipos de infraestructura de datos para que las empresas implementen

La infraestructura de datos se puede clasificar en varias categorías según el propósito y el objetivo de los datos utilizados para su negocio. Los siguientes son algunos de los tipos más comunes de sistemas modernos de infraestructura de gestión de datos utilizados por las empresas para escalar sus procesos de trabajo diarios:

Acceso a datos: el acceso a datos es una interfaz para mover, copiar, recuperar y modificar datos de los sistemas de TI a la consulta de acceso solicitada. Es básicamente un medio donde los usuarios obtienen los datos requeridos en un método autenticado y sistemático.

Ingestión de datos: la ingesta de datos es la infraestructura en la que los datos se transportan desde uno o varios recursos a una ubicación donde los datos se pueden utilizar para el análisis y la manipulación. El sistema no es más que enrutar los datos en la dirección correcta.

Integración de API: como se mencionó anteriormente, las API son sistemas de infraestructura de datos de uso común que procesan solicitudes para una distribución perfecta de datos a través de múltiples dispositivos. Las API se comunican e interactúan con los sistemas backend junto con nuestros programas, dispositivos y aplicaciones.

Almacenamiento y procesamiento de datos: el almacenamiento de datos se refiere al almacenamiento físico o virtual de datos a través de varios equipos y software.

Una interfaz para controlar los datos para una gestión eficaz se denomina procesamiento de datos. El proceso implica la transformación de datos sin procesar en conocimientos. El proceso colectivo de ambos se llama integración de datos.

Bases de datos: las bases de datos son una recopilación sistemática y organizada de datos a los que solo se puede acceder mediante autenticación. Las bases de datos, cuando se encuentran en cantidades enormes, son administradas por grandes sistemas de administración de bases de datos.

Redes: la infraestructura de redes actúa como una conexión entre los sistemas, mainframes, servidores, dispositivos de red, periféricos, etc. de la empresa para compartir datos de manera eficiente.

Seguridad de datos: la infraestructura de seguridad de datos involucra sistemas, software, hardware y aplicaciones para proteger los datos del acceso no autorizado. El ecosistema incluye cifrado de datos, hashing, tokenización para una protección integral en todas las plataformas digitales.

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Centros de datos: los centros de datos tienen la infraestructura o un espacio dedicado para el almacenamiento de aplicaciones y datos comerciales. Por ejemplo, enrutador, sistemas de almacenamiento, firewalls, controladores de entrega de aplicaciones, etc.

Visualización de datos: la visualización de datos es la representación de datos en forma gráfica, incluidos tableros, gráficos y mapas para facilitar la comunicación de información.

Migración de datos: la migración de datos se realiza con las plataformas en la nube donde se almacenan y procesan los datos comerciales basados ​​en Internet.

Todos estos procesos de datos son utilizados por empresas de todas las escalas y tamaños para mantener y optimizar sus silos de datos. Si aún no está convencido de cómo estos sistemas de infraestructura de datos pueden ayudarlo; aquí hay una infografía que muestra ejemplos de infraestructura de datos y casos de uso de gigantes tecnológicos.

Aparte de estos gigantes tecnológicos, el análisis de datos también es un éxito en la industria de las telecomunicaciones. Descubra cómo Appinventiv ayudó a una empresa de telecomunicaciones líder a crear una plataforma de infraestructura de datos centrada en el cliente que aumentó la calidad de los datos en un 85 %.

Esto es todo lo que necesitábamos saber sobre la infraestructura de datos antes de pasar a las tendencias de la infraestructura de datos. Hablando de tendencias de datos, las empresas se están volviendo más inteligentes al integrar y administrar datos empresariales accesibles, autenticados y gobernados.

Para una mejor gestión de la infraestructura de datos, las organizaciones están poniendo énfasis en sus sistemas respaldados para obtener más activos orientados al cliente y trabajar mejor. Por lo tanto, si está buscando ir más allá de sus datos comerciales y mantener su proceso comercial, aquí hay cinco tendencias de datos principales que puede seguir.

Las cinco principales tendencias de infraestructura de datos comerciales a seguir en 2022 y más allá

Las tendencias de la infraestructura de datos tienen que ver con migrar a soluciones de datos eficientes, limpiar datos, hacer un mejor uso de los activos de datos y eliminar grandes silos de datos. Ahora que todas las industrias y verticales están aprovechando los procesos de datos modernos, aquí hay algunas tendencias de infraestructura de datos que aceleran y dan forma a las empresas:

1. Tejido de datos

La estructura de datos es la base de la empresa distribuida. Con la constante evolución de los canales digitales y las ventas en línea, existe un ecosistema complejo y diverso de dispositivos y aplicaciones. Siguiendo la tendencia de 2022, las empresas están creando estructuras de datos para impulsar datos y análisis de toda la empresa y automatizar todos los procesos de datos.

El tejido de datos permite a las empresas elegir el enfoque más adecuado para gestionar sus datos, lo que en última instancia se traduce en una reducción del tiempo de entrega. Muchos estudios han declarado que “la tecnología de estructura de datos lleva la virtualización de datos al siguiente nivel mediante la automatización de las funciones de gestión de datos mediante inteligencia artificial y análisis.

2. Arquitectura de malla de datos

La arquitectura de malla de datos se ha vuelto más atractiva que nunca. Dado que la organización crece en tamaño y complejidad, por lo general se pide a los equipos de datos centrales que se ocupen de una amplia gama de funciones. Esto dificulta la comprensión de los requisitos de datos de otros equipos multifuncionales, por lo que las empresas no pueden proporcionar el conjunto correcto de productos de datos.

La malla de datos es una arquitectura descentralizada para el análisis de datos que elimina los cuellos de botella y toma decisiones de datos más precisas. En el año 2022 y más allá, si su negocio involucra entornos de datos distribuidos, la malla de datos es lo que necesita para una infraestructura unificada para compartir sus productos de datos.

Inteligencia de decisiones

El enfoque de inteligencia de decisiones abre un camino para el soporte de decisiones en todo el negocio. Las empresas adquieren grandes cantidades de datos y aprovechan la información para impulsar resultados comerciales exitosos. Con el enfoque de inteligencia de decisiones, las perspectivas de datos, los tableros regulares y las plataformas de BI se complementan con AI/ML y capacidades de análisis para ayudar a respaldar acciones de decisión más importantes.

Arquitectura monolítica

Las empresas ya han adoptado la arquitectura de análisis y datos componibles para empoderar a los consumidores de datos. Si bien la arquitectura monolítica ya es cosa del pasado, el proceso está a punto de ser adquirido por empresas, incluso en áreas pequeñas. Si sus datos se distribuyen entre plataformas en la nube, servidores físicos y regionales y límites del centro de datos, es prácticamente imposible tener una ubicación central para consolidar todos los silos de datos.

Con la arquitectura de datos componibles, tiene una ventaja con una infraestructura de código bajo o sin código que le proporciona la tecnología de administración de datos deseada y hace que su negocio dependa menos de TI.

Análisis de datos pequeños y amplios

Como sabemos, las tecnologías modernas están transformando la forma en que operan las empresas. Sin embargo, para tener éxito y relevancia, las empresas también necesitan análisis tradicionales, BI y la nube y posibles herramientas de datos. Con análisis de datos amplios, la infraestructura combina datos estructurados, no estructurados y semiestructurados de varias fuentes con fines analíticos y da ritmo al flujo de datos en toda la organización.

El análisis de datos pequeños y amplios es un concepto nuevo que aún no se ha adoptado; sin embargo, dentro de unos meses podremos ver que las empresas obtienen una mejor tracción con este concepto.

Creemos que todavía estamos en las primeras etapas de una revolución en la infraestructura moderna de análisis de datos. Así como la IA y la computación en la nube cambiaron la forma en que trabajamos, aprovechar las tendencias de la infraestructura de datos moderna puede transformar cada negocio vertical e industria con su enfoque integrado y centralizado. Todo lo que necesita son servicios de administración de infraestructura de datos para guiarlo a lo largo del viaje.

¿Cómo puede ayudarlo Appinventiv con soluciones modernas de infraestructura de datos?

Appinventiv es una empresa líder en gestión de datos que se especializa en soluciones de análisis de datos para empresas de todas las escalas y tamaños. Nuestros servicios de grupo completo incluyen consultoría de análisis, almacenamiento de datos, Big data, visualización de datos, Business Intelligence y análisis de la cadena de suministro, etc.

Nuestros expertos son conocidos por seguir una metodología ágil y un enfoque orientado a los resultados, ofreciendo soluciones de datos de extremo a extremo para su negocio.

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