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Ciencias
El landscape de datos hace referencia al conjunto de datos y su entorno dentro de una compañía u organización. Se trata por tanto de una vista completa de los datos que se almacenan, gestionan y se relacionan dentro del sistema de una empresa, incluyendo aspectos como fuentes de datos, procesamiento, estructura de datos, metadatos, visualización y análisis.
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A continuación, indicamos qué es el data landscape, cuál es su importancia y qué podemos esperar de su evolución en el futuro.
El data landscape es la representación de los activos de datos de una organización. Entre ellos están las opciones de almacenamiento, los sistemas para crear, analizar, procesar y guardar datos, y otras aplicaciones presentes en el entorno de las bases de datos big data de una empresa.
En las últimas dos décadas, el panorama de los datos ha experimentado un crecimiento exponencial. En este momento, muchos líderes empresariales han descubierto su increíble potencial para abrirse a nuevos mercados, pavimentando también el camino hacia una mayor eficiencia y productividad.
Hoy en día, los datos suponen la mejor herramienta para descubrir lo que funciona y lo que no en un negocio y actuar acorde. Puedes aprender más sobre ello en nuestro artículo sobre qué es el big data.
El data y el landscape son capaces de proporcionar el alcance y la perspectiva necesarios para trazar el mapa del panorama de datos actual de una empresa.
Gracias a ellos podemos identificar brechas, vincular los datos al valor comercial y definir cómo debería ser un panorama de datos que respalde unos objetivos empresariales concretos.
Un data landscape sólido te proporciona la comprensión y el marco de apoyo que necesitas para tareas tan importantes como:
A medida que el panorama empresarial evoluciona, las tendencias en la infraestructura de datos siguen moldeando cómo recopilar, almacenar, gestionar y aprovechar los datos. Aquí presentamos algunas tendencias en el landscape de datos que podremos ver en el futuro:
La infraestructura de datos nativa de la nube cobra impulso a medida que las empresas adoptan cada vez más soluciones basadas en este sistema de almacenamiento online.
Este nuevo tipo de arquitectura implica la construcción de sistemas y aplicaciones de datos directamente en plataformas en la nube. Además, fomenta la flexibilidad y eficiencia de los costos destinados a ello.
Con el auge de Internet de las cosas (IoT), el Edge Computing se vuelve esencial para procesar datos más cerca de su origen. Este tipo de infraestructura reduce la latencia, mejora la seguridad de los datos y permite la toma de decisiones en tiempo real sin depender en gran medida de centros de datos centralizados.
DataOps es un enfoque ágil y colaborativo para la gestión de la infraestructura de datos que pone énfasis en el trabajo en equipo, la automatización y la entrega continua. DataOps permite un procesamiento de datos más rápido y eficiente y mejora la colaboración entre los equipos de IT y de datos.
La infraestructura de datos impulsada por la IA es capaz de automatizar tareas como la limpieza de datos, su categorización y la detección de anomalías.
La privacidad y seguridad de los datos son preocupaciones fundamentales para empresas y consumidores. En la actualidad, técnicas avanzadas de encriptación y mecanismos seguros de intercambio de datos comienzan a integrarse en la infraestructura de datos para cuidar la información sensible y generar confianza en los clientes.
Organizaciones de todo el mundo están acelerando su adaptación para competir en un mercado de consumo cada vez más volátil. Por esta razón, la gestión efectiva de los datos, incluyendo su recopilación, extracción de valor, seguridad y análisis, se ha convertido en un enfoque fundamental para mantenerse a la vanguardia en la industria digital.