Por Stewart Hunwick, director de tecnología de campo del equipo de plataformas y soluciones de almacenamiento de Dell Technologies
El aluvión de datos ya está aquí y, según IDC, el 80% no está estructurado. Los datos no estructurados son grandes conjuntos de archivos que no se almacenan en un formato de base de datos estructurado, como vídeos, imágenes, correos electrónicos y páginas web. Esto representa un vasto océano de potencial sin explotar que espera impulsar la próxima generación de IA.
Los gobiernos y las empresas se apresuran a aprovechar estos datos, reconociendo que son la clave para descubrir muchos conocimientos transformadores. Sin embargo, navegar por este mar de información puede presentar algunos desafíos. Las empresas operan en una era de intensa competencia, donde la velocidad y la agilidad sin precedentes son primordiales. Además, la incertidumbre del mercado global y la fluctuación del gasto energético implican que cada decisión de gasto se analiza minuciosamente y se espera un retorno de la inversión.
Entonces, ¿Cómo pueden las organizaciones almacenar, gestionar y analizar eficazmente los datos no estructurados para obtener esta ventaja competitiva, minimizando al mismo tiempo los costes empresariales? Hemos explorado tres tendencias clave que definen el futuro del almacenamiento de datos no estructurados y la IA para ofrecer una hoja de ruta que permita aprovechar al máximo la innovación basada en datos.
Almacenamiento de objetos: la base para el crecimiento de datos no estructurados
El gran volumen de información no estructurada que generan las empresas exige un nuevo enfoque de almacenamiento. El almacenamiento de objetos ofrece un método mejor y más rentable para gestionar grandes conjuntos de datos en comparación con los sistemas tradicionales basados en archivos. A diferencia de los métodos de almacenamiento tradicionales, el almacenamiento de objetos trata cada dato como un objeto independiente con sus metadatos. Este enfoque ofrece escalabilidad y flexibilidad, ideal para gestionar las grandes cantidades de imágenes, vídeos, datos de sensores y otro contenido no estructurado que generan las empresas modernas.
El crecimiento proyectado del mercado global del almacenamiento de objetos en la nube informado por Market Research Future corrobora esta tendencia, y las empresas recurren cada vez más a soluciones más rentables y escalables para almacenar y acceder a sus crecientes volúmenes de datos.
Además, la compatibilidad inherente del almacenamiento de objetos con las cargas de trabajo de IA lo convierte en un componente crucial del cambiante panorama de datos. Al proporcionar la infraestructura necesaria para gestionar grandes y diversos conjuntos de datos, el almacenamiento de objetos potencia los marcos de IA en diversos sectores, desde la salud hasta las finanzas, sin incurrir en costes de almacenamiento exorbitantes. Sin embargo, las organizaciones deben considerar cuidadosamente las políticas de gobernanza y seguridad de datos al implementar el almacenamiento de objetos para garantizar la integridad de los datos y el cumplimiento normativo.
La IA y los Data lakes se unen para mejorar la inteligencia empresarial
Los Data lakes, los repositorios centralizados de datos estructurados y no estructurados, se están volviendo cada vez más sofisticados gracias a la integración de la IA y el aprendizaje automático. Estos permiten a las organizaciones analizar a fondo sus datos, descubrir patrones ocultos y generar información útil sin necesidad de procesos complejos y costosos de preparación de datos. La IA moderna exige nuevas arquitecturas de plataformas de datos, idealmente construidas sobre open data lakehouses que ofrezcan acceso seguro y centralizado a todos los datos.
Por ejemplo, en sectores como el comercio minorista, los Data lakes impulsados por IA pueden analizar datos no estructurados, como interacciones en redes sociales, reseñas y comportamientos de compra, para predecir tendencias y adaptar estrategias de marketing. En el sector sanitario, estos sistemas pueden procesar extensos historiales clínicos de pacientes, imágenes y documentos de investigación para acelerar la investigación y mejorar la atención. Si bien el potencial de los Data lakes impulsados por IA es inmenso las organizaciones deben abordar los desafíos relacionados con la calidad, la seguridad y la gobernanza de los datos para garantizar la fiabilidad y la confianza de su información.
Edge Computing: acercando la IA y el almacenamiento de datos a la fuente
El Edge Computing representa un cambio fundamental en la forma en que las organizaciones gestionan los datos e implementan la IA, especialmente en EMEA, donde la rentabilidad es una prioridad. Al acercar la computación y el almacenamiento al punto de generación (en el Edge), se reduce la latencia y el consumo de ancho de banda, lo que permite obtener información en tiempo real a un coste mucho menor. Este enfoque descentralizado es especialmente relevante para organizaciones con operaciones distribuidas, como las de fabricación y logística.
En la industria manufacturera, por ejemplo, la IA en el Edge puede impulsar el control de calidad en tiempo real, el mantenimiento predictivo y la robótica autónoma. En el sector energético,el Edge Computing puede optimizar la asignación de recursos y mejorar la estabilidad de la red. El rápido crecimiento del mercado del Edge Computing refleja esta creciente demanda de inteligencia localizada y toma de decisiones en tiempo real.
El Edge Computing también responde a la creciente preocupación por la regulación y la seguridad de los datos. Al mantener los datos más cerca de su origen, las empresas reducen el riesgo de filtraciones de datos y garantizan un mejor cumplimiento de las normativas de soberanía de datos, como el RGPD. Este procesamiento localizado es un factor clave que influye en la arquitectura y las decisiones de compra de muchas organizaciones.
La adopción exitosa del Edge Computing requiere una cuidadosa consideración del diseño de los datos, los controles de acceso y los protocolos de seguridad dentro de esta arquitectura distribuida. Esto incluye la implementación de medidas de seguridad robustas para proteger los datos confidenciales en el Edge y garantizar la implementación de controles de acceso adecuados para gestionar el acceso a los datos en todo el entorno distribuido.
Un futuro basado en datos
La explosión de datos no estructurados presenta enormes oportunidades y desafíos para las organizaciones en todos los mercados del mundo. Para prosperar en esta era impulsada por los datos, las empresas deben adoptar enfoques innovadores de almacenamiento, gestión y análisis de datos que sean rentables y cumplan con las normativas en constante evolución. Al adoptar tecnologías como el almacenamiento de objetos, los data lakes basados en IA y el Edge Computing, las organizaciones mejoran sus posibilidades de aprovechar el potencial transformador de sus datos. Esto les ayudará a garantizar una ventaja competitiva.
Dicho esto, una implementación exitosa requiere un enfoque estratégico que aborde no solo la calidad de los datos, sino también la seguridad, la gobernanza y la integración. Quienes prioricen la gestión de estas complejidades estarán mejor posicionados para afrontar la crisis de datos e impulsar la innovación en los próximos años.