La búsqueda de las empresas para gestionar sus datos y aprovecharlos de manera óptima para el negocio está en constante evolución desde automatización hasta servicios en la nube híbrida. En esa búsqueda, hay riesgos que cubrir y desafíos que enfrentar.
Por lo que NTT DATA provee servicios y soluciones para enfrentarlos con Data Fabric y Data Mesh que brindan, a través de tecnologías, organizar los datos que se distribuyen en diferentes almacenamientos.
“La solución incluye la estrategia de datos, las plataformas de datos, Inteligencia Artificial e inteligencia en las decisiones”.
Daniel Menal, Director & Head of Data & Analytics de NTT DATA.
Los datos son el corazón de las empresas, uno de los activos más importantes, por lo que su gestión y almacenamiento no están exentos de problemas. Entre los más importantes, Menal destaca los riesgos de seguridad, menor productividad por la pérdida de tiempo de los empleados en tareas que pueden ser automatizadas y que no suman valor al negocio, falla en la toma de decisiones por un incorrecto análisis de datos y excesivos costos en almacenamiento, procesamiento y cuidado de la información. “Sólo 12% de los datos que gestionan las empresas son críticos y útiles para el negocio. El 65% es información que está oculta en redes, personas y máquinas y el 23% restante es data redundante, obsoleta y trivial”, enumera Menal.
En este contexto emergen Data Fabric y Data Mesh. Data Fabric es el conjunto de tecnologías y técnicas de inteligencia artificial puestas a disposición de las plataformas de datos, con el objetivo de aprender del uso de los datos lo que permite automatizar procesos redundantes para potenciar ampliamente sus capacidades.
Sus pilares son:
- Data Catalog IA: identifica, comparte y enriquece la información de forma inteligente a través de todo el ciclo de vida de los datos.
- Modelos de Grafos: a partir de la metadata obtenida, genera información adicional para ser el imput a modelos de mejoras y recomendaciones.
- Metadata Activa: aplicar semántica a los modelos de grafos para darle sentido a los datos.
- Motor de recomendación: permite a diferentes agentes, tomar acciones automáticas basadas en modelos de recomendación.
Data Mesh se basa en 4 conceptos claves:
- Datos como producto, donde los productos de datos, compuestos por datos limpios, actualizados y completos, se entregan a cualquier consumidor de datos, en cualquier momento y en cualquier lugar, en función de los permisos y las funciones.
- Propiedad de datos impulsada por el dominio comercial, lo que reduce la dependencia de equipos de datos centralizados.
- Acceso ágil a los datos, habilitado por nuevos niveles de abstracción y automatización, diseñado para compartir datos relevantes entre funciones, bajo demanda.
- Gobernanza de datos distribuidos, donde cada dominio gobierna sus propios productos de datos, pero depende del control central del modelado de datos, las políticas de seguridad y el cumplimiento.
