Hoy prácticamente todas las compañías pueden acceder a grandes conjuntos de datos ya sea propios, o de otras fuentes, pero, sin la capacidad de explorar, efectuar análisis de datos y transformar esa materia prima bruta en conocimiento real –esto es, hacer que el big data evolucione en smart data-, no se consigue sumar el valor esperado.
En este camino que lleva a desplegar una estrategia de datos exitosa, las organizaciones procuran incorporar desde soluciones de analítica de datos y BI, hasta capacidades de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Pero no todo pasa por la tecnología.
Para ilustrar lo anterior nos parece conveniente repasar los resultados de un estudio, que encontró que el 73% de los ejecutivos considera que los activos de datos son fundamentales para la estrategia comercial de su compañía. Para poder aprovechar el potencial que yace en los datos, el 51% de los encuestados dijo que desplegará una estrategia multi-nube, es decir, que distribuirá aplicaciones, cargas de trabajo y datos en distintos entornos de Nube pública, privada e híbrida. La intención es poder beneficiarse con “nuevas y mejores opciones de almacenamiento, administración de cargas de trabajo y conjuntos de datos especializados y herramientas analíticas de una variedad de proveedores Cloud”.
Sin embargo, la investigación también destaca que las organizaciones enfrentan una serie de retos para extraer auténtico valor de los datos distribuidos en los diferentes tipos de entornos que conforman una arquitectura cloud multi-nube.
Entre las barreras más acuciantes se encuentran “la falta de interoperabilidad entre los diferentes entornos, el bloqueo de datos y los silos de datos”. El informe enfatiza que todos estos inconvenientes pueden profundizarse si las compañías no disponen de una estrategia integral de gestión de datos en ambientes multi-nube. Pero la realidad es que apenas el 34% de los encuestados dijo contar con una estrategia de este tipo realmente efectiva.
Escenario complejo
La mayoría de las compañías hoy crea, recopila, mueve y almacena datos en varios sitios y en diferentes Nubes. Al optar por arquitecturas híbridas y multi-nube las organizaciones esperan poder decidir qué cargas de trabajo analíticas ejecutar, dónde y cuándo. Para ello deben poder reunir los mejores recursos de datos con las mejores herramientas analíticas cuando se distribuyen en varias Nubes, y realizar un seguimiento de quién está haciendo qué con los datos.
Las empresas necesitan fortalecer y orquestar sus políticas y prácticas de seguridad y la gobernanza en un contexto signado por el uso de distintos sistemas de almacenamiento e infraestructura, y en el que los usuarios de los datos necesitan movilidad y accesibilidad desde múltiples puntos. Pero claro: en tal escenario, en el que además la migración de datos puede ser frecuente, el solo hecho de tener un linaje de los datos ya constituye un importante desafío.
Por ello, además de cumplir con los temas normativos, las compañías tienen que establecer una política de gobierno de datos amplia que abarque las formas en que las personas, los procesos y las diferentes tecnologías trabajan con los datos de manera compatible, auditable y segura. Solo así se podrán evitar problemas como la redundancia, los errores, la dificultad para comprender dónde están los datos y quién los usa y la falta de confianza en la propia data.
Una solución propuesta es crear un catálogo de datos empresariales, “no solo para los datos, sino también para los algoritmos y las personas que los utilizan y las políticas de privacidad y seguridad relevantes».
En suma: para obtener valor de los datos las compañías necesitan poder procesarlos y analizarlos desde múltiples ubicaciones –ya sea en los propios data centers, en las diferentes nubes (cloud platform) o en distintos puntos finales. Y para ello es clave tener una política de seguridad y gobierno coherente, enmarcada dentro de una estrategia de gestión de datos integral.
Para explorar los detalles de la investigación que acabamos de repasar, invitamos a ingresar a este link.