Cultura

Gestionar datos distribuidos en un mundo digital cada vez más complejo

Durante la última década, las empresas han invertido mucho en personas, procesos y tecnología diseñados específicamente para obtener información a partir de los datos, brindar un mejor servicio a los clientes y generar nuevas fuentes de ingresos. Pero a medida que los datos se distribuyen cada vez más, el mundo de los datos está cambiando, lo que hace que la gobernanza sea más desafiante, especialmente donde los casos de uso operativo son una prioridad.

“Usted crea esta enorme complejidad para administrar los datos, gobernar los datos, orquestar los datos, porque ya no es solo un entorno de almacenamiento de datos centralizado”, dijo Michele Goetz (en la foto), vicepresidenta y analista principal de Forrester Research Inc. “Usted tienen un paisaje muy diverso y distribuido. Entonces, la lucha se convierte en: ¿Cómo confía en los datos? ¿Cómo lo gobierna y protege y protege esos datos? “

Entonces, ¿en qué están pensando las empresas cuando se trata de la gobernanza de datos? Goetz habló con Dave Vellante, anfitrión de theCUBE, el estudio de transmisión en vivo de SiliconANGLE Media, durante el Evento Data Citizens ’21. Hablaron sobre cómo las empresas gobiernan y gestionan los datos en un panorama digital cada vez más complejo.. (* Divulgación a continuación).

Analizando los desafíos de la gestión de datos en un mundo complejo

Forrester Research dedica mucho tiempo a investigar tendencias tecnológicas a través de servicios como Forrester Market Insights, y Goetz pudo hablar sobre muchas de las formas en que las empresas enfrentan los desafíos de la administración de datos. Ve múltiples tendencias. Por un lado, muchas empresas están creando un modelo federal, en el que un equipo central digital cuenta con el apoyo de otros departamentos que no forman parte del grupo empresarial central del equipo digital. Sin embargo, la informática de borde puede significar que otras formas de administrar equipos de datos son mejores.

“Estamos … viendo que los equipos de datos, análisis y gobierno se unen bajo el mando de directores de datos o directores de datos y análisis”, dijo Goetz. “[But] cuando empuja los datos al perímetro, el objetivo es que realmente esté impulsando una experiencia y una aplicación. En ese caso, estamos viendo que los equipos de ingeniería de datos comienzan a incorporarse a los equipos de soluciones que están alineados con las líneas de negocio o divisiones mismas ”.

A menudo, para la computación de borde, es necesario que haya un consultor de soluciones que también supervise la gestión de la cartera basada en el valor para nuevos casos de uso de datos para mantenerse al día con el ritmo del negocio, según Goetz. Por lo general, es un equipo de ingeniería de datos que forma parte de DevOps para ejecutar eso.

“Así que realmente el equilibrio es: necesitamos el núcleo, necesitamos llegar a los conocimientos y construir nuestros modelos para la IA”, dijo Goetz. “Y luego la siguiente pieza es: ¿Cómo se activa todo eso? – y hay un equipo para ayudar. Así que realmente está distribuyendo la riqueza y la experiencia a donde debe ir “.

La realidad es que a medida que la tecnología se mueve hacia un modelo de inteligencia artificial y aprendizaje automático, se necesita más contexto. Esto trae un acto de equilibrio entre los datos a nivel mundial, que es lo que los ingenieros de datos pueden admitir, y el contexto único de los datos que realmente están relacionados con el valor y el resultado de una empresa, así como la ingeniería de características que se está realizando en los modelos de aprendizaje automático. según Goetz.

“Tiene que haber un vínculo y una colaboración realmente estrechos entre los ingenieros de datos, los científicos y analistas de datos, y las propias partes interesadas del negocio”, dijo. “Así que los equipos de datos ya no están simplemente sentados en el sótano o en otra parte de la organización y digitalmente… desconectados. Se da cuenta de que tienen que trabajar mucho más de cerca y codo con codo con sus colegas y partes interesadas “.

Al final del día, se trata realmente de lo que se comparte y cómo se comparte, según Goetz. A medida que los equipos de datos construyen plataformas, todos suelen contribuir a algún tipo de biblioteca a la que se adscriben sus componentes y productos, lo que puede ayudar a diferentes equipos a tomar esos componentes y desarrollar cuáles serán esas soluciones. Esto permite que las personas que no son científicos de datos colaboren.

“Aquí es donde gran parte del automóvil [machine learning] comienza, porque aquellos que están menos orientados a la ciencia de datos pero pueden construir una canalización de información pueden tomar todos los componentes diferentes, desde las canalizaciones hasta las transformaciones, los mecanismos de captura, atornillar el modelo en sí y permitir que se entregue a la aplicación “, dijo, y agregó que se trata de” equilibrar el proceso y las plataformas que permiten, alientan y casi lo obligan a colaborar y administrar mediante el intercambio “.

Aquí está la entrevista en video completa, parte de la cobertura de SiliconANGLE y theCUBE sobre el Evento Data Citizens ’21. (* Divulgación: TheCUBE es un socio de medios de pago para Data Citizens ’21. Ni Collibra NV, el patrocinador de la cobertura del evento de theCUBE, ni otros patrocinadores tienen control editorial sobre el contenido de theCUBE o SiliconANGLE).

Foto: SiliconANGLE

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Moisés Cabrera

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