Breve historia de las plataformas de datos
Desde los primeros días de la informática, las plataformas de datos se centraron principalmente en dos tareas: almacenar y recuperar información. A medida que la tecnología avanzaba, también lo hacía la complejidad de los sistemas de datos. Las bases de datos relacionales tradicionales se convirtieron en almacenes de datos, que proporcionaban formas estructuradas de agregar información para la inteligencia empresarial.
Sin embargo, con la explosión de la transformación digital, las empresas generan ahora más datos, a menudo en formas no estructuradas o semiestructuradas. Estos desarrollos han empujado a las plataformas a evolucionar en ecosistemas, que comprenden almacenamiento en la nube, sistemas de big data y herramientas para apoyar el análisis en tiempo real y el aprendizaje automático.
¿Qué define una plataforma de datos moderna?
Una verdadera plataforma de datos moderna es algo más que una tendencia. Aborda retos fundamentales, como
Manejar datos estructurados y no estructurados: Los sistemas actuales deben trabajar con todo tipo de datos, desde datos transaccionales organizados hasta formatos sin estructurar como publicaciones en redes sociales y secuencias de vídeo. Los formatos semiestructurados, como JSON, añaden flexibilidad a la forma en que las plataformas pueden consultar los datos de forma dinámica.
Nube e interoperabilidad: Muchas organizaciones necesitan plataformas que escalen sin esfuerzo en la nube y se integren sin problemas entre varios proveedores. Tecnologías como Microsoft Fabric, Snowflake y Databricks ilustran cómo las plataformas modernas permiten a las empresas liberarse de la dependencia de un proveedor.
Separación de almacenamiento e informática: Las plataformas modernas almacenan y procesan los datos de forma diferente, desacoplando ambas funciones. Esta arquitectura permite una mejor escalabilidad y admite múltiples herramientas de procesamiento, ya sea para análisis, informes o aprendizaje automático, sin crear silos.
Por qué es importante el enfoque de ecosistema
A diferencia de los sistemas heredados, las plataformas modernas prosperan gracias a la interoperabilidad. Herramientas como los lagos de datos permiten a las empresas almacenar datos en bruto de forma centralizada y procesarlos con diferentes marcos, como Spark, Hadoop y Power BI, en función del caso de uso. Estos sistemas permiten una mejor comprensión en tiempo real y permiten el procesamiento paralelo de tareas, algo esencial cuando se trata de conjuntos de datos masivos, como los datos de sensores IoT.
Esta flexibilidad fomenta la democratización de los datos, donde varios equipos -desde marketing hasta análisis de productos- pueden acceder a los mismos conjuntos de datos y analizarlos sin comprometer la gobernanza o la calidad. El enfoque ecosistémico permite a los equipos seleccionar la mejor herramienta para sus necesidades, evitando las limitaciones de las soluciones de talla única.
El almacenamiento es barato, pero el almacenamiento inteligente importa
A medida que disminuyen los costes de almacenamiento, las empresas ya no se ven limitadas por la cantidad de datos que almacenan. Sin embargo, la gestión de varias copias en distintos entornos sigue siendo un reto. Las plataformas modernas lo solucionan con soluciones de almacenamiento más inteligentescomo:
Micropartición en Snowflake: Esta técnica almacena trozos de datos pequeños e inmutables, lo que permite actualizaciones y versiones eficientes mediante funciones como el viaje en el tiempo.
Modelos de datos compartidos: Al crear capas de datos interoperables, plataformas como Microsoft Fabric permiten a las empresas minimizar la redundancia. Una sola copia de los datos puede alimentar múltiples cargas de trabajo, desde el entrenamiento de IA hasta el análisis, sin necesidad de un reprocesamiento exhaustivo.
IA y ML: parte integral de las plataformas modernas
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático se han convertido en elementos fundamentales de los ecosistemas de datos modernos. Estas tecnologías dependen en gran medida de canalizaciones de datos sólidas para entrenar, refinar y desplegar modelos. Ya sea a través de las herramientas de ML de Snowflake o de la integración de Microsoft Fabric con Power BI, las plataformas modernas ayudan a las organizaciones a desbloquear el valor de sus datos para el análisis predictivo y la toma de decisiones en tiempo real.
Construir para el futuro: Flexibilidad y gobernanza
Una plataforma de datos moderna no es sólo una cuestión de tecnología, sino también de cómo se utiliza. Las organizaciones deben alinear sus procesos para aprovechar al máximo la flexibilidad de la plataforma.
Atrás quedaron los días en que los ingenieros de datos necesitaban meses para actualizar un almacén de datos. Las plataformas modernas permiten el desarrollo continuo y la iteración ágil, dando a los equipos la capacidad de ajustarse rápidamente a las necesidades cambiantes del negocio. Sin embargo, la gobernanza sigue siendo fundamental. Herramientas como Microsoft Purview o Snowflake's Horizon garantizan que los datos sigan siendo accesibles al tiempo que se mantiene la seguridad y el cumplimiento.
Conclusión: ¿Está su plataforma preparada para el futuro?
Las plataformas de datos modernas ofrecen a las organizaciones algo más que nuevas formas de almacenar y procesar la información: proporcionan ecosistemas que permiten agilidad, innovación y una toma de decisiones más inteligente. Pero la pregunta clave sigue siendo: ¿Es su plataforma realmente moderna o se limita a seguir las últimas tendencias?
La plataforma adecuada debe permitir a su organización evolucionar continuamente sin necesidad de revisiones completas. El objetivo es crear sistemas hoy que sigan satisfaciendo sus necesidades dentro de cinco años. Esto significa seleccionar plataformas que crezcan con su negocio, admitan diversos casos de uso y liberen todo el potencial de sus datos.
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