Data Fabric: el servicio capaz de reducir en un 70% las tareas de gestión de datos

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La era digital que vivimos nos ha conducido a un aumento considerable de la generación de datos en todo el mundo. Así pues, los datos se han convertido en el “nuevo petróleo”, una nueva materia prima con la que las empresas pueden generar informaciones valiosas y da paso a nuevas formas de trabajar. Sin embargo, este auge de la existencia de datos ha supuesto todo un desafío para aquellas compañías que no pueden recopilar, procesar y analizar grandes cantidades de información.

En este contexto, surge el Data Fabric, un enfoque arquitectónico para simplificar el acceso a los datos en una organización y facilitar así el consumo de datos en modo autoservicio. Precisamente, esta solución se ha alzado como una de las grandes tendencias en el marco del evento Big Data & AI en el E-Show celebrado Barcelona este mes de marzo.

Ayose Iturralde, responsable de Data e Inteligencia Artificial en ERNI Consulting España, destaca que “tener la facilidad de automatizar los procesos de extracción y limpieza de datos y metadatos mediante Data Fabric es un avance muy importante en el sector. Actualmente es uno de los puntos que más esfuerzo y tiempo consume del proceso de recolección de datos.”.

Precisamente, según apuntan desde Gartner, el Data Fabric es una tendencia que ahorrará costes en el futuro y puede reducir en un 70% las tareas de gestión de datos, incluido el diseño, la implementación y las operaciones. “De esta manera, es posible automatizar el proceso de recolección de datos, lo que permite tener la información más rápido para tomar decisiones.”, añade Iturralde.

Machine Learning en las grandes empresas

Por otro lado, en el congreso también fue notable el número de empresas que hablaron de la implementación de modelos de Machine Learning como soluciones reales en diversos casos de usos.

Desde Nestlé, que fabrica más de 1.000 millones de productos diarios y ya apuesta por modelos que mejoren sus servicios y optimicen la producción y logística de estos; hasta Toyota, que es capaz de crear un ecosistema en que colabora con empresas externas y universidades para generar nuevos modelos que den respuestas y soluciones a los departamentos de dentro de la compañía.

En el sector farmacéutico, Novartis, trabaja con modelos de machine learning que permiten hacer predicciones de los resultados económicos de la compañía.

De esta forma, el machine learning permite a las empresas detectar patrones y anomalías en los datos para anticiparse a los posibles problemas. Resulta, así, una ventaja competitiva para aquellas firmas que apuesten por ser Data-driven.

 

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