Ocho formas en que los profesionales de TI de almacenamiento pueden evolucionar en la era del análisis y la IA
En 2020, el Foro Económico Mundial predijo que para 2025, el 50% de los empleados necesitaría actualizar sus habilidades debido al cambio tecnológico. Pues bien, ya estamos en 2025, y esto parece muy relevante, especialmente ahora que se espera que los empleados de la mayoría de las disciplinas comprendan la IA y la utilicen en sus trabajos. Las ofertas de empleo exigen cada vez más un enfoque basado en datos para la gestión de equipos y proyectos.
Entonces, ¿dónde deja esto a los profesionales de TI, en particular a quienes gestionan el almacenamiento de datos y la infraestructura de TI? Hasta hace poco, quienes gestionaban el almacenamiento de datos, ya sea local o en la nube, podían seguir centrándose en el rendimiento, la capacidad y la protección de datos.
Los tiempos están cambiando. Los profesionales de TI de almacenamiento gestionan cada vez más la transferencia y el acceso a los datos en entornos complejos de nube híbrida y de múltiples proveedores. Abordar las amenazas de seguridad derivadas de la IA y los ciberataques es fundamental, así como gestionar la infraestructura y los flujos de trabajo de datos para la IA.
Reimaginando el trabajo con los datos como eje central
Los arquitectos e ingenieros de almacenamiento deberían considerar cómo impulsar sus carreras profesionales, pasando de ser administradores de almacenamiento (administrando y adquiriendo tecnología de almacenamiento) a ser administradores de datos. Esto implica reducir riesgos, utilizar herramientas de modelado de costos y FinOps, preparar datos e infraestructura para la IA y brindar servicios de datos a los departamentos.
A continuación se presentan algunas formas en que cambiará el trabajo de los equipos de TI de almacenamiento, a medida que los procesos centrados en datos y centrados en IA se extiendan por las organizaciones.
1. Colaborar y escuchar: Gracias, Vanilla Ice, por destacar las palabras importantes. Los administradores de datos deben adoptar una mentalidad interdisciplinaria. La gestión de configuraciones técnicas y la resolución de problemas ahora requieren una comprensión más amplia de toda la infraestructura de TI. Los profesionales del almacenamiento prosperarán como asesores de confianza para otros roles de TI y empresariales, ayudando a definir los requisitos de la gestión de datos en relación con los objetivos empresariales. Esto requerirá una mentalidad colaborativa y un enfoque con visión de negocio para satisfacer las necesidades de los usuarios y los departamentos, a la vez que se cumplen los objetivos de TI en materia de estándares, seguridad, cumplimiento normativo y rentabilidad.
2. Obtener datos sobre sus datos: Como dijo Peter Drucker: «No se puede gestionar lo que no se mide». Si bien esto no es del todo cierto, sin duda es útil contar con métricas que orienten las decisiones de gestión de datos y sirvan a los clientes internos. En la era de la IA, los profesionales del almacenamiento deberán colaborar con científicos de datos, analistas de datos, equipos de proyecto y líderes de departamento, aportando más conocimiento sobre los datos almacenados. Esto implica identificar, segmentar y definir los tipos de datos, así como gestionarlos de forma granular, según las necesidades del negocio y del usuario. Por ejemplo, deberá conocer los volúmenes de datos y las tasas de crecimiento de toda la organización por departamento, los tipos y tamaños de archivo más comunes, y liderar la clasificación de datos mediante el enriquecimiento de metadatos.
3. Modelado de costos y FinOps: Las grandes organizaciones invierten millones de dólares al año en almacenamiento de datos, copias de seguridad y recuperación ante desastres. En resumen, esto no tiene nada de malo, ya que los datos son el centro de todo hoy en día; sin embargo, no todos los datos deben tratarse de la misma manera. Mediante herramientas de modelado de costos, el administrador de almacenamiento puede introducir los costos reales de almacenamiento para determinar por adelantado los nuevos costos de almacenamiento proyectados y la capacidad utilizable real, basándose en las tasas de crecimiento de los datos. Estos costos deben considerar las copias de seguridad y la recuperación ante desastres, que pueden triplicar el gasto en almacenamiento, y deben comparar los modelos locales con los de la nube. Un sistema de gestión de datos no estructurados que indexe todos los datos en todo el almacenamiento puede proporcionar métricas sobre volúmenes de datos, costos y costos previstos, y luego modelar planes para migrar los datos menos activos a un almacenamiento de archivo de menor costo, como la nube. Luego, pueden seleccionar la plataforma de almacenamiento óptima para datos activos o con alta demanda cuando sea el momento de actualizar el almacenamiento.
4. Mejorar los SLA y las métricas de datos para las empresas: Los acuerdos de nivel de servicio (SLA) para almacenamiento suelen incluir la disponibilidad y el tiempo de actividad de los datos (también conocidos como los Tres Nueves o los Cuatro Nueves), la latencia para almacenamiento en caliente y frío, la frecuencia y las ventanas de las copias de seguridad, los RTO y RPO, y los tiempos de respuesta ante problemas como la pérdida de datos críticos. Sin embargo, es posible que existan nuevas métricas que los profesionales del almacenamiento deban empezar a monitorizar a medida que prestan más servicios a las empresas. Estas podrían incluir la devolución o el reembolso departamental, el porcentaje de datos no conformes en el almacenamiento (como vídeos personales o archivos de sistemas heredados que deben eliminarse), los principales propietarios de datos por departamento e individuo, y la reducción de la cantidad de datos duplicados y huérfanos.
5. Reducir los riesgos de ransomware: Los equipos de almacenamiento deben mitigar los riesgos de ransomware asociados con los datos de archivos. Una forma de lograrlo es implementar estrategias de almacenamiento en niveles híbridos que transfieran los archivos de acceso poco frecuente (fríos) a un almacenamiento en la nube inmutable, lo que reduce la superficie de ataque activa hasta en un 70 u 80%. El almacenamiento inmutable garantiza que, una vez escritos los datos, no se puedan alterar ni eliminar, lo que proporciona una defensa robusta contra los intentos de ransomware de cifrar o corromper archivos.
6. Preparar la infraestructura para la IA: Los equipos de almacenamiento desempeñan un papel crucial en la IA, ya que garantizan el almacenamiento y la gestión fiables, escalables y eficientes de los enormes conjuntos de datos necesarios para el entrenamiento y la implementación de modelos de IA. La adquisición de la infraestructura adecuada para ejecutar cargas de trabajo de IA variará significativamente en función del tamaño y el presupuesto de la organización, el nivel de personalización de la IA necesario y otras consideraciones como la seguridad. Lanzar una iniciativa de IA en su empresa puede requerir el desarrollo y la capacitación de modelos si necesita crear su propio modelo de IA generativa. Esto suele comenzar con la adquisición de recursos computacionales de alto rendimiento adecuados: las costosas CPU, GPU y TPU necesarias para alojar modelos de aprendizaje automático y procesar datos a gran velocidad. Si bien la infraestructura preconfigurada, los modelos públicos y los servicios en la nube ofrecen ventajas en cuanto a coste y facilidad de uso, las organizaciones de TI también deben sopesar las ventajas de mantener la IA internamente o desarrollar un modelo de IA en la nube híbrida para un mejor control.
7. Preparar datos para IA: Los proyectos de análisis de big data e IA suelen implicar el procesamiento de grandes y diversos conjuntos de datos no estructurados, como imágenes, vídeos, documentos, mensajes y datos de sensores. Los equipos de almacenamiento son responsables de clasificar y preparar estos datos para el entrenamiento de modelos. El primer paso consiste en recopilar información básica sobre los conjuntos de datos, como su tamaño, ubicación, tipo de archivo, patrones de acceso y uso, y si los datos necesitan enriquecimiento (mediante etiquetado adicional de metadatos) para un mejor contexto y clasificación. Los responsables de almacenamiento también deben organizar y gestionar los datos para que los usuarios finales, como científicos de datos e investigadores, puedan buscar y aprovechar fácilmente los datos específicos necesarios para sus proyectos. El uso de tecnología para la automatización de flujos de trabajo de datos agiliza este proceso de descubrimiento, enriquecimiento, copia y/o traslado de datos a la ubicación óptima para su análisis.
8. Proteger los datos para la IA: Los profesionales del almacenamiento deben evitar la fuga de datos sensibles a la IA, ya que los empleados utilizan GenAI y otras herramientas a diario. Esto comienza identificando y separando los datos sensibles y confidenciales en un dominio privado y seguro donde no se puedan compartir con aplicaciones comerciales. También es fundamental mantener un registro de auditoría de los datos corporativos que alimentan las aplicaciones de IA. Una organización sanitaria, por ejemplo, debería verificar que no se hayan filtrado datos de identificación personal (PII) de pacientes a una solución de IA, según las normas HIPAA. Los responsables de TI de almacenamiento deberán ayudar a implementar un marco de gobernanza de la IA que abarque la privacidad, la protección de datos, la ética y más.
Abrazando el futuro: una nueva mentalidad para los profesionales de TI del almacenamiento
La era de la IA y los datos no solo está transformando la tecnología y los modelos de negocio, sino que también está redefiniendo las carreras profesionales. Para los profesionales del almacenamiento de TI, la transición de la gestión de infraestructura a la orquestación de datos presenta tanto desafíos como increíbles oportunidades.
Ahora es el momento de preguntarse: ¿Se limita a mantener el almacenamiento o prepara los datos para impulsar el éxito empresarial? Al ampliar sus habilidades en inteligencia de datos, automatización, FinOps, seguridad y gobernanza de la IA, podrá posicionarse como un líder indispensable en la empresa moderna.
(datacenterdynamics.com)
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