Por qué los data lakes son la base de la automatización impulsada por IA

La explosión de interacciones digitales ha generado volúmenes de datos sin precedentes, mucho más de lo que los sistemas tradicionales pueden gestionar de manera eficiente. Las empresas, en particular las que dependen de interacciones complejas con los clientes, tienen una mina de oro de información. Sin embargo, con demasiada frecuencia, estos datos permanecen fragmentados, desestructurados y e infrautilizados.

«Aquí es donde los data lakes surgen como un elemento facilitador fundamental. Más que simples repositorios de información sin procesar, son la columna vertebral de la automatización impulsada por IA, ya que brindan la escala, la flexibilidad y la inteligencia necesarias para la próxima ola de transformación empresarial», sostiene Nick Seagrave, director de tecnología de CloudInteract.

Romper el cuello de botella: por qué son importantes los data lakes

Durante décadas, las organizaciones han tenido que lidiar con infraestructuras de datos aisladas. Ya sea a través de sistemas heredados o transformaciones digitales fragmentadas, la incapacidad de unificar las fuentes de datos ha obstaculizado el progreso en la automatización y la toma de decisiones. «El futuro pertenece a las empresas que pueden integrar sin problemas datos estructurados y no estructurados, haciéndolos accesibles a los modelos de IA para obtener información en tiempo real y aprendizaje adaptativo», apunta Seagrave.

Agrega que los data lakes resuelven este desafío al ofrecer un entorno centralizado y escalable donde los datos permanecen en su formato original hasta que se los necesita. A diferencia de los almacenes de datos tradicionales, que requieren esquemas predefinidos, los data lakes brindan la flexibilidad para almacenar, procesar y analizar grandes conjuntos de datos en diversos formatos, algo fundamental para las organizaciones que buscan aprovechar la IA a gran escala.

El futuro de la gestión de datos impulsado por la IA

La IA y el aprendizaje automático son tan eficaces como los datos que consumen. A medida que los modelos se vuelven más sofisticados, requieren acceso a conjuntos de datos expansivos para el entrenamiento, la comprensión contextual y la mejora continua. Esto es particularmente relevante en industrias como la atención al cliente, los servicios financieros y la atención médica, donde la información en tiempo real puede mejorar drásticamente las experiencias de los usuarios y la eficiencia operativa.

«Los data lakes facilitan esto al permitir que los modelos de IA extraigan datos de diversas fuentes de forma dinámica, enriquezcan los datos mediante la automatización y generen información predictiva con una mínima intervención humana. Esto marca un cambio desde el análisis retrospectivo hacia la toma de decisiones proactiva impulsada por la IA. Las organizaciones que no logren establecer infraestructuras de datos sólidas tendrán dificultades para seguir siendo competitivas en una era en la que la automatización es la ventaja definitoria», complementa el ejecutivo.

De los datos a la acción: automatización e inteligencia

Uno de los aspectos más transformadores de los data lakes es su capacidad para respaldar la automatización inteligente. Cuando se integran con la IA y los modelos generativos, permiten a las empresas:

• Eliminar procesos manuales: la automatización de los flujos de trabajo basados ??en el análisis de datos en tiempo real permite a las organizaciones pasar de la resolución reactiva de problemas a la optimización proactiva.
• Mejorar el análisis predictivo: los conocimientos impulsados ??por IA permiten a las empresas anticipar las necesidades de los clientes, optimizar el rendimiento operativo y mejorar las estrategias de gestión de riesgos.
• Potenciar el aprendizaje continuo: con acceso a datos históricos y en tiempo real, los modelos de IA pueden evolucionar dinámicamente, mejorando la precisión y la eficiencia con el tiempo.
• Garantizar la gobernanza y el cumplimiento de los datos: los protocolos de seguridad y categorización de datos automatizados ayudan a las organizaciones a mantener el cumplimiento normativo y, al mismo tiempo, mitigan los riesgos asociados con las violaciones e inconsistencias de datos.

El nuevo estándar para las organizaciones que priorizan la IA

A medida que avanzamos hacia un mundo impulsado por la IA, el papel de los data lakes en la automatización, la inteligencia y la adaptabilidad no hará más que crecer, refiere el analista. Las organizaciones que invierten hoy en arquitecturas de datos sólidas se están posicionando para un futuro en el que la toma de decisiones no solo será más rápida, sino fundamentalmente más inteligente.

«La pregunta ya no es si las empresas deberían implementar data lakes, sino cómo pueden aprovecharlos para alcanzar nuevos niveles de inteligencia operativa. La próxima década pertenecerá a quienes reconozcan que los datos no son solo un activo, sino la base para una transformación impulsada por la IA», concluye.

(datacenterdynamics.com)

Les estaremos informando con mucho más detalle, en el marco del informe especial: “Software empresarial, corporativo y técnico para la competitividad, BPM (Business Process Modelling), Gestión de Procesos de Negocios (CRM, ERP y CSP…) Data Science, Criptografía, NFT (Non Fungible Token) y Blockchain. Automatización. Ciberseguridad, VR. Buenas prácticas corporativas.», que estamos preparando para nuestra edición 213 y publicaremos en el mes de marzo.

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