Las tendencias principales en la gestión de calidad de datos para 2023

El manejo de la calidad de datos, ligado a innovaciones disruptivas, cambios rápidos en el mercado y presiones regulatorias, continúa creciendo y desempeñando un papel dominante en el ecosistema de gestión de datos. Con el aumento de la adopción de la nube, el edge computing, el 5G y el aprendizaje automático, las fuerzas laborales híbridas y los clientes globales están generando datos a niveles nunca antes vistos.

El éxito de la gestión de calidad de datos depende de las estrategias de implementación, infraestructura y modernización. El Informe del Estado de la Calidad de Datos 2022 de Ataccama revela que la automatización y la modernización aún no se han adoptado universalmente. Si bien el 69% de las empresas encuestadas han iniciado su camino en la gestión de calidad de datos, aún no han alcanzado niveles de madurez elevados. La tecnología está disponible, pero las empresas tienen dificultades para utilizarla y solo están arañando la superficie del potencial de la gestión de calidad de datos.

Las empresas están comenzando a darse cuenta de que si no se mantienen al día con las últimas tendencias y tecnologías en la gestión de calidad de datos, quedarán rezagadas respecto a sus competidores. Si te encuentras en una posición precaria en términos de calidad de datos y buscas ponerte al día con las empresas más exitosas impulsadas por datos, estas tendencias de calidad de datos son importantes para observar e implementar.

¿Qué es la calidad de datos?

"La calidad de datos mide cómo un conjunto de datos sirve adecuadamente a su propósito específico en la organización", dijo Aarti Dhapte, analista senior del dominio de TIC en Market Research Future, en una entrevista con Newsmatic. "Las medidas de calidad de datos se basan en la precisión, la completitud, la consistencia, la validez, la confiabilidad, la singularidad y la puntualidad".

Entonces, la calidad de datos no es solo una medida de qué tan buenos se ven los datos, sino más bien de cómo esos datos funcionan de manera efectiva para los proyectos y operaciones impulsados por datos de tu organización.

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Los problemas comunes de calidad de datos que enfrentan las organizaciones incluyen datos duplicados, incompletos, inconsistentes, incorrectos o inseguros. Las consecuencias de estos problemas de calidad de datos pueden ser vastas y graves. Imagina cómo se desempeñaría tu organización o empresa si las decisiones, las ventas, los productos y/o las colaboraciones se basaran en datos que no son aptos para su uso empresarial. Una mala calidad de datos puede causar problemas que van desde modelos de producción inconsistentes hasta la pérdida de confianza del cliente y la reputación.

Además, los clientes y las autoridades gubernamentales esperan que los datos corporativos cumplan con la legislación de privacidad y seguridad. Las empresas que no cumplen con estos estándares pueden verse afectadas por percepciones negativas, demandas legales, multas cuantiosas y pérdida de clientes.

A medida que las empresas continúan lidiando con el crecimiento de los conjuntos de datos y los casos de uso de datos, sin mencionar los cada vez mayores problemas y consecuencias de los datos, el mercado de calidad de datos está creciendo para satisfacer esas necesidades. Según Verified Market Research, se estima que el mercado mundial de herramientas de calidad de datos alcanzará aproximadamente los $3.67 mil millones en 2028.

Tendencias principales de calidad de datos

Las empresas líderes no solo están implementando tecnología de calidad de datos de vanguardia, sino que están construyendo estrategias integrales de gestión de calidad de datos que se alinean con sus objetivos comerciales. Dado que cada organización tiene sus propios desafíos y metas únicos, cada enfoque de gestión de calidad de datos requiere una estrategia de desarrollo personalizada y cuidadosa.

Estas son las principales tendencias en el mercado de calidad de datos que estamos viendo actualmente:

Creación de una sólida cultura de datos junto con la estrategia de gestión de calidad de datos

La encuesta del Barómetro de Salud de Datos de Talend 2022 reveló que el 99% de las empresas reconocen que los datos son cruciales para el éxito, sin embargo, una tercera parte de los encuestados afirma que no todos en la empresa entienden los datos con los que trabajan, y la mitad dice que utilizar los datos para impulsar el impacto empresarial no es fácil. Las empresas encuestadas y muchas otras reconocen que la alfabetización en datos y una sólida cultura de datos deben ser priorizadas si los esfuerzos de calidad de datos quieren tener éxito.

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Crear una sólida cultura de datos en toda una organización es difícil, pero es clave para el éxito de la gestión de calidad de datos y otras estrategias de negocio basadas en datos. Incluso las tecnologías de datos más avanzadas en el mercado pueden resultar ineficientes si una organización no tiene una estrategia sólida de gestión de calidad de datos basada en personas capacitadas y procesos organizados.

Llevar la tecnología de datos en la nube a nuevos niveles

La nube ya no es solo una solución para el almacenamiento de datos, sino el lugar ideal para recibir servicios, soluciones digitales, herramientas de automatización e innovación. Los principales proveedores de la nube, como Google, Microsoft Azure y AWS, han mejorado sus servicios en la nube para diferenciarse en el creciente mercado de gestión de datos en la nube.

Con las nuevas soluciones de datos en la nube que se centran en todo, desde traducciones automáticas hasta aprendizaje automático, seguridad, migración rápida, verificaciones automatizadas de calidad de datos, integración de gobierno y operaciones de datos impulsadas por IA, los equipos de datos corporativos se están beneficiando de la competencia entre los proveedores de la nube y el lanzamiento de nuevas soluciones disruptivas de datos. Esto también está impulsando una aceleración en la modernización de los almacenes de datos.

La tendencia a modernizar los almacenes de datos está creciendo rápidamente a medida que más organizaciones se dirigen hacia procesos digitales. Además, los "hubs" de datos también están siendo tendencia a medida que las empresas los utilizan para conectar sistemas de datos. La demanda de almacenes de datos estructurados ha llevado a una amplia variedad de modernos "hubs" de datos que ofrecen diferentes balances de herramientas avanzadas.

"Estos hubs proporcionan un enfoque holístico para la gestión de datos, desde la curación hasta la orquestación", dijo Dhapte.

Depender de modelos de IA/aprendizaje automático para los esfuerzos de gestión de calidad de datos

Desarrollar e implementar modelos de IA y aprendizaje automático solía ser un proceso manual y que consumía mucho tiempo, pero los equipos de datos ahora pueden implementar funciones de IA con solo unos pocos clics.

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Investigadores de McKinsey han explicado que en 2021 se invirtieron $165 mil millones en AI, ya que las empresas descubrieron cómo utilizar estos modelos de IA para resolver problemas del mundo real. Según McKinsey, la mejora en el entrenamiento de estos modelos ha aumentado en un 94.4% desde 2018.

Los procesos y tecnologías de gestión de calidad de datos están comenzando a depender más de la IA y el aprendizaje automático para resolver problemas comunes de calidad de datos. Con los modelos de inteligencia artificial adecuados, las empresas pueden automatizar y mejorar tareas como la clasificación de datos, el análisis predictivo y el control de calidad de datos.

Además, las características de IA y aprendizaje automático pueden ir más allá de las necesidades de gestión de datos de texto y datos estructurados. Estos modelos a menudo pueden automatizar rápidamente funciones de datos relacionadas con la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural, los grafos de conocimiento y otros tipos de datos no estructurados.

Invertir en arquitectura de confianza y otras oportunidades de gobierno

El Informe de Tendencias Tecnológicas de McKinsey para 2022 explica que las tecnologías de confianza digital son soluciones emergentes que permiten a las organizaciones construir, escalar y mantener la confianza de las partes interesadas en sus productos y servicios basados en datos. El sector de la arquitectura de confianza y la identidad digital ha crecido a $34 mil millones en inversión, principalmente centrado en ciberseguridad.

Sin embargo, a pesar del aumento de la inversión y la presión externa, las herramientas de confianza, cumplimiento y gobierno aún no han alcanzado niveles de adopción completos. Incluso en empresas donde se están implementando estas soluciones, no siempre funcionan de manera óptima debido a problemas internos de datos.

La arquitectura de confianza solo puede funcionar de manera efectiva con datos de buena calidad. A medida que más empresas se dan cuenta de la importancia de alimentar buenos datos en su infraestructura de confianza, las soluciones de gestión de calidad de datos se centran cada vez más en el gobierno de datos y los esfuerzos de confianza.

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Los almacenes de datos inteligentes se utilizan cada vez más para automatizar e integrar requisitos de confianza y herramientas que impulsan los datos. Las herramientas que impulsan la encriptación de datos, o las aplicaciones de IA que pueden automatizar el gobierno y verificar la seguridad de los datos, también se utilizan ahora en las principales organizaciones para obtener una ventaja competitiva.

¿Cómo están implementando estas tendencias las empresas?

Con las innovaciones que respaldan soluciones híbridas, de edge computing o locales, los costos y el tiempo dedicados a la gestión de calidad de datos están disminuyendo. Ahora, las empresas pueden limpiar, migrar, cargar y perfilar datos en horas y por una fracción del costo que solían requerir operaciones que llevaban meses. Los modelos de aprendizaje automático y las aplicaciones de IA de tipo plug-and-play o de "drop-and-load" ahora se utilizan en todo el ciclo de vida de la calidad de datos.

Las organizaciones que lideran el camino en la gestión de calidad de datos se basan en tres categorías principales de tendencias: una estrategia integral de gestión de calidad de datos; tecnología e innovación; y gobierno de datos, seguridad y confianza. Estas tendencias fortalecen las posturas, automatizan procesos y, en última instancia, empoderan a los equipos de trabajo y líderes a medida que mejoran la gestión de calidad de datos.

Las organizaciones que reconocen e implementan estas tendencias de calidad de datos seguramente tendrán ventaja sobre sus competidores menos orientados a los datos en un mundo digital en constante evolución.

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