Dado que el acceso a los datos a diferentes tipos de datos se ha vuelto mucho más fácil, transformar esos datos para crear una vista cohesiva es el siguiente paso lógico que deben lograr las empresas.
La competitividad de los datos es clave para todas las empresas, pero dada la enorme cantidad de datos que generan las empresas modernas, muchas organizaciones se están quedando atrás en su uso completo para tomar decisiones comerciales y técnicas más informadas. Todavía existe un cuello de botella entre los datos y los usuarios comerciales, y creemos que la automatización de las transformaciones de datos es la clave para resolver este problema.
La transformación de datos es el procesamiento de datos que se originan o incluso residen en múltiples fuentes de datos. Implica el modelado, la limpieza, el gobierno y la documentación de datos: procesos que, en última instancia, permiten a las empresas extraer información de sus datos.
Las empresas han estado luchando con la transformación y optimización de datos desde los primeros días del almacenamiento de datos, y con el enorme crecimiento de la nube, ese desafío ha aumentado exponencialmente. Los equipos de datos, en particular, enfrentan el desafío de las demandas diarias del negocio, así como la escasez de ingenieros de datos y analistas de datos capacitados para combatir los volúmenes crecientes y la complejidad de los datos.
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Ahora más que nunca, las transformaciones de datos se están convirtiendo rápidamente en un diferenciador competitivo para las organizaciones que desean aprovechar al máximo las enormes cantidades de datos generados por las empresas modernas.
A continuación, describimos las principales tendencias y nuestras predicciones tecnológicas que impactarán y respaldarán el mercado de transformación de datos este año.
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Predicción 1: El retorno del modelado de datos
En los últimos diez años, el modelado de datos, un proceso fundamental para configurar estructuras de datos alineadas con los requisitos comerciales, pasó a un segundo plano a medida que las empresas se apresuraban a lanzar productos al mercado, a menudo mucho antes de que tuvieran la infraestructura de datos que necesitaban para tener éxito. Durante ese mismo tiempo, los volúmenes de datos, los tipos de datos y la velocidad de los datos explotaron: las empresas producían más datos, incluidos datos de transmisión en tiempo real, y necesitaban formas de procesarlos todos. Pero muchas organizaciones intentaron aplicar el enfoque de «todo como código» a sus prácticas de análisis. Todas esas tendencias convergieron con el tiempo para manifestarse, ahora más que nunca, en deuda técnica y desafíos de datos que sienten profundamente los equipos de ingeniería de datos en particular.
En 2023, aquellos veteranos de la industria que han pasado casi una década pidiendo consideración en la creación de una infraestructura de datos fundamental en lugar de apresurarse a crear productos que llamen la atención obtendrán su momento de «te lo dije». El modelado de datos está volviendo, junto con la comprensión de que sin la infraestructura para entregar datos de alta calidad, las empresas no llegarán muy lejos hacia la promesa de análisis predictivo, aprendizaje automático/IA, o incluso tomar decisiones realmente basadas en datos.
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Predicción 2: El auge y la caída de todo como código
En los últimos años, las tecnologías de código primero ganaron popularidad a medida que la tendencia de «todo como código» permitió que las mejores prácticas de ingeniería de software se aplicaran al análisis. Sin embargo, ese enfoque también creó desafíos para las organizaciones que se volvieron especialmente pronunciados en 2021. Por ejemplo, una organización que ha invertido en herramientas de código primero también debe comprometerse a expandir su equipo de ingeniería en consecuencia, contratando suficientes ingenieros calificados y experimentados para satisfacer las necesidades de el negocio para la escala. El mercado de ingenieros de datos calificados continúa siendo competitivo incluso en la recesión económica actual, mientras que muchas organizaciones están considerando despidos y congelaciones de contratación para reducir los costos operativos en otros departamentos.
En 2023, dado que es probable que los presupuestos continúen restringiéndose, surgirá una tendencia hacia la búsqueda de optimización y productividad. En lugar de seguir aumentando los equipos, las empresas que se ven obligadas a hacer más con menos buscarán formas de automatizar los procesos de datos que antes hacían manualmente. Esas son buenas noticias para las plataformas y herramientas que permiten la automatización, son fáciles de usar y liberan tiempo dedicado a tareas repetitivas para que los equipos puedan concentrarse en lugar de crear impacto para el negocio.
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Predicción 3: El auge de los datos como producto
A medida que la tendencia y la demanda de democratización de los datos continúan aumentando, las empresas se vuelven cada vez más responsables de comprender y utilizar sus datos de origen para tomar decisiones comerciales y técnicas informadas. Anticipamos que el auge de las herramientas de datos como producto (DaaP) se infiltrará en el mercado para permitir que las empresas accedan fácilmente y apliquen conjuntos de datos para superar diferentes desafíos comerciales. El auge de las herramientas DaaP aumentará la calidad, la confianza, la documentación y el uso de datos en las empresas.
Este año, DaaP alcanzará la madurez, lo que se traducirá en una mayor calidad y confianza en los datos de las empresas. Esto conducirá a organizaciones de datos más sólidas dentro de las empresas que requieren una mayor necesidad de tecnologías de modelado de datos y equipos/ingenieros de datos.
Línea de fondo: Es importante observar cómo las organizaciones consumen datos para comprender por qué las transformaciones de datos son tan esenciales. Inicialmente, las organizaciones que estaban adoptando plataformas en la nube como Snowflake se encontraron con un gran obstáculo: obtener acceso a los datos de sus sistemas de origen. Como empresas como Fivetran han resuelto en gran medida ese problema y obtener acceso a diferentes tipos de datos se ha vuelto mucho más fácil, transformar esos datos para crear una vista cohesiva es el siguiente paso lógico que deben lograr las empresas. Esto se vuelve dramáticamente más difícil a medida que comienza a integrar datos de plataformas locales tradicionales y varias fuentes web.
En conjunto, estas tecnologías ayudarán a convertir 2023 en un año fundamental para las soluciones de transformación de datos. Como resultado, la gestión de datos y el análisis de datos se convertirán en algo más que un habilitador de eficiencia para las operaciones de datos empresariales y proporcionarán los conocimientos necesarios para generar resultados comerciales sólidos.