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El crecimiento exponencial de factores como el volumen, la variedad y la velocidad de los datos ha hecho que los enfoques tradicionales de gestión de datos ya no sean suficientes. Es aquí donde entra en juego el concepto de hiperautomatización de los data fabrics, que ofrece un cambio de paradigma en la gestión y promete revolucionar la forma en que las organizaciones manejan y obtienen valor de sus datos.
El auge de la Hiperautomatización
La hiperautomatización, un concepto popularizado por Gartner, representa la convergencia de varias tecnologías como la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático (ML), la automatización robótica de procesos (RPA) y la analítica avanzada. Su objetivo es automatizar tantos procesos empresariales y de IT como sea posible, haciendo que las organizaciones sean más ágiles, eficientes y estén más orientadas a los datos.
Llevar la Gestión de Datos al siguiente nivel
Cuando se aplica a Data Fabrics, la hiperautomatización lleva la gestión de datos al siguiente nivel:
Data Integration and Ingestion
La hiperautomatización automatiza el proceso de ingesta e integración de datos procedentes de diversas fuentes. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden detectar nuevas fuentes de datos, evaluar su relevancia e integrarlas automáticamente en data fabrics; esto reduce el tiempo y el esfuerzo necesarios para la preparación e integración de los datos.
Data Quality and Governance
Garantizar la calidad y la gobernanza de los datos es un aspecto crítico de la gestión de datos. La hiperautomatización emplea comprobaciones de calidad de datos basadas en IA y perfiles automatizados para identificar y rectificar anomalías y garantizar el cumplimiento de las políticas de gobernanza de datos. También automatiza el linag tracking facilitando la trazabilidad del origen y trazabilidad de la data.
Data Transformation and Enrichment
A menudo es necesario transformar y enriquecer los datos para adecuarlos a los análisis y la elaboración de informes. La hiperautomatización aprovecha los modelos de ML para automatizar las transformaciones de datos, como la ingeniería de características y el enriquecimiento de datos, lo que da lugar a procesos de preparación de datos más rápidos y precisos.
Self-Service Analytics
La hiperautomatización dota a las organizaciones de capacidades analíticas de autoservicio. Con la detección y catalogación de datos automatizada, los usuarios pueden encontrar fácilmente los datos que necesitan, reduciendo la dependencia de los equipos de TI para el aprovisionamiento de datos.
Predictive Insights
Los algoritmos de machine learning integrados en data fabrics pueden proporcionar información predictiva mediante el análisis de patrones de datos históricos y la formulación de recomendaciones para acciones futuras. Esto permite a las organizaciones tomar decisiones basadas en datos en tiempo real.
Un enfoque transformador de la gestión de datos
A medida que los datos crecen en complejidad y volumen, la hiperautomatización de data fabrics emerge como un enfoque transformador de la gestión de datos. Al combinar el poder de la automatización, la IA y el machine learning las organizaciones pueden agilizar los procesos de datos, mejorar su calidad e impulsar la innovación a un ritmo sin precedentes. Adoptar la hiperautomatización no es solo un cambio tecnológico, sino también un imperativo estratégico para las organizaciones que buscan prosperar en el futuro impulsado por los datos.
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