Por revistaeyn.com
A medida que nos adentramos en 2025, el mundo de la gestión de datos evoluciona rápidamente. El aumento de la velocidad y la variedad de los datos, junto con las tecnologías avanzadas, están destinados a transformar las oficinas de datos de las instituciones financieras.
Con el rápido aumento de la inteligencia artificial y los usuarios empresariales expertos en datos, las organizaciones deben adaptarse para seguir siendo competitivas, señala S&P Global Market Intelligence.
Sin embargo, estas tendencias revelan una paradoja cada vez mayor: mientras las organizaciones se apresuran a adoptar la IA, el aprendizaje automático y la automatización, las iniciativas de datos desconectados están creando nuevos silos en lugar de romperlos. Gartner predice que para 2025, más del 50 % de las organizaciones que implementen proyectos de IA se enfrentarán a estos desafíos, lo que subraya la necesidad de enfoques integrados y estratégicos para la gestión de datos.
Estas son algunas de las tendencias clave que están observando en S&P Global Market Intelligence:
1. ¿Cuándo dejamos de derribar los silos de datos?
Romper los silos de datos ha sido durante mucho tiempo un impulsor fundamental de los proyectos de gestión de datos. En 2025, este problema pasará de ser un desafío operativo a una preocupación arquitectónica crítica para los arquitectos de datos e IA. La capacidad de agregar y unificar conjuntos de datos dispares en organizaciones a escala será esencial para impulsar iniciativas de análisis avanzados, IA y aprendizaje automático. A medida que las fuentes de datos aumenten en volumen, complejidad y diversidad, abordar estos silos será crucial para permitir una visión holística y una toma de decisiones informada.
2. ¿Pasando del big data al “small data”?
En los últimos años, los volúmenes de datos han aumentado, pero las tendencias para 2025 y más allá indican un cambio de “big data” a “small data”. Al priorizar datos específicos y de alta calidad, las organizaciones pueden mejorar la confianza, la exactitud y la precisión en sus análisis. Este cambio hacia datos más pequeños y relevantes acelerará los plazos de análisis, fomentará la interacción entre organizaciones con los datos e impulsará un mayor retorno de la inversión en datos.
3. Gestión de datos basada en dominios
Las arquitecturas de datos tradicionales a menudo se basan en almacenes de datos centralizados o lagos. Si bien estos sistemas pueden almacenar de manera eficiente grandes volúmenes de datos, pueden convertirse en cuellos de botella a medida que las organizaciones escalan. La gestión de datos basada en dominios, un componente clave de la arquitectura de malla de datos, permite que los datos residan en cualquier lugar y permite a los equipos empresariales tomar posesión de sus datos a través de sus productos de datos.
4. El auge del análisis de datos en tiempo real
La demanda de información de datos en tiempo real se está acelerando a medida que las organizaciones reconocen cada vez más el valor de la analítica dinámica para la toma de decisiones, la eficiencia operativa y las capacidades predictivas. La captura y el procesamiento de datos en tiempo real requieren una integración perfecta de las herramientas en toda la organización.
5. Gestión de datos aumentada
La IA y el aprendizaje automático están transformando la gestión y el análisis de datos. En 2025, la puesta en marcha de la IA a escala sigue siendo una de las principales prioridades. Sin embargo, la gobernanza, la precisión y la privacidad de los datos plantean barreras significativas para la adopción efectiva de la IA. A medida que las organizaciones implementen y escalen iniciativas de IA, descubrirán que la calidad y la confiabilidad de los datos son esenciales para obtener resultados exitosos.
