2. Evolución general de la Gestion de Datos
La evolución de la gestión de datos en las organizaciones a lo largo de los años puede describirse como habiendo pasado por las siguientes generaciones:
1. Gestión de Datos Manual: En los primeros días de la informática, la gestión de datos era en su mayoría manual. Se utilizaban registros en papel, libros de contabilidad y sistemas de archivo para almacenar y gestionar los datos.
2. Sistemas de Bases de Datos: Con la llegada de la tecnología informática, las organizaciones comenzaron a utilizar sistemas de gestión de bases de datos (DBMS) para almacenar y recuperar datos de manera más eficiente. Estos sistemas permitieron el almacenamiento estructurado de datos y consultas.
3. Almacenamiento de Datos (Data Warehousing): El almacenamiento de datos surgió como una forma de consolidar datos de diversas fuentes en un repositorio central para informes y análisis. Esto mejoró las capacidades de toma de decisiones.
4. Big Data y Analítica: El auge del big data generó la necesidad de herramientas de gestión de datos más sofisticadas. Los data lakes y herramientas avanzadas de analítica permitieron a las organizaciones procesar y analizar grandes volúmenes de datos.
5. Gestión de Datos Basada en la Nube: La informática en la nube transformó la gestión de datos al proporcionar soluciones escalables y rentables. Las bases de datos y el almacenamiento de datos basados en la nube se volvieron predominantes.
6. Gobierno de Datos y Cumplimiento Normativo: A medida que las regulaciones de privacidad de datos, como el GDPR, entraron en vigencia, las organizaciones tuvieron que centrarse en el gobierno de datos, la seguridad y el cumplimiento para proteger la información sensible.
7. Integración de Datos y Datos en Tiempo Real: La gestión moderna de datos implica la integración de datos de diversas fuentes en tiempo real. Los datos en tiempo real, los dispositivos IoT y la analítica en tiempo real desempeñan un papel crucial.
8. Gestión de Datos Impulsada por la Inteligencia Artificial: La última generación implica el uso de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático para automatizar los procesos de datos, mejorar la calidad de los datos y habilitar la analítica predictiva.
El uso de la IA en la gestión de datos, como la "Generative AI Data Fabric", representa un avance significativo en la mejora de la accesibilidad, comprensión y utilización de los datos para las empresas. Es un cambio de juego que permite a las organizaciones extraer más valor de sus activos de datos.