Los jefes de datos en la región de Asia y el Pacífico están buscando seriamente el despliegue de la inteligencia artificial, según un encuesta internacional de 600 líderes de datos globales de Informática. India está a la cabeza en la región: el 75% de los encuestados ya ha adoptado IA generativa.
Sin embargo, los encuestados de APAC enfrentan obstáculos en torno a la gestión de datos para la IA. Éstas incluyen fragmentación de datos en medio de una cantidad cada vez mayor de fuentes de datos, la calidad de los datos disponibles para la IA y la incorporación de una gobernanza de datos que sea lo suficientemente sólida para el desafío de la IA.
Richard Scott, vicepresidente senior de Asia-Pacífico y Japón de Informatica, dijo alfabetización de datos es importante para apoyar la gestión de datos organizacionales. Scott recomendó implementar una arquitectura de datos en la nube desde el principio y centrarse en las personas, los procesos y la tecnología.
La IA está impulsando un enfoque paralelo en la gestión de datos
Los líderes de datos de APAC dijeron que la capacidad de entregar datos confiables y consistentes aptos para la IA generativa (40%) era la principal prioridad de la estrategia de datos para 2024, junto con la mejora de la gobernanza y los procesos de datos (40%). Esto indica que la IA está impulsando un enfoque mutuo en la gestión de datos.
VER: El Los 10 principales beneficios de una mejor calidad de datos para su organización.
La íntima conexión entre la IA y los datos también se reflejó en las intenciones de inversión. Tres de cada cuatro (78%) jefes de datos de APAC predijeron que sus inversiones en datos aumentarían en 2024. Ninguno de los encuestados no planeaba invertir en capacidades de gestión de datos de alguna forma.
La inversión regional en capacidades de datos clave está aumentando
Se están invirtiendo varias capacidades de gestión de datos en consonancia con las prioridades de la estrategia de datos. La privacidad y protección de datos ocupó el primer lugar (45%), lo que refleja la necesidad de mantener los datos privados y seguros en medio de un aumento en un entorno de ciberseguridad que cambia rápidamente.
Le siguieron la calidad y observabilidad de los datos (42%) y la integración e ingeniería de datos (40%).
«Estamos viendo un aumento en la calidad de los datos como área de enfoque y en la gobernanza de los datos», dijo Scott. «Así que la IA realmente impulsará una especie de nueva ola de limpieza de los conjuntos de datos».
VER: Cómo ve Matthew Candy de IBM la búsqueda de Australia de una escala de IA generativa en 2024.
La IA plantea muchos desafíos en la gestión de datos
Según los resultados de la encuesta global de Informatica, que procedieron de líderes de datos en organizaciones con ingresos superiores a 500 millones de dólares, casi todos (99%) los líderes de datos habían encontrado obstáculos en su viaje hacia la IA, incluidos aquellos en APAC.
Fragmentación de datos y crecimiento de datos.
Los líderes de datos de APAC esperan que la fragmentación y la complejidad de los datos empeoren en 2024. Informatica descubrió que el 56 % de los líderes de datos tenían dificultades para equilibrar más de 1000 fuentes de datos. Además, el 78% de los líderes de datos de APAC esperan que la cantidad de fuentes de datos aumente este año calendario.
«Solo el año pasado, Informatica procesó alrededor de 86 billones de transacciones en la nube al mes, un 60% más que el año anterior», explicó Scott. “Entonces, mientras las organizaciones intentan poner en orden su centro de datos, los datos siguen explotando; Estamos viendo este crecimiento realmente explosivo”, afirmó.
Calidad de los datos y sesgo del modelo de IA
La calidad de los datos fue considerada el mayor desafío para la IA generativa por el 42% de los encuestados globales. La posibilidad de sesgo se destacó como una preocupación particular en APAC debido a los grandes modelos lingüísticos; El 53% de los encuestados australianos dijeron que evitar los prejuicios era su mayor preocupación (Figura A).
“En la era de la analítica, si se tuvieran bases de datos deficientes, se tomaría la decisión equivocada más rápidamente”, afirmó Scott. «Del mismo modo, si tienes un entorno de gestión de datos deficiente, obtendrás una respuesta de la IA generativa, pero puede llevarte en la dirección equivocada».
Alfabetización de datos fuera del patrimonio de datos
La alfabetización en datos organizacionales está frenando el progreso en IA, según los líderes de datos encuestados. Por ejemplo, el 98% de los líderes de datos globales dijeron que habían experimentado obstáculos organizacionales no técnicos para una mejor gestión de datos, como la falta de apoyo de liderazgo.
Mejorar la cultura basada en datos y la alfabetización en datos fue nombrado por el 39% de los líderes de datos globales como una de las principales prioridades para 2024. Mejorar la alfabetización en datos fue la segunda medida más importante (42%) de la efectividad de la estrategia de datos, solo superada por la preparación de los datos para la IA. e iniciativas de análisis.
“Nuestro director ejecutivo de Informatica habla mucho sobre el hecho de que, dado que las empresas subcontratan aplicaciones, edificios y tantos otros aspectos de un negocio, para muchas empresas su único activo son los datos. Por lo tanto, tiene que ser una prioridad realmente alta para el equipo ejecutivo y la junta directiva”, dijo Scott.
Un crecimiento en las herramientas de gestión de datos.
El número de herramientas de gestión de datos está creciendo. Dos tercios (60%) de los líderes de APAC dicen que necesitarán cinco o más herramientas de gestión de datos para respaldar las prioridades y gestionar los conjuntos de datos, un aumento con respecto al número de jefes de datos que necesitaban esta cantidad de herramientas en 2023 (55%).
Gobernanza de datos y democratización
El 40% de los líderes de datos regionales nombró la mejora de la gobernanza de los datos y los procesos como una de las principales prioridades de la estrategia de datos para 2024. Los líderes de datos de APAC también pusieron el mayor énfasis (67%) en permitir una mayor democratización de los datos en toda su organización cuando utilizan IA generativa.
Esto está impulsando a los proveedores a ofrecer servicios y herramientas de gobernanza. Informatica lanzó recientemente una herramienta integrada de gestión de acceso a datos en la nube tras la adquisición de Privitar, que ayuda a respaldar la gestión, el intercambio y el uso de datos en jurisdicciones de todo el mundo.
VER: La gobernanza de datos será un enfoque renovado en TI para las organizaciones australianas en 2024.
Informatica también ofrece un mercado de datos de autoservicio diseñado para «democratizar» el acceso a los datos. Los usuarios pueden solicitar y acceder a datos según los permisos. Los datos se entregan con calificaciones de relevancia y calidad de los datos y se realiza un seguimiento para que los administradores de datos comprendan cómo se utilizan.
Arquitectura fundamental para afrontar el desafío de los datos
Richard Scott, de Informatica, aconsejó a los líderes de datos regionales que implementaran la arquitectura de nube adecuada para soportar la escala y centrarse en las personas y los procesos, así como en la tecnología.
Comience con la arquitectura de nube adecuada
Las organizaciones deberían comenzar por garantizar que su arquitectura de nube sea sólida, dijo Scott, ya que hacerlo bien desde el principio respaldará los esfuerzos futuros de escalamiento.
«Cuando estás escalando y no tienes el tipo correcto de arquitectura de gestión de datos cuando te metes en verdaderos problemas», dijo Scott.
Scott añadió que conseguir una arquitectura de nube desde el principio también es más barato.
«Las empresas con múltiples contratos de nube pagan mucho dinero en costos de entrada y salida entre nubes», dijo Scott. «Una arquitectura de nube incorrecta no sólo da como resultado un entorno que tal vez no pueda soportar la IA generativa, sino que también es muy costosa».
El cliente de Informatica, NRMA, una de las organizaciones con miembros más antiguas de Australia, está trabajando exitosamente con más de 3000 conjuntos de datos. Las organizaciones que se esfuerzan por lograr la arquitectura correcta pueden controlar los datos y tener un impacto material en su patrimonio de datos, dijo Scott.
Mire a las personas, los procesos y la tecnología.
La naturaleza del desafío de los datos significa que las organizaciones deben considerar de manera más integral a las personas, los procesos y la tecnología. Scott dijo que para los líderes de datos en organizaciones que intentan solucionar los problemas a medida que surgen, puede parecer como «poner el dedo en el dique para detener una inundación».
“Lo que sucederá es que si simplemente tapamos cada pequeño agujero en el dique obteniendo una nueva aplicación o escribiendo algún código, terminaremos con un entorno muy fragmentado, que será muy frágil. Es necesario observar a las personas, los procesos y la tecnología y tener una comprensión clara de hacia dónde se dirige; entonces podrá incorporar tecnología que se integrará increíblemente bien y le brindará la capacidad de transportar datos a través de su entorno”.
