Gestión de datos ¿Qué es la gestión de datos?
La gestión de datos implica recopilar, almacenar, organizar, mantener y proteger datos de forma eficiente y rentable. Abarca la gobernanza de datos, la arquitectura de datos, la calidad de los datos, la integración de datos, la seguridad de los datos, la privacidad de los datos y la gestión del ciclo de vida. El objetivo es garantizar la precisión, disponibilidad y accesibilidad de los datos para los usuarios autorizados, facilitando la toma de decisiones eficaz y la planificación estratégica.
Las organizaciones modernas dependen de la gestión de datos para mejorar la toma de decisiones, la eficiencia operativa, el cumplimiento normativo y la innovación.
¿Qué temas están relacionados con la gestión de datos?
- Importancia de la gestión de datos
- ¿Cómo puede HPE ayudar a solucionar tus desafíos de gestión de datos?
- ¿Cómo funcionan juntas la IA y la gestión de datos?
¿Por qué es tan importante la gestión de datos hoy en día?
La gestión de datos puede ayudar a las empresas a mejorar y optimizar:
- La toma de decisiones: los datos de calidad permiten tomar decisiones precisas y oportunas, aprovechando herramientas de análisis y visualización.
- La calidad de los datos: garantiza la precisión, la coherencia y la integridad de los datos, algo crucial para la eficiencia, la satisfacción y el cumplimiento.
- La seguridad y privacidad de los datos: protege los datos confidenciales contra las infracciones y garantiza el cumplimiento de las normas de privacidad.
- La eficiencia operativa: reduce la redundancia y los errores, optimiza el uso de recursos y mejora el flujo de datos.
- El cumplimiento normativo: cumple los requisitos legales, reduciendo el riesgo de sanciones relacionadas con las leyes de protección de datos.
- El ahorro de costes: reduce los costes de almacenamiento, minimiza la duplicación y evita gastos por infracciones e incumplimientos.
- La innovación y ventaja competitiva: unos datos fiables impulsan la innovación, la ventaja en el mercado y la identificación de nuevas oportunidades.
- La escalabilidad y flexibilidad: admite sistemas de datos adaptables para las necesidades empresariales cambiantes y los cambios tecnológicos.
¿Cómo puede HPE ayudar a solucionar tus desafíos de gestión de datos?
HPE acelera la transformación empresarial simplificando radicalmente la gestión de datos con HPE GreenLake. Las organizaciones pueden evitar el coste, el riesgo y la latencia de llevar y traer datos hacia y desde la nube pública, mientras cumplen los requisitos de cumplimiento y normativos sobre privacidad y soberanía de los datos. Un paquete revolucionario de servicios de datos de nube potencia a la línea de negocio y a los administradores de las aplicaciones para acelerar la implementación de estas aprovisionando automáticamente y de forma instantánea el almacenamiento y protegiendo sin esfuerzo las aplicaciones y los datos. Con los productos y soluciones de gestión de datos de HPE, los equipos de TI pueden aprovechar el almacenamiento como servicio y una experiencia operativa en la nube para centrar cada carga de trabajo en la innovación. Pueden transformarse de operadores a proveedores de servicios y empezar a gestionar los resultados de negocio en lugar de la infraestructura.
HPE GreenLake facilita:
Almacenamiento como servicio: acelera la transformación con una consola basada en SaaS que simplifica, automatiza y organiza los flujos de trabajo de los datos durante todo su ciclo de vida, mientras proporciona agilidad de operaciones de nube para la infraestructura de datos. HPE GreenLake proporciona un conjunto de servicios de nube en el extremo, el núcleo y la propia nube para acelerar los datos, la agilidad y la innovación para todos, desde los administradores de datos hasta los innovadores de datos.
Protección de datos moderna: la protección de datos moderna se ha diseñado para ofrecer una seguridad fiable frente a las pérdidas y las amenazas de ransomware, al tiempo que cumple cada acuerdo de nivel de servicio de copia de seguridad sin necesidad de inversiones de capital iniciales y evitando el riesgo de sobreaprovisionamiento. Los servicios de copia de seguridad y recuperación nativos de la nube bajo demanda proporcionan agilidad, mientras que las soluciones locales preconfiguradas amplían tus opciones.
Sobre la base de una infraestructura de datos nativa de la nube y de la información impulsada por la IA, HPE GreenLake proporciona la agilidad de la escalación elástica y una estructura de pago por consumo que vincula el valor empresarial con el uso.
HPE Software: desbloquea la información de los datos con un análisis de datos moderno a escala. Aprovecha una plataforma de contenedores Kubernetes organizada completa, junto con una capa de almacenamiento persistente integrado y ML Ops, para acelerar tus flujos de trabajo de data science.
HPE Alletra: disfruta de una experiencia común en todas las nubes, como servicio y con una escala ilimitada, al tiempo que gestionas todo tu entorno desde una única consola basada en SaaS. La infraestructura HPE Alletra nativa de la nube ofrece un alto rendimiento y escala no disruptiva, todo ello respaldado por garantías de disponibilidad del 100 % para tus cargas de trabajo para tareas cruciales.
HPE ProLiant: computación diseñada para tu mundo híbrido, concebida para extraer más valor de tus datos, así como para impulsar la información y la innovación desde el extremo hasta la nube. Acelera la obtención de información, con independencia de dónde residan tus datos, con el rendimiento, la eficacia y la escala necesarios para reforzar a tus equipos de datos.
HPE InfoSight: redefine la gestión de datos, aplicaciones e infraestructura (y consigue una infraestructura invisible) con las operaciones autónomas de la inteligencia artificial para infraestructura más avanzada del sector. Cada segundo, HPE InfoSight recopila y analiza datos de más de 100 000 sistemas de todo el mundo y emplea esta inteligencia para predecir y resolver automáticamente el 86 % de los problemas de los clientes.
¿Cómo funcionan juntas la IA y la gestión de datos?
Al combinar la IA y la gestión de datos, estas mejoran las funcionalidades de la otra. Juntas, permiten a las organizaciones utilizar los datos de forma más eficiente, extraer información más exhaustiva y tomar decisiones informadas. Hay varias formas en las que la IA y la gestión de datos se complementan:
La IA y la gestión de datos trabajan sinérgicamente para mejorar sus capacidades mutuas. Una gestión de datos eficaz sienta las bases de los datos de alta calidad, seguros y bien organizados necesarios para que la IA proporcione información precisa y significativa. Por el contrario, la IA mejora la gestión de datos al automatizar procesos, mejorar la calidad de los datos y proporcionar capacidades de análisis avanzadas. Juntas, impulsan la innovación, la eficiencia y la toma de decisiones estratégicas en las organizaciones.
¿Cómo funcionan juntas la IA y la gestión de datos?
| Funcionalidad | Inteligencia artificial | Gestión de datos |
|---|---|---|
| Mayor calidad y precisión de los datos | La IA se utiliza en la automatización de los procesos de limpieza y validación de datos para identificar y corregir errores, incoherencias y valores no presentes. Los modelos de aprendizaje automático se entrenan con datos históricos para mejorar la calidad de los datos a lo largo del tiempo. | La gestión de datos establece políticas para recopilar, almacenar y mantener datos. Es crucial contar con datos de calidad para entrenar modelos de IA fiables. |
| Integración y accesibilidad de datos mejorada | La IA simplifica la integración de datos de diversas fuentes, combinando datos estructurados y desestructurados. El procesamiento del lenguaje natural convierte datos desestructurados a un formato procesable. | La gestión de datos armoniza datos de diversas fuentes, haciéndolos accesibles a través de almacenes, lagos y lake houses. Este método estructurado permite una integración perfecta de los datos de IA. |
| Mayor eficiencia operativa | La IA es capaz de automatizar tareas de gestión de datos, como la entrada de datos, la validación y la generación de informes, lo que puede ahorrar tiempo y reducir la probabilidad de errores humanos. De este modo, los recursos humanos pueden concentrarse en actividades estratégicas. | La gestión eficiente de datos garantiza datos fiables y accesibles para los sistemas de IA, lo que mejora las operaciones generales de datos. |
| Mejor seguridad y cumplimiento | La IA puede supervisar el acceso a los datos en tiempo real para detectar amenazas de seguridad. Los modelos de aprendizaje automático predicen vulnerabilidades y automatizan las respuestas al riesgo. | La gestión de datos establece protocolos de seguridad y garantiza el cumplimiento de las normativas de privacidad de datos. Esto ayuda a crear un entorno seguro para que la IA funcione, protegiendo los datos confidenciales de posibles filtraciones. |
| Perspectivas más exhaustivas y análisis predictivos | Las técnicas de IA, como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, analizan grandes conjuntos de datos para encontrar patrones y correlaciones ocultos. La IA también ofrece análisis predictivos para pronosticar tendencias y comportamientos futuros. | Una gestión de datos eficaz garantiza que los datos utilizados para el análisis sean precisos, actualizados y estén completos. Esto sienta unas bases sólidas para que la IA genere información significativa y procesable. |
| Escalabilidad y capacidad de adaptación | La IA puede manejar grandes volúmenes de datos y realizar procesamiento en tiempo real, lo que la hace adecuada para entornos de big data. Los sistemas de IA también pueden adaptarse a datos cambiantes y a los requisitos empresariales, proporcionando escalabilidad. | La gestión de datos ofrece la infraestructura y la arquitectura necesarias para respaldar aplicaciones de IA escalables. Esto implica gestionar el almacenamiento de datos, la capacidad de procesamiento y garantizar la interoperabilidad de los datos. |
| Mejora de la toma de decisiones y la planificación estratégica | Los sistemas de apoyo a la toma de decisiones impulsados por IA pueden proporcionar información procesable, recomendaciones y capacidades automatizadas de toma de decisiones. La IA puede simular diferentes escenarios para evaluar resultados potenciales y respaldar la planificación estratégica. | La gestión de datos proporciona información fiable y de alta calidad para la toma de decisiones informada y la planificación estratégica, respaldada por conocimientos de inteligencia artificial. |
| Gestión y optimización del ciclo de vida | La IA puede automatizar todas las etapas del ciclo de vida de los datos, incluida la creación, la recopilación, el almacenamiento, el análisis y la eliminación. Los modelos de aprendizaje automático pueden mejorar las estrategias de retención y archivo de datos. | La gestión de datos implica establecer políticas para la retención, el archivo y la eliminación de datos a fin de garantizar el cumplimiento y optimizar los costes de almacenamiento. |