Esta tendencia marca un cambio revolucionario en la forma en que las empresas gestionan y utilizan sus datos, transformando los principios fundamentales del tratamiento y el análisis de datos.

Algunos aspectos que definen esta tendencia son:

Declarative Data Transformations

¿De qué se trata?

Declarative Data Transformations se refiere a un método de procesamiento de datos en el que la atención se centra en cuál debe ser el resultado, más que en cómo conseguirlo. Este enfoque contrasta con la programación imperativa, que requiere instrucciones explícitas sobre cómo realizar las tareas.

¿Por qué es útil para mi organización?

Declarative Data Transformations ofrecen ventajas en términos de simplicidad, facilidad de mantenimiento, rendimiento y un fuerte enfoque en la lógica empresarial. Estas ventajas las hacen especialmente adecuadas para entornos de datos complejos y para equipos que buscan agilizar sus flujos de trabajo de procesamiento de datos.

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Live Pipelines: Un enfoque moderno de ChangeData Feeds

¿De qué se trata?

Los Live Pipelines revolucionan los ChangeData Feeds al facilitar las actualizaciones instantáneas y la incorporación de flujos de datos en evolución a los flujos de trabajo analíticos. Esta inmediatez contrasta con los métodos tradicionales de procesamiento por lotes, garantizando que los datos introducidos en los sistemas analíticos sean lo más actuales posible.

¿Por qué es útil para mi organización?

Este enfoque mejora significativamente la capacidad de análisis de datos y toma de decisiones en tiempo real, garantizando que las empresas puedan responder rápidamente a los cambios dinámicos de los datos.

 

Data Defragmentation 

¿De qué se trata?

En el contexto de las plataformas de datos modernas, la desfragmentación de datos se refiere al proceso de consolidar e integrar datos fragmentados de diversas fuentes en un sistema cohesivo y unificado.

¿Por qué es útil para mi organización?

Fusionar datos de múltiples silos en una única plataforma hace que los datos sean más accesibles para los distintos departamentos y equipos, permite una mayor normalización de los datos y la reducción de redundancias, y crea conjuntos de datos más adecuados para las técnicas de análisis avanzadas.

 

Data “Cloudtainers”

¿De qué se trata?

"Cloudtainers” son ecosistemas de datos ágiles y basados en contenedores diseñados para transferir datos sin esfuerzo entre infraestructuras locales (en las instalaciones) y en la nube.

¿Por qué es útil para mi organización?

Al gestionar eficazmente el almacenamiento y el procesamiento de datos, los cloudtainers pueden ayudar a reducir los costes operativos y mejorar el rendimiento. Los cloudtainers también permiten a las organizaciones ampliar o reducir sus operaciones en función de la demanda sin cambios significativos en la infraestructura. Esta flexibilidad es crucial para gestionar las cargas de trabajo fluctuantes y el crecimiento empresarial.

 

Unique Data Layer

¿De qué se trata?

Las Modern Data Platforms hacen énfasis en la creación de una capa de datos única, que se refiere a una capa unificada y centralizada para almacenar y gestionar todos los datos de una organización.

¿Por qué es útil para mi organización?

La centralización que proporciona una capa de datos única simplifica las tareas relacionadas con los datos, como las copias de seguridad, las actualizaciones y la gestión de la seguridad, y permite realizar análisis e informes más coherentes. También facilita a los empleados de toda la organización un acceso más sencillo y eficiente a los datos.

 

Care for Data as a Code

¿De qué se trata?

Tratar los datos como código es un concepto que aplica principios del desarrollo de software a la gestión de datos. Este enfoque consiste en versionar, documentar y hacer un seguimiento de los datos de forma similar a como se gestiona el código de un programa informático.

¿Por qué es útil para mi organización?

Tratar los datos como código puede mejorar la calidad y la integridad de los datos, potenciar la colaboración y la transparencia, agilizar los procesos de gestión de datos y mejorar la seguridad y la conformidad de los datos. También puede ayudar a facilitar enfoques ágiles e iterativos. En el desarrollo de software, las metodologías ágiles permiten la iteración rápida y los cambios receptivos. Tratar los datos como código permite un enfoque ágil similar de la gestión de datos, en el que los datos pueden adaptarse y mejorarse rápidamente en respuesta a nuevos requisitos o perspectivas.

 

Convergence of OLAP & Stream Processing

¿De qué se trata?

Online Analytical Processing (OLAP) es una tecnología utilizada para realizar análisis complejos de datos almacenados en una base o almacén de datos. OLAP es especialmente útil en situaciones que implican grandes volúmenes de datos y en las que los usuarios necesitan realizar análisis multidimensionales de forma rápida e interactiva. El procesamiento de flujos es una tecnología utilizada en la gestión y el análisis de datos, diseñada para manejar flujos continuos de datos en tiempo real o casi real. La convergencia de estas dos tecnologías representa una evolución significativa en la forma en que las organizaciones manejan y analizan los datos.

¿Por qué es útil para mi organización?

Esta convergencia permite a las empresas aprovechar tanto el análisis detallado y multidimensional de los datos históricos (el punto fuerte de OLAP) como la agilidad para procesar y analizar datos en tiempo real (el punto fuerte del procesamiento de flujos). De este modo, se obtiene una inteligencia empresarial más rica y matizada, que permite mejorar la planificación estratégica y la eficacia operativa.

 

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