10 consejos para optimizar la infraestructura de datos

El arsenal de datos de una empresa puede ser una mina de oro. Cuando se utilizan correctamente, esos datos pueden impulsar análisis que ayuden a la empresa a funcionar de manera más eficiente, evitar errores y aprovechar las oportunidades, incluida la IA generativa, que necesita un flujo de datos limpios y bien organizados para hacer su trabajo. Sin embargo, para aprovechar las posibilidades de todos esos datos, una organización debe implementar las estrategias adecuadas y optimizar su infraestructura de datos.

¿Qué es la infraestructura de datos?

Una infraestructura de datos es el ecosistema de tecnología, procesos y personas responsables de los datos de una organización, incluida su recopilación, almacenamiento, mantenimiento y distribución. El componente tecnológico de la infraestructura incluye hardware local, como servidores y dispositivos de almacenamiento, y software, incluidas bases de datos OLTP y almacenes de datos, así como tecnologías de redes. Normalmente también incluye varios servicios en la nube. Entre los participantes se incluyen desarrolladores de aplicaciones, administradores de bases de datos, analistas de datos y científicos de datos.

Un objetivo clave de una infraestructura de datos es proporcionar un repositorio de almacenamiento seguro, así como los recursos informáticos para el procesamiento y análisis de datos. Igualmente importantes son las reglas y políticas que rigen cómo se utilizan los datos y quién tiene acceso a ellos. En última instancia, el objetivo es obtener el máximo valor de los datos de una organización con una gestión y un análisis eficientes para la toma de decisiones basada en datos.

Conclusiones clave

• Una infraestructura de datos es la recopilación de tecnologías y políticas que una organización utiliza para ayudar a garantizar un uso adecuado y eficiente de sus datos.
• Los componentes tecnológicos de una infraestructura de datos incluyen hardware on-premises, como servidores y redes; software, incluidos sistemas operativos, bases de datos y herramientas para análisis de datos; y varios servicios en la nube.
• Los objetivos principales de cualquier estrategia de infraestructura de datos son la seguridad, la privacidad y el cumplimiento normativo.
• Una forma de simplificar y actualizar una infraestructura de datos es descargar más cargas de trabajo en servicios modernos en la nube.

Explicación de la infraestructura de datos

La infraestructura de datos consiste en la infraestructura física de una organización, incluidos componentes de hardware como servidores y dispositivos de almacenamiento, así como el software para almacenar, recuperar, compartir y analizar datos. Los componentes clave incluyen bases de datos, lagos de datos y almacenes de datos que las empresas utilizan para almacenar y analizar varios tipos de datos, como gráficos, espaciales, de texto, imágenes, JSON y datos vectoriales, entre muchos otros.

Las medidas de seguridad que se superponen a estas tecnologías protegen los datos confidenciales del acceso no autorizado. Más allá de estas son las herramientas y tecnologías que apoyan la toma de decisiones basadas en el análisis de datos, incluidos paneles de control y copilotos de IA generativa.

¿Qué hace la infraestructura de datos?

Una infraestructura de datos funcional permite un manejo, análisis y toma de decisiones de datos eficientes, al tiempo que ayuda a abordar la seguridad y el cumplimiento de las regulaciones. Las organizaciones con infraestructuras de datos eficaces pueden obtener valor transformando lo que a menudo es una combinación compleja de tipos de datos en estadísticas fáciles de entender y útiles.

Estas estadísticas pueden fluir desde paneles interactivos que permiten a los usuarios explorar y analizar información, idealmente en tiempo real, para identificar tendencias, patrones y relaciones que podrían no ser aparentes a partir de los datos sin procesar. Los cuadros de mandos pueden incluir gráficos, mapas de calor e infografías que facilitan la comparación de los posibles resultados de diferentes decisiones.

Una infraestructura de datos efectiva también tendrá como objetivo democratizar el acceso a los datos sin comprometer la seguridad. Cuando las partes interesadas de diferentes niveles pueden colaborar y contribuir a la toma de decisiones estratégicas, la organización se beneficia. Además, una infraestructura de datos puede alimentar iniciativas de IA generativa, incluidas automatizaciones inteligentes, que pueden hacer que las operaciones empresariales sean más eficientes.

¿Por qué es importante la infraestructura de datos?

El uso efectivo de los datos ha sido una parte vital de la toma de decisiones empresariales durante años. Cuando una empresa puede analizar fácilmente sus datos operativos, puede ver con mayor claridad lo que funciona y lo que no, tomar decisiones en fracciones de segundo con precisión o tener una visión más larga y ver tendencias para explotar o evitar. Ahora, con las posibilidades emergentes de la IA generativa, la infraestructura de datos es más importante que nunca. La IA se ejecuta a partir de datos, y solo con la infraestructura de datos adecuada, que ahora debería incluir tecnologías como la generación aumentada de recuperación (RAG) y los almacenes de vectores, pueden funcionar con todo su potencial los últimos modelos de IA generativa.

10 consejos para optimizar la infraestructura de datos

Hay muchos ángulos a considerar al optimizar una infraestructura de datos. Aquí hay 10 ideas para ayudarte a cubrir todas tus bases.

1. Implantar la gobernanza de datos

Junto con las inversiones en hardware y software, la gobernanza de datos es un ingrediente esencial para desbloquear el poder de los datos. La gobernanza de datos es el marco para gestionar y utilizar los datos de manera efectiva, garantizando su precisión, coherencia, disponibilidad y seguridad, y alineando las prácticas relacionadas con los datos con los objetivos y metas de la organización.

Un plan de gobernanza de datos debe definir roles y responsabilidades claros para las personas involucradas en la gestión de datos para garantizar la responsabilidad. Un primer paso es definir roles y designar propietarios de datos, administradores de datos y usuarios de datos, cada uno con derechos y responsabilidades específicos. La gobernanza de datos también incluye reglas y directrices para los equipos de TI que tienen acceso a los datos. Las políticas deben abordar temas como la seguridad de los datos, la calidad de los datos, la retención de datos y el intercambio de datos.

Por último, una gobernanza sólida requiere llevar a cabo auditorías periódicas de datos y supervisar las métricas de calidad de los datos para identificar y abordar rápidamente cualquier problema.

2. Utilice la automatización y las tecnologías en la nube

Los profesionales de TI que participan en la creación y el mantenimiento de una infraestructura de datos son buenos para automatizar tareas, a menudo escribiendo scripts para automatizar los pasos involucrados en el aprovisionamiento, la supervisión y la actualización del software. Más recientemente, los proveedores de nube han estado utilizando potentes herramientas de IA y aprendizaje automático (ML) para ayudar a las organizaciones a automatizar una gama más amplia de tareas, incluido el aprovisionamiento, la carga de datos, la ejecución de consultas y el manejo de fallos, y lograr un alto rendimiento de consultas a escala.

En el ámbito empresarial, este nivel de rendimiento puede impulsar la analítica predictiva, lo que puede ayudar a mejorar la precisión y la velocidad de la toma de decisiones en áreas como finanzas, seguridad de datos, logística y muchas otras.

3. Organizar los datos en agrupaciones lógicas

Es importante que cualquier infraestructura de datos organice los datos en agrupaciones lógicas para una gestión y transferencia eficientes. Hay dos partes en este esfuerzo: la categorización de datos y la clasificación de datos. La clasificación agrupa los datos en categorías en función de atributos compartidos, como origen o sensibilidad, mientras que la clasificación asigna datos a clases predefinidas en función de reglas o algoritmos.

Un documento de I+D de producto, por ejemplo, podría encajar potencialmente en múltiples categorías, como "datos técnicos" e "investigación de mercado", pero será solo una clasificación dentro de una jerarquía específica, como "pública", "confidencial-interna" o "secreta".

4. Almacenar metadatos para realizar un seguimiento del origen de los datos

Los metadatos son información que describe un activo de datos. Cuando tomas una foto, los metadatos dicen dónde y cuándo se tomó la foto, entre muchos otros atributos posibles. Un almacén de metadatos de una infraestructura de datos organiza y retiene metadatos sobre activos de datos, procesos y esquemas dentro del sistema. Los almacenes de metadatos pueden mejorar tanto la capacidad de detección de datos como la gobernanza de datos en entornos híbridos, como los data lakehouses. Los almacenes de metadatos también pueden ayudar en el cumplimiento normativo al proporcionar información sobre el linaje de datos, el control de acceso, el cifrado y el registro de auditoría, que contribuyen a la privacidad y la protección de los datos. Cada vez más, los sistemas de IA generativa aprovechan los metadatos para aportar transparencia y explicabilidad a sus resultados.

5. Utilizar protocolos de seguridad para proteger su infraestructura

La infraestructura de datos adecuada puede ayudar a proteger los activos digitales de su organización, lo que a su vez gana la confianza de los clientes y las partes interesadas y ayuda a cumplir con las regulaciones del sector.

En seguridad de datos, hay varios ángulos a considerar, algunos técnicos, algunos sociales. Comience cifrando los datos en rest y en tránsito en caso de que el personal no autorizado los intercepte o acceda a ellos. A continuación, proteja contra esas amenazas mediante la implementación de controles para restringir quién puede ver datos confidenciales. Esto se puede lograr mediante la autenticación de usuarios y el control de acceso basado en roles. Debido a que las amenazas a la seguridad de los datos evolucionan constantemente, supervisa y actualiza regularmente las medidas de protección y, por supuesto, mantente al día con los últimos parches de seguridad y actualizaciones de software. Los proveedores de servicios en la nube a menudo aplicarán parches y actualizarán el software de forma proactiva tan pronto como se descubran las vulnerabilidades.

Otra línea de defensa es la educación de los empleados. Asegúrese de que los empleados entiendan la seguridad de los datos como parte de su jornada laboral. Establece formación para crear conciencia sobre contraseñas seguras, estafas de phishing y ataques de ingeniería social, y proporciona una estructura de informes para actividades sospechosas. Al final, se producen violaciones de datos, pero puede minimizar su impacto con protocolos para los pasos que se deben tomar, incluida la contención y la recuperación, así como procedimientos de comunicación para ayudar a mantener la confianza de sus clientes y partes interesadas.

6. Supervisar el rendimiento del sistema con regularidad

Es fundamental supervisar la infraestructura de datos para identificar posibles problemas antes de que afecten a la productividad. Para supervisar una variedad de componentes de infraestructura, los ingenieros de datos utilizan agentes de software para recopilar datos de rendimiento sobre sistemas operativos, uso de CPU, uso de memoria, tráfico de red y muchos otros componentes. Cuando se detecta un problema que podría afectar a los usuarios, el sistema de supervisión puede ayudar a diagnosticar e incluso a solucionar el problema. Con la supervisión en tiempo real en los centros de datos y los proveedores de nube, la tecnología puede incluso predecir interrupciones o ralentizaciones para que puedan abordarse antes de que los usuarios los detecten.

7. Planifique escenarios de crecimiento futuros

Es probable que su organización genere y recopile grandes cantidades de datos. Es prudente planificar que el ritmo se acelere. ¿Cómo puede ayudar a garantizar que su infraestructura de datos pueda manejar el crecimiento y adaptarse a las cambiantes demandas?

Trabaje para comprender cómo su hardware, software y servicios en la nube actuales se adaptarán a los crecientes volúmenes de datos y la demanda computacional. Sepa dónde es probable que ocurran interrupciones y cuellos de botella, y comience a diseñar a su alrededor. Esto requerirá que se mantenga actualizado sobre las tecnologías emergentes y su impacto potencial en sus estrategias de gestión de datos. Con la creciente influencia de la IA generativa, por ejemplo, querrás entender cómo beneficiarte de nuevos tipos de datos, como vectores y RAG.

8. Centrarse en la escalabilidad y la flexibilidad

Las necesidades informáticas de una organización cambian a lo largo del día, la semana, el mes y el año. Los minoristas en línea, por ejemplo, necesitan planificar el uso intensivo durante las vacaciones, y las universidades deben escalar rápidamente durante esas ráfagas cortas cuando potencialmente decenas de miles de estudiantes se registran para las clases. Using a data infrastructure with automated scale up and scale down capabilities can lower overall IT costs, especially when paying for instances in a cloud service.

Además de elegir el proveedor de nube adecuado, puede ayudar a garantizar la escalabilidad con una arquitectura y herramientas diseñadas para la integración, el modelado, la orquestación, la supervisión y la visualización. Tecnologías como los equilibradores de carga pueden distribuir el tráfico entre servidores. Además, la solución de base de datos adecuada, ya sea local o como oferta de base de datos como servicio, empleará técnicas para maximizar la escalabilidad, como la indexación, el almacenamiento en caché y la optimización de consultas.

9. Prioriza la velocidad y la capacidad de almacenamiento

El rápido procesamiento de datos y la amplia capacidad de almacenamiento son los pilares de una arquitectura de datos eficiente. La forma más sencilla y, a menudo, la menos costosa de llegar allí es descargar algunas cargas de trabajo en la nube. Estos pueden incluir servicios de base de datos y almacenamiento definido por software como servicio, utilizando una recopilación de máquinas virtuales en un único servidor en la nube para mejorar la utilización de recursos.

Para las cargas de trabajo que permanecen en su centro de datos, invierta en hardware moderno y de alto rendimiento para reemplazar equipos obsoletos y mejorar el rendimiento. El hardware y el software de red modernos son importantes para mover datos en su centro de datos o entre su ubicación y los centros de datos en la nube. A medida que realiza la actualización, evite el requisito de mover datos entre bases de datos para Machine Learning y análisis; el uso de un servicio de base de datos en la nube que lo haga todo mejora la velocidad y reduce la complejidad.

10. Invertir en formación del personal sobre nuevas tecnologías

Hay muchas partes móviles en una infraestructura de datos eficiente, incluida la infraestructura física, que incluye hardware de almacenamiento, hardware de procesamiento y redes; infraestructura de información, incluidas aplicaciones empresariales y repositorios de datos; e infraestructura empresarial, como sistemas de business intelligence y herramientas de análisis. Mantener cada uno de estos elementos funcionando y protegidos requiere conjuntos de habilidades que deben mantenerse actualizados. Por ejemplo, los sistemas de datos modernos deben considerar la IA generativa, que puede requerir competencia en nuevos tipos de datos, herramientas de software, arquitecturas de computación y estructuras organizativas. Anima al personal a buscar capacitación de empresas de mejora de habilidades, grupos de usuarios y eventos tecnológicos para que puedan mantenerse al tanto de los sistemas de datos modernos, aprender sobre las bases de datos en procesos de desarrollo de pila completa, explorar arquitecturas de malla de datos y comprender los principios involucrados en el análisis de datos y la presentación de hallazgos.

Los profesionales de la tecnología también pueden acceder a la capacitación que ofrecen los proveedores de nube o la comunidad en torno a una determinada tecnología.

Optimice su infraestructura de datos con Oracle HeatWave

MySQL es la base de datos de código abierto más popular del mundo, pero hasta ahora el análisis de datos tenía que realizarse en una base de datos independiente. Now, HeatWave MySQL provides a fully managed database cloud service that combines transactions and real-time analytics, eliminating the complexity, latency, costs, and risks of ETL duplication. Simplifique aún más su infraestructura de datos mediante el uso de otras capacidades integradas de HeatWave que eliminan la necesidad de mover datos a servicios en la nube independientes:

• HeatWave Lakehouse te permite consultar datos en almacenamiento de objeto, bases de datos MySQL o una combinación de ambos con velocidad récord.
• HeatWave GenAI proporciona IA generativa integrada, automatizada y automatizada con modelos de lenguaje grandes (LLM) en base de Datos; un almacén de vectores automatizado en base de Datos; procesamiento de vectores a escala; y la capacidad de tener conversaciones contextuales en lenguaje natural.
• HeatWave AutoML incluye todo lo que el usuario necesita para construir, entrenar y explicar modelos de aprendizaje automático dentro de HeatWave, sin costo adicional.

HeatWave está disponible en Oracle Cloud Infrastructure (OCI), Amazon Web Services (AWS) y Microsoft Azure.

Preguntas frecuentes sobre la optimización de la infraestructura de datos

¿Qué sucede si su sistema de infraestructura de datos es defectuoso?

Una infraestructura de datos defectuosa puede dar lugar a varios resultados, ninguno de ellos es bueno. Puede llevar a tiempos de respuesta más lentos para sitios web, aplicaciones, herramientas analíticas y sistemas de IA que dependen de datos eficientes y limpios. Peor aún, los sistemas de infraestructura defectuosos pueden abrir vulnerabilidades, poniendo los datos en riesgo de pérdida debido a un error humano o un fallo del sistema, o los datos podrían verse comprometidos si los actores malos obtienen acceso a la infraestructura de datos defectuosa.

¿Cómo se gestiona la infraestructura de datos?

Gestiona la infraestructura de datos con un conjunto de tecnologías y políticas que ayudan a garantizar que los datos permanezcan seguros y lleguen a las personas a las que está diseñado para servir. Las áreas de enfoque incluyen hardware de almacenamiento de datos, software de base de datos y software y equipos de redes que están diseñados para garantizar flujos de datos de manera eficiente entre los sistemas internos y los proveedores de servicios cloud service. La gestión de la infraestructura de datos es una habilidad muy solicitada, especialmente a medida que la IA generativa se vuelve más común, ya que requiere un flujo constante de datos limpios para operar.

¿Cómo puedo saber en qué tecnologías invertir para mi infraestructura de datos?

Prioriza las tecnologías que agregan valor sin agregar complejidad. Por ejemplo, puede invertir en una base de datos que pueda manejar el procesamiento de transacciones y el aprendizaje automático, lo que puede ahorrarle procesos ETL que consumen mucho tiempo. También puede buscar una base de datos que funcione de forma nativa con muchos tipos de datos diferentes, como texto, espacio, gráficos, JSON y vectores. Esto también le ayudará a simplificar su infraestructura de datos.

¿Con qué frecuencia debo revisar mi infraestructura de datos?

Las infraestructuras de datos suelen ser complejas de ensamblar y mantener. Lo mejor es revisar tu infraestructura de datos para obtener actualizaciones cuando desees adoptar una nueva tecnología, como el aprendizaje automático o la IA, o cuando necesites nuevas medidas de seguridad de datos. El crecimiento o cambio organizacional, como una fusión o adquisición, también debe desencadenar una revisión. Para un mantenimiento continuo, asegúrese de que la infraestructura de datos recopile logs sobre el funcionamiento de los distintos componentes y revíselos con regularidad. Esos logs alertarán a los expertos en datos sobre los problemas que están ocurriendo o están en el horizonte.