Uno de los t\u00e9rminos m\u00e1s utilizados, investigados y quiz\u00e1s abusados en el \u00e1mbito de los datos y la anal\u00edtica hoy en d\u00eda es \u00abaumentado\u00bb. Se requiere que todo sea aumentado a menudo antes de que exista: una contradicci\u00f3n en los t\u00e9rminos porque por definici\u00f3n puedo aumentar algo que ya tengo. Y as\u00ed hablamos de calidad de datos aumentada… cuando a\u00fan no tenemos calidad de datos, cat\u00e1logos de datos aumentados… cuando no s\u00e9 qu\u00e9 es un cat\u00e1logo de datos o a\u00fan no lo he implementado, etc.<\/p>\n
Peor a\u00fan, a veces definimos lo aumentado como algo que simplemente forma parte de lo que una herramienta, un software, un proceso siempre ha podido hacer… aunque no lo hayamos llamado as\u00ed.<\/p>\n
Pero, \u00bfqu\u00e9 significa entonces \u00abaumentar\u00bb un proceso? \u00bfCu\u00e1l es la diferencia entre aumento y automatizaci\u00f3n? \u00bfCu\u00e1les son las posibilidades reales de aplicaci\u00f3n?<\/strong> \u00bfPor d\u00f3nde empezar?<\/p>\n Quiz\u00e1 ser\u00eda \u00fatil poner las cosas en orden, comparar notas e intentar entenderse un poco para que la innovaci\u00f3n no se quede en esl\u00f3ganes sino que aporte valor.<\/p>\n Algo parecido ocurre cuando hablamos de #DataFabric<\/strong>. \u00bfSabemos qu\u00e9 es?<\/p>\n Es interesante observar que el concepto de Data Fabric abarca y resume una decena de las \u00abprincipales tendencias\u00bb identificadas por Gartner\u00ae para la gesti\u00f3n de datos (v\u00e9ase la gu\u00eda de planificaci\u00f3n de Gartner 2020 para la gesti\u00f3n de datos). He aqu\u00ed un breve extracto de la definici\u00f3n que Gartner da del Data Fabric:<\/p>\n El Data Fabric lleva los datos de una fuente a un destino de la manera m\u00e1s \u00f3ptima, supervisa constantemente los data pipelines para sugerir y eventualmente tomar rutas alternativas si son m\u00e1s r\u00e1pidas o menos costosas – al igual que un coche aut\u00f3nomo. Al principio, el Data Fabric ser\u00e1 semiaut\u00f3nomo en los casos en que se requiera la intervenci\u00f3n humana, pero con el tiempo la idea es que sea totalmente aut\u00f3nomo. Los consumidores de datos navegar\u00e1n por un cat\u00e1logo de datos, sin saber d\u00f3nde residen, elegir\u00e1n los datos que necesitan y el Data Fabric les proporcionar\u00e1 los datos de la manera m\u00e1s \u00f3ptima en t\u00e9rminos de rendimiento, esfuerzo y coste.<\/em><\/span><\/p>\n Gartner\u00ae – Desmitificando el Data Fabric – Publicado el 17 de septiembre de 2020 – Por el analista Jacob Orup Lund<\/p>\n \u00bfLo has le\u00eddo bien?<\/p>\n Creo que el gran m\u00e9rito y la utilidad de empresas como Gartner, que hacen an\u00e1lisis de mercado y trabajan como puente entre la oferta y la demanda, es precisamente el de captar tendencias, ofrecer ideas, estimular a los actores, fomentar la innovaci\u00f3n, ir muchas veces m\u00e1s all\u00e1 de lo que hoy puede parecer razonable, porque ma\u00f1ana puede no serlo.<\/p>\n Nuestra tarea es aceptar el reto, innovar, pero de tal manera que las cosas, aunque mirando al futuro, \u00a1se hagan realmente hoy!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Uno de los t\u00e9rminos m\u00e1s utilizados, investigados y quiz\u00e1s abusados en el \u00e1mbito de los datos y la anal\u00edtica hoy en d\u00eda es \u00abaumentado\u00bb. 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