La excelencia en ingeniería de datos es fruto de la colaboración entre humanos y máquinas

Sabemos de sobra que los datos son los cimientos de las empresas, impulsan la toma de decisiones, el conocimiento del cliente y la eficiencia operativa. Sin embargo, gestionar estos datos de forma eficaz plantea importantes desafíos, como la duplicación, verificación y administración de la información.

Aprovechar al máximo el valor de los datos puede generar beneficios empresariales tangibles. La Comisión Europea estima que el valor de la economía de datos de la UE superará los 820.000 millones de euros a finales de este año. La ingeniería de datos, como parte de una estrategia corporativa más amplia de operaciones de datos (DataOps), es fundamental para impulsar la innovación y el crecimiento comercial en aquellas empresas que cuentan con las bases adecuadas.

La clave para superar estos desafíos radica en el poder de la cohesión entre humanos y máquinas. ¿Cómo pueden las empresas alcanzar una ingeniería de datos de primer nivel mediante buenas prácticas de gestión de datos, destacando las sinergias entre los ingenieros de datos humanos y la inteligencia artificial?

David López, director de Ventas, GTT Communications España.

Uno de los grandes obstáculos en la ingeniería de datos surge cuando existen brechas a la hora de integrar datos provenientes de distintas fuentes dentro de una organización, especialmente cuando las empresas están en pleno proceso de expansión. Por ejemplo, una compañía puede tener múltiples instancias de sistemas de CRM, inventario y gestión de pedidos como resultado de un crecimiento inorgánico.

La falta de visibilidad operativa y de disciplina en la conexión de estos sistemas de datos provoca una fragmentación que dificulta la obtención de una visión unificada del cliente. Estos problemas pueden derivar en una menor productividad e innovación, así como en una experiencia insatisfactoria tanto para los clientes como para los empleados.

Para generar un panorama unificado del conocimiento, los equipos de datos y TI necesitan una visibilidad total sobre las operaciones de datos. Las empresas deben dar prioridad a la integración de datos y asegurarse de que todos los sistemas estén conectados y sincronizados.

La creación de un hub central puede transformar una gestión caótica en una experiencia más ágil y eficiente. Un hub central permite integrar datos de diversos sistemas, ofreciendo una visión unificada de las relaciones con los clientes y facilitando una conectividad fluida de los datos. Al consolidar la información en un único repositorio, las empresas pueden eliminar redundancias, reducir errores y garantizar que todas las partes interesadas accedan a datos precisos y actualizados. Además, un hub central mejora la velocidad y la eficiencia en la recuperación de datos.

Sin embargo, la tecnología por sí sola no garantiza una ingeniería de datos de alto rendimiento. Las personas son igual de importantes —o incluso más—, ya que son quienes definen los estándares y supervisan su cumplimiento.

El éxito de las iniciativas de ingeniería de datos depende en gran medida de la disciplina organizativa. Son los desarrolladores, responsables de cumplimiento y los ingenieros de datos quienes diseñan, comunican y aplican las políticas de gobernanza de datos. No es una tarea sencilla, y aquí es donde la automatización puede desempeñar un papel clave como apoyo a los esfuerzos humanos, especialmente cuando la “lista de tareas” de ingeniería incluye la retirada de sistemas obsoletos, la consolidación de datos en un repositorio único y la garantía de que toda la información esté correctamente clasificada e indexada.

La disciplina organizativa también implica contar con una estrategia de datos clara y garantizar que todos los empleados comprendan y adopten las mejores prácticas de gestión de datos. Esto incluye ofrecer formación continua sobre gobernanza de datos, así como establecer desde el principio roles y responsabilidades bien definidos para su gestión.

Fomentar una cultura de disciplina en el manejo de datos dentro de equipos interfuncionales —desde seguridad hasta cumplimiento normativo y recursos humanos— permite a las empresas asegurar la sostenibilidad de sus iniciativas de ingeniería de datos. La colaboración entre equipos es clave, ya que el conocimiento contextual del negocio que aporta cada empleado, combinado con la cooperación entre distintos departamentos y funciones, mejora la eficacia general de los proyectos de ingeniería de datos.

Al integrar esfuerzos entre equipos y aprovechar la automatización, las organizaciones también pueden garantizar que sus procesos de ingeniería de datos sean sólidos, seguros y alineados con sus objetivos de negocio.

Dado que los datos son vitales para cualquier operación empresarial, proteger su transmisión desde el núcleo hasta el Edge de la red es fundamental. Garantizar una conectividad segura de los datos también contribuye a mantener un alto nivel de calidad e integridad en cualquier iniciativa de ingeniería de datos. La gestión moderna de APIs es esencial para mantener la seguridad de los datos, ya que estas interfaces juegan un papel clave en todo el ciclo de vida de la ingeniería. Mediante la implementación de gateways API robustos y la aplicación de políticas y controles estrictos de gestión de accesos, las empresas pueden proteger sus activos de datos y facilitar una integración fluida de la información.

Más allá de las APIs, los programas de ingeniería de datos también dependen de la seguridad de las redes y las aplicaciones a medida que los datos se transfieren entre distintos entornos. Esto añade una dimensión adicional de complejidad para los equipos de seguridad informática, que deben garantizar la corrección de vulnerabilidades críticas y el cumplimiento de los requisitos normativos sobre datos.

Afortunadamente, el crecimiento de las capacidades de virtualización de redes está ayudando a simplificar el camino hacia las mejores prácticas de seguridad, como los marcos de Zero Trust.

Según una investigación de la firma analista Omdia, las empresas están priorizando cada vez más la seguridad al decidir qué funciones de red implementar a continuación, siendo el acceso seguro y las aplicaciones de seguridad —como el registro de actividad, la autenticación, la detección y el análisis de amenazas— los principales casos de uso previstos para la virtualización en los próximos años.

De cara al futuro, la colaboración entre los ingenieros de datos humanos y la IA ofrece enormes oportunidades para la innovación y la eficiencia, por ejemplo, ahora en la gobernanza de datos.

Los ingenieros de datos pueden diseñar e implementar marcos sólidos de gobernanza, garantizando que los datos estén correctamente clasificados, indexados y gestionados en toda la organización. La IA, por su parte, puede automatizar la aplicación de estos marcos, supervisar en tiempo real la calidad de los datos y el cumplimiento normativo, y señalar aquellos casos que requieren intervención humana.

Hacerlo bien puede traducirse en una mayor productividad tanto para empleados como para clientes, al ofrecer información predictiva y permitir un mayor grado de autoservicio. Crear un hub central y seguro para la gestión unificada de los datos permite a las empresas superar desafíos frecuentes como la duplicación, la verificación y la administración de la información.

Adoptar marcos de seguridad basados en el enfoque Zero Trust puede mejorar la integridad y calidad de los datos, permitiendo así un uso seguro y eficaz de la información en la toma de decisiones. Sin embargo, nada de esto es posible sin la colaboración entre los ingenieros de datos humanos y la inteligencia artificial. El trabajo en equipo entre personas y código, sin duda, es lo que convierte la ingeniería de datos en una verdadera historia de éxito.