{"id":15189,"date":"2024-01-22T12:01:46","date_gmt":"2024-01-22T11:01:46","guid":{"rendered":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=15189"},"modified":"2024-01-22T12:01:46","modified_gmt":"2024-01-22T11:01:46","slug":"como-abordar-los-4-desafios-clave-del-diseno-de-una-estrategia-de-datos-e-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=15189","title":{"rendered":"C\u00f3mo abordar los 4 desaf\u00edos clave del dise\u00f1o de una estrategia de datos e IA"},"content":{"rendered":"

La estrategia de datos e IA debe proporcionar seguridad y responder a los cambios constantes de la regulaci\u00f3n<\/strong><\/p>\n

Adoptar una estrategia data-first para desarrollar nuevos productos o experiencias mejoradas supone importantes retos para los l\u00edderes empresariales. Por un lado, hay una creciente presi\u00f3n y exigencia por parte de los consumidores para que las empresas inviertan en nuevas tecnolog\u00edas, como la inteligencia artificial (IA), con el objetivo de comprender mejor sus necesidades y darles un servicio m\u00e1s personalizado. Sin embargo, en el lado opuesto, hay cada vez una mayor demanda de mantener requisitos m\u00e1s estrictos y cada vez m\u00e1s complejos en materia de seguridad de datos, gobernanza de datos y regulaci\u00f3n.
\nPara hacer frente al actual panorama, los negocios que se basan en datos deben contar con una plataforma actual de datos e inteligencia artificial en la nube, que tenga en sus cimientos caracter\u00edsticas como gobernanza, seguridad y cumplimiento de la regulaci\u00f3n. De esta manera, podr\u00e1n centrarse en sus competencias b\u00e1sicas, acelerar la obtenci\u00f3n de informaci\u00f3n a partir de sus datos y crear nuevas experiencias para el usuario final.<\/p>\n

Una vez se tenga resuelta la base tecnol\u00f3gica, los negocios basados en datos deben de centrar sus esfuerzos en abordar los 4 desaf\u00edos clave en el dise\u00f1o de una estrategia de datos e IA, que Artin Avanes, Director of Product Management de Snowflake, analiza a continuaci\u00f3n:<\/p>\n

1. Cumplir la constante evoluci\u00f3n de la regulaci\u00f3n<\/strong>
\nEl aumento de los requisitos normativos obliga a las empresas a centrarse en la legislaci\u00f3n a la hora de dise\u00f1ar su estrategia de negocio data-first. Las empresas que pretenden expandirse dentro de una \u00fanica zona geogr\u00e1fica o sector regulado, como para aquella que siendo globales pretenden operar y expandirse en diferentes zonas geogr\u00e1ficas y sectores tienen que hacer frente a este reto en el d\u00eda a d\u00eda. Regiones como Estados Unidos, Europa y Asia han introducido numerosas normativas en materia de gesti\u00f3n y gobierno de datos que las organizaciones deben cumplir.
\nPor ejemplo, EE.UU. no tiene una \u00fanica ley que cubra la privacidad de todos los tipos de datos. En su lugar, existe una mezcla de leyes dise\u00f1adas para Estados o tipos de datos espec\u00edficos. Por ejemplo, la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA) ofrece a los residentes de California una mayor transparencia y control sobre la forma en que las empresas recogen y utilizan sus datos, mientras que la Ley Gramm-Leach Baily (GLBA) cubre los productos financieros de consumo y exige a las empresas que expliquen c\u00f3mo comparten los datos. En la UE, las empresas deben adherirse al Reglamento General de Protecci\u00f3n de Datos (RGPD), y en Asia, las organizaciones tienen que cumplir la Ley de Tecnolog\u00eda de la Informaci\u00f3n.<\/p>\n

2. Establecer un gobierno de datos integrado y coherente<\/strong>
\nPara cumplir los requisitos normativos en constante evoluci\u00f3n, las organizaciones deben implantar un marco de gobernanza de datos que les permita descubrir, comprender y proteger sus datos heterog\u00e9neos y, al mismo tiempo, aprovecharlos de forma segura para colaborar interna y externamente.
\nUna estrategia de gobernanza de datos eficaz y global permitir\u00e1 a las organizaciones almacenar y gestionar de forma segura la informaci\u00f3n de identificaci\u00f3n personal (IIP) y otros datos sensibles, al tiempo que supervisan y protegen esos datos pr\u00e1cticamente en tiempo real. Esto incluye tanto las modificaciones como la entrada de nuevos datos sensibles sin necesidad de intervenir manualmente y ajustar los flujos de trabajo seguros existentes.
\nLa irrupci\u00f3n de modernas aplicaciones de datos, unida a la necesidad de permitir la colaboraci\u00f3n global, plantea un complejo reto adicional a la gobernanza y la seguridad. Una plataforma de datos moderna permite a sus usuarios integrar, aplicar y hacer cumplir a la perfecci\u00f3n las funciones b\u00e1sicas de seguridad y gobernanza de la plataforma antes mencionadas. Acelera el desarrollo de modernas y globales aplicaciones de datos y permite a los creadores de \u00e9stas centrarse en sus competencias principales y rentabilizar las oportunidades con tranquilidad.<\/p>\n

3. Adelantarse al futuro<\/strong>
\nUna estrategia de gobierno de datos escalable y eficaz tambi\u00e9n debe estar orientada al futuro. La tecnolog\u00eda avanza con rapidez, lo que dificulta a las organizaciones seguir el ritmo de los avances en seguridad y gobernanza. Por lo tanto, las empresas deben pensar en los fundamentos y marcos que se aplicar\u00e1n a la tecnolog\u00eda en los pr\u00f3ximos a\u00f1os. Tomemos como ejemplos populares recientes la IA generativa y los emergentes grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos (LLM). En los \u00faltimos a\u00f1os, la IA se ha convertido r\u00e1pidamente en un aspecto crucial de la vida moderna, transformando nuestra forma de vivir, trabajar e interactuar, y muchos creen que ser\u00e1 uno de los cambios tecnol\u00f3gicos m\u00e1s profundos de nuestra vida. Las organizaciones deben mantenerse \u00e1giles, con un marco de seguridad y gobernanza que pueda adaptarse f\u00e1cilmente a estas innovaciones.
\nA medida que m\u00e1s empresas aprovechen los LLM, los modelos adoptar\u00e1n m\u00e1s datos sensibles y privados de los que aprender. Sin embargo, los modelos corren el riesgo de incumplir o violar diversos requisitos de cumplimiento. Tomemos como ejemplo el RGPD. Una vez que un modelo est\u00e1 entrenado, seguir\u00e1 utilizando esos datos, sin que exista actualmente ning\u00fan proceso para eliminarlos.
\nAunque es probable que la Ley de IA que est\u00e1 impulsando la Uni\u00f3n Europea tenga esto en cuenta, las leyes y normativas en torno al uso y la gobernanza de los datos seguir\u00e1n cambiando, y las empresas deben estar en condiciones de responder con facilidad y a escala mediante flujos de trabajo automatizados adecuados en materia de seguridad y cumplimiento normativo. El aumento de la automatizaci\u00f3n en torno a la seguridad y el cumplimiento reduce la probabilidad de causar interrupciones en los procesos, productos y experiencias existentes, mientras que la ausencia de intervenci\u00f3n manual y propensa a errores disminuye el riesgo de violaciones de la seguridad y el cumplimiento.<\/p>\n

4. Comprensi\u00f3n com\u00fan de las necesidades tecnol\u00f3gicas, de seguridad y del cumplimiento de la regulaci\u00f3n<\/strong>
\nPara escalar una estrategia de datos, las empresas deben contar con buenos equipos que colaboren de manera eficaz. Normalmente, hay expertos en seguridad, gobernanza y cumplimiento de regulaci\u00f3n que trabajan con TI, y equipos de datos que son responsables de modernizar el stack tecnol\u00f3gico. A menudo, estos grupos est\u00e1n separados, con un nivel diferente de comprensi\u00f3n en torno a la seguridad y el cumplimiento de la normativa, lo que a menudo puede dar lugar a fricciones con las iniciativas de modernizaci\u00f3n de datos. Por ejemplo, los equipos de la plataforma de datos pueden estar dispuestos a adoptar las \u00faltimas tecnolog\u00edas para seguir el ritmo de la competencia o crear nuevos productos y experiencias, pero el equipo de cumplimiento de la regulaci\u00f3n puede mostrarse reacio debido a posibles infracciones de los requisitos normativos vigentes.
\nSe est\u00e1 observando una tendencia en la que las organizaciones con visi\u00f3n de futuro y orientadas a los datos hacen que estos dos equipos colaboren estrechamente para que puedan compartir la comprensi\u00f3n sobre estos retos y llegar a la soluci\u00f3n adecuada con el fin de ampliar la estrategia con el m\u00ednimo impacto. Los administradores de datos y los responsables de cumplimiento de la regulaci\u00f3n deben estar profundamente integrados en los equipos de plataformas de datos y colaborar estrechamente con los arquitectos de datos.<\/p>\n

Para Artin es necesario contar con plataformas dise\u00f1adas para proporcionar seguridad y que respondan a la regulaci\u00f3n con el objetivo de hacer frente a los desaf\u00edos de la era del dato. Explica que un marco de gobernanza de datos escalable que facilite los flujos de trabajo automatizados y la colaboraci\u00f3n requiere que la plataforma de datos subyacente cuente con caracter\u00edsticas clave como:<\/p>\n

\u25cf Que sea multi-cloud para que permita a las organizaciones aplicar la seguridad, la gobernanza y ajustarse a la normativa de forma coherente en diferentes stacks tecnol\u00f3gicos y servicios;
\n\u25cf Con alto grado de automatizaci\u00f3n que permita a los usuarios escalar f\u00e1cilmente y reducir la probabilidad y la exposici\u00f3n a violaciones de la seguridad y de la normativa;
\n\u25cf Que garantice una colaboraci\u00f3n segura y conforme con los datos heterog\u00e9neos y las modernas aplicaciones de datos.<\/p>\n

Una plataforma de datos actual debe ofrecer una experiencia de b\u00fasqueda y descubrimiento de primer nivel, incluida la capacidad de gestionar datos no curados, independientemente de su formato, estructurados o no estructurados. Debe escalar con los vol\u00famenes de datos y los cambios de datos garantizando la clasificaci\u00f3n automatizada de todos los activos de datos. Todo ello debe alimentar unas pol\u00edticas de acceso a los datos escalables y coherentes que el administrador de datos pueda definir y aplicar. Todas estas son funciones b\u00e1sicas de las plataformas de seguridad y gobernanza, a\u00f1ade Artin.<\/p>\n

Arriba, en la foto, Artin Avanes, Director of Product Management de Snowflake \/ imagen cortes\u00eda de Snowflake\u00a0<\/em><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

La estrategia de datos e IA debe proporcionar seguridad y responder a los cambios constantes de la regulaci\u00f3n Adoptar una estrategia data-first para desarrollar nuevos productos o experiencias mejoradas supone importantes retos para los l\u00edderes empresariales. Por un lado, hay una creciente presi\u00f3n y exigencia por parte de los consumidores para que las empresas inviertan … <\/p>\n

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