En la práctica diaria, la inteligencia artificial solo es tan buena como los datos que la alimentan. Más de una vez hemos comprobado que el dicho “si entra basura, sale basura” está más vigente que nunca, sobre todo ahora que los errores de los modelos y las predicciones sesgadas pueden tener impactos enormes y costosos para nuestras organizaciones. Es aquí donde la gestión inteligente de datos se convierte en el pilar para tomar decisiones más fiables y valiosas.
¿De verdad estamos preparados?
A pesar de la urgencia de implantar IA en los procesos de negocio, muchos equipos siguen atascados con prácticas inmaduras de gestión de datos. Estudios recientes demuestran que, aunque un 40% de las empresas adopta una actitud proactiva, la brecha entre las aspiraciones y la realidad es considerable. El resultado son datos fragmentados, flujos poco robustos y una gobernanza deficiente, lo cual bloquea el avance de la IA y pone mucha presión sobre los equipos de IT y datos.
Seis grandes obstáculos
Según diversos expertos de SAS, los principales retos a los que se enfrentan las organizaciones en la gestión y modernización de sus datos para poder implementar inteligencia artificial de forma efectiva pueden clasificarse en seis desafíos
- Complejidad de la infraestructura de datos
La proliferación de formatos, herramientas y transformaciones causa costes crecientes, rendimiento lento y una alta dedicación solo a “parchear” procesos, en vez de construir modelos y soluciones de valor real.
SAS Speedystore (SAS VIYA en Singlestore) consigue simplificar el entorno al permitir una unificación de los distintos tipos de datos, ofreciendo alto rendimiento y reducción de la carga operativa sobre los ingenieros de datos. Los beneficios serán:
- Tener una arquitectura única para la ingesta, consulta y análisis de datos.
- La capacidad de ejecutar análisis en tiempo real sobre datos en streaming sin las demoras propias de procesos ETL tradicionales.
- Rendimiento optimizado para IA mediante cómputo en memoria.
- Soporte para cargas transaccionales (OLTP) y analíticas (OLAP), permitiendo un manejo eficiente tanto de operaciones de negocio como de análisis complejos.
En la práctica, esta arquitectura permite que los ingenieros de datos dediquen menos tiempo a solucionar problemas y mantener procesos manuales, y mucho más tiempo a avanzar en proyectos de mayor impacto y valor para la organización. En suma, SpeedyStore no solo ofrece velocidad y unificación, sino mayor productividad y eficiencia operativa en la gestión moderna de datos.
- Ineficiencia de almacenamiento y costes
Conocemos el dilema clásico: o bien pagamos por almacenamiento rápido (y caro) o sacrificamos rendimiento y optamos por un almacenamiento caro.
El enfoque Speedystore de Viya proporciona almacenamiento inteligente por capas (hot, warm, cold) para ajustar costes y prestaciones según el uso, eliminando redundancias y mejorando la eficiencia sin perder velocidad donde realmente importa. Por ejemplo, el almacenamiento en memoria acelera el rendimiento de las cargas de trabajo críticas, y el almacenamiento en frío optimiza los costos de los datos raramente accedidos.
- Cuellos de botella en la productividad
Los ingenieros de datos son recursos altamente especializados y difíciles de encontrar, pero con frecuencia pueden quedar atrapados en tareas repetitivas y manuales. Estas labores incluyen buscar datos, consolidarlos, controlar versiones de archivos, corregir errores y solucionar problemas en las canalizaciones de datos, entre otras. Mientras tanto, los volúmenes de datos crecen exponencialmente, lo que agrava aún más los cuellos de botella en productividad.
SAS Viya desbloquea importantes ganancias en productividad para estos profesionales. Según un benchmark independiente reciente, Viya logró multiplicar por 16 la productividad en tareas centrales de ingeniería de datos frente a plataformas comerciales y de código abierto. Por ejemplo, un analista de negocio pudo completar en 18 minutos lo que normalmente tomaría cinco horas en otras plataformas.
Pero, ¿cómo se consigue esto? Viya automatiza las partes tediosas del trabajo del ingeniero de datos mediante ETL sin código con flujos drag-and-drop, perfiles de datos automatizados, enmascaramiento, chequeos de calidad y recomendaciones asistidas por inteligencia artificial para transformaciones y preparación de datos.
- Déficit de talento especializado
Ante la escasez de profesionales de datos (científicos e ingenieros) y la presión por acelerar la adopción de IA, es clave democratizar el acceso a la gestión de datos.
Viya favorece el trabajo colaborativo y la reutilización de flujos, permitiendo que analistas y usuarios de negocio puedan participar sin fricciones y se enfoquen en tareas de alto valor.
Soluciones como SAS Studio ofrecen una interfaz potente, de bajo código, interfaces drag-and-drop para conseguir esos objetivos.
Estos flujos se pueden reutilizar, programar o entregar a otros equipos. Los usuarios más avanzados, como los científicos e ingenieros de datos, tienen flexibilidad completa del código. Todos trabajan en el mismo entorno gobernado, con flujos compartidos, metadatos y políticas de acceso.
- Riesgo y coste en migraciones
Modernizar el stack de datos suele asustar a los clientes por posibles interrupciones y el coste de capacitar a los equipos con nuevas herramientas o modelos de migración.
Por ello, Viya permite integrarse en tu entorno actual (nube, on-premise o híbrido) de forma gradual y evolucionar a tu propio ritmo.
Y si quieres modernizar de SAS 9.4 a Viya, SAS facilita las migraciones con un equipo de expertos, herramientas y recursos, manteniendo la gobernanza y reduciendo el esfuerzo de reescritura.
- Complejidad del stack y retorno de inversión incierto
Tener mil herramientas independientes para cada función dificulta integrar, controlar y justificar el valor generado. Estos obstáculos no se producen por falta de ambición sino por la complejidad resultante. Muchas organizaciones tienen herramientas para la ETL, otras para calidad de datos, diseño de modelos, analítica o monitorización.
Esta complejidad provoca varios problemas habituales: aumenta los costes operativos y de mantenimiento, multiplica los puntos de fallo y crea barreras para la colaboración entre equipos.
El resultado es que muchas iniciativas de IA, aun siendo prometedoras en etapa piloto, se estancan al tratar de ser operacionalizadas, o generan resultados difíciles de cuantificar para justificar nuevas inversiones.
SAS Viya apuesta por unificar todo el ciclo de vida de los datos y la IA (ingesta y preparación de datos, controles de calidad, gobernanza…) en una única plataforma, lo que no solo acelera el ROI (retorno de inversión), sino que también proporciona mayor claridad y seguimiento directo del impacto en negocio.
En definitiva, la gestión moderna de datos no consiste solo en almacenar y consultar; se trata de ganar en automatización, control y orientación al valor, factores fundamentales para que la inteligencia artificial deje verdaderos beneficios y marque la diferencia competitiva. SAS Viya, con esta visión integral, es una referencia clara cuando el objetivo es garantizar que los datos, y no la improvisación, sean el motor del éxito en IA.
Artículo basado en el original: Smarter data management with SAS Viya helps you win with AI
