Orquestación del dato en entornos híbridos y multicloud para acelerar decisiones
Los datos son el activo más valioso para cualquier organización. La forma en que se almacenan, gestionan y orquestan está experimentando una evolución profunda. La expansión de los servicios cloud, impulsada por la necesidad de agilidad, resiliencia y eficiencia, ha dado lugar a entornos híbridos y multicloud donde coexisten sistemas on-premise, nubes privadas y públicas, con múltiples proveedores. En ese contexto, la orquestación del dato en entornos híbridos y multicloud deja de ser un proyecto técnico para convertirse en una prioridad de negocio que exige trazabilidad, políticas coherentes y gobierno del dato capaz de sostener decisiones en tiempo real. Tal y como se afirma en este artículo publicado en Digital Biz Magazine, sin una arquitectura automatizada y un enfoque agnóstico, afloran silos, aumentan los riesgos de cumplimiento y se disparan los costes, mientras la organización intenta integrar analítica e IA sobre bases poco fiables; por eso conviene abordar la complejidad con criterios de interoperabilidad, seguridad y valor, alineando a TI y al negocio desde el diseño.
Retos en la orquestación del dato
En estos entornos híbridos, la gobernanza del dato constituye uno de los principales pilares sobre los que se construye una organización verdaderamente digital. El reto está en establecer un gobierno sólido del dato, desde su origen y trazabilidad hasta su uso final en algoritmos, informes regulatorios o modelos de inteligencia artificial. Esto incluye el uso de catálogos, motores de calidad, políticas de seguridad y herramientas de auditoría que garantizan integridad, transparencia y cumplimiento.
De hecho, el valor de una óptima gestión del dato va más allá del cumplimiento de normativas como el GDPR, DORA o ENS. Una estrategia de datos bien definida es imprescindible para alimentar sistemas de IA sin sesgos, tomar decisiones basadas en información fiable y ofrecer experiencias personalizadas a clientes y ciudadanos.
Datos confiables e IA
Pero, además de esto, hay que tener en cuenta que el valor del dato está íntimamente vinculado a la calidad de su gestión. Sin datos confiables, los modelos de IA (tradicional o generativa) no solo pierden precisión, sino que pueden incurrir en riesgos significativos. Es necesario garantizar que los datos estén limpios, completos, actualizados y sean seguros, maximizando su valor en proyectos analíticos y de automatización.
En definitiva, en un mundo donde los datos están en todas partes y su volumen crece de forma exponencial, las compañías que los orquesten con inteligencia podrán transformar la información en decisiones acertadas.
