51 BIG DATA datos no confiables, ¿realmente tendría sentido utilizar estos informes y KPIs como guía para la toma de alguna decisión en una organización? Por tanto, el aseguramiento de la calidad del dato es, por tanto, el primer driver para asegurar la consistencia de los procesos de reporting y proporcionar confianza a sus usuarios. Es de obligada necesidad construir una cultura organizacional alrededor del dato y aplicar metodologías de control y supervisión sobre todo el flujo de trabajo: desde la extracción y consolidación, a cómo se gestionan y acceden posteriormente por parte de los usuarios involucrado. “En mi opinión, este factor tan crítico suele ser el primer baño de realidad para los profesionales del Big Data, quienes tienen que invertir una significativa cantidad de tiempo y recursos en la preparación de los datos en comparación a la etapa de creación, entrenamiento y validación de los modelos Machine Learning”, indica Maximiliano Fernández. Por ello, para el portavoz de la U-tad, es muy importante que se reconozca la necesidad de contar con profesionales cualificados en la Ingeniería de Datos específicamente. “De hecho, esta es un área de conocimiento que hemos identificado ya hace un tiempo y en la que nos estamos enfocando en U-tad. Existe una demanda sostenida, creciente y no satisfecha de perfiles de este tipo, Data Engineers, en comparación con otros perfiles de Big Data y Machine Learning”. Paula Gómez, Making Science, indica en esta línea que los datos desordenados, contactos con falta de información o el incorrecto orden de los mismos, puede hacer que nuestras estrategias y compañas no desemboquen en buenos resultados. “Por este motivo es importante revisar que los datos que se están recogiendo son los adecuados y con la calidad necesaria para luego confiar en ellos de cara a la toma de decisiones. La tecnología y diferentes soluciones de Data Quality son necesarias para poder tener el control en el día a día, sin estos sistemas iremos a ciegas”. EL GRAN POTENCIAL DEL DEEP LEARNING Muchos expertos coinciden que 2022 será el año en que el Big Data logrará una evolución tecnología considerable pero aún nos queda mucho para ver todo lo que el Big Data puede hacer por nosotros. Para Paula Pérez, Making Science, las tendencias tecnológicas que combinan machine learning con inteligencia artificial y que ayudan a predecir comportamientos de usuarios ganan cada vez mas terreno y las compañía están interesadas en estas ya que les permite optimizar recursos pero también generar más beneficios. Jordi Calvera, por su lado observa que una tendenciaqueestá tomandomucha importancia en las empresas, cuya trayectoria se inició entre las de servicios financieros y está siendo valorada por el resto de sectores, es Data Fabric, que, según Forrester, se trata del futuro de la gestión de datos. Como indica el responsable de Intersystems, este enfoque facilita utilizar mejor las arquitecturas de datos con que ya cuenta la organización sin tener que reconstruir las aplicaciones o los almacenes. Hace posible el acceso a información valiosa en tiempo real y esto facilita que la organización Jordi Calvera, Regional Managing Director Iberia, Israel, Greece, Turkey & LATAM de Intersystems. “Una tendencia que está tomando mucha importancia en las empresas, cuya trayectoria se inició entre las de servicios financieros y está siendo valorada por el resto de sectores, es Data Fabric, que, según Forrester, se trata del futuro de la gestión de datos”, Jordi Calvera, Intersystems
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