Por Valeria Carrillo Mena - Estudiante de la carrera de Informática
Cada año, la tecnología va avanzando y continúa actualizándose; de igual forma, cuando la información que ingresa a una compañía va aumentando, se requiere mejorar la tecnología para administrar estos datos. La tecnología augmented data management ha sido un avance importante en el área de trabajo; esta utiliza procedimientos de una ciencia informática relacionada con la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, para buscar mejoras en las operaciones. Puede convertir los metadatos para que puedan ser utilizados en los ciclos de vida de datos donde están incluidos los orígenes de los datos; estos también pueden ser usados en informes donde se alimentan los sistemas dinámicos y en auditorías. Por otra parte, la augmented data management es capaz de analizar consultas reales, esquemas, datos de rendimiento y muestras de datos operativos.
Esta tecnología habilita las identificaciones dinámicas de datos, que permiten que los activos de datos nuevos y los existentes sean evaluados en flujo, también las fusiones de datos pueden realizar rastreos a cuáles activos están siendo utilizados por cada caso de uso y se crea un gráfico de utilización y conocimiento. Al hallar activos de datos nuevos, se tiene que establecer la proximidad con los datos y los casos de uso que existen, con los motores de fusión se analizaría la semejanza con otros activos de datos conocidos, y luego de determinarlos, se envía una alerta hacia otros sistemas que ya están automatizados, sobre que existen datos nuevos disponibles y que son aspirantes válidos para una inclusión.
La augmented data management está cambiando la manera en que se preparan y se gobiernan los datos; los profesionales de datos se ayudan de las capacidades de aprendizaje automático avanzadas y la automatización impulsada por la inteligencia artificial. De esta forma, también se libera tiempo de los profesionales de datos, para que estos se enfoquen en diferentes tareas que pueden ser de mayor valor.
Es posible que la augmented data management sea autoconfigurable y autoajustable, para ello es necesario utilizar inteligencia artificial y aprendizaje automático, a fin de lograr que las asignaturas en la gestión de datos empresariales —como lo son la gestión de metadatos, los sistemas de gestión de bases de datos, la calidad e integración de datos y la gestión de datos maestros—se vuelvan autoconfigurables y autoajustables. También se espera que con la augmented data management, en un futuro, se disponga de decisiones comerciales aumentadas para que sean más inteligentes, de mejor calidad, más escalables y para que sean más rápidas. Este proceso refina la información de manera automática; la inteligencia artificial y el aprendizaje automático incitan la productividad, la eficacia y la eficiencia en el área de trabajo. Es importante saber que la augmented data management puede alentar a los datos para el análisis en tiempo real, de esta forma las compañías aprovechan los datos de algunas áreas de la empresa para mejorar la contribución y poder realizar tareas variadas. Otro de los atributos de la augmented data management es que tiene la habilidad de cambiar los metadatos para incitar los sistemas dinámicos, con el fin de que no solo se utilice para revisión, informes y linaje.
