El desafiament de les dades per a la Intel·ligència Artificial
Les dades són fonamentals per a la intel·ligència artificial (IA) i, per sort, són omnipresents. El tema és com els gestionem. Pensem en la nostra pròpia organització: Podem manejar-los? Són accessibles? Els tenim unificats o per contra els hem anat acumulant en múltiples sitges i diferents formats dins de l'organització?
En aquest moment entra en joc la plataforma de dades i l'arquitectura de dades.
La plataforma de dades és la màquina que accedeix, mou, analitza, correlaciona i valida les dades per als usuaris finals.
Una situació molt habitual en les empreses és la implantació de solucions puntuals que s'usen per a proporcionar serveis de dades en diferents departaments. Moltes vegades es tracta de solucions de tipus producte, que limiten la capacitat d'escalar i no ofereixen una visió holística de l'empresa. En canvi, una veritable plataforma de dades (o plataforma big data) integra les capacitats d'aquestes solucions i reuneix totes les dades de forma centralitzada, en un sol lloc on es poden protegir, compartir i usar de la manera més efectiva.
L'arquitectura de dades és el pla per a ingerir, emmagatzemar i lliurar les dades. Una arquitectura de dades és essencialment un marc per a l'entorn de dades d'una organització.
Una correcta arquitectura de dades continua sent un autèntic desafiament per a les empreses. I amb el volum creixent de dades i tecnologies com 5G i la Internet de les Coses (IoT), disposar d'uns principis arquitectònics sòlids és cada vegada més important.
Les funcions de transmissió en temps real, com un mecanisme de subscripció com és el cas de Sentilo a l'Ajuntament de Barcelona, permeten subscriure's a "temes" perquè puguin obtenir una font constant de les transaccions que necessiten.
Un datalake comú, normalment, serveix com el "cervell" per a tals serveis. Més enllà, existeix una tendència a recuperar un sentit de negoci o domini que passa per avançar des d'un datalake central, a dissenys "basats en dominis" que es poden personalitzar per part de “data owners” o “product owners”.
Amb aquest enfocament anomenat “data mesh”, si bé els conjunts de dades encara poden residir en la mateixa plataforma física, els "propietaris de productes" en cada domini empresarial (per exemple, màrqueting, RH, etc.) tenen la tasca d'organitzar els seus conjunts de dades en un format fàcilment consumible.
Finalment, cal destacar el núvol com l'impulsor més disruptiu d'un enfocament d'arquitectura de dades radicalment nou, ja que ofereix a les empreses no sols una manera d'escalar ràpidament, sinó també una sèrie de serveis addicionals d'un gran valor com veurem més endavant. Les plataformes de dades serverless dels cloud públics permeten a les organitzacions crear i operar aplicacions centrades en dades que s'acte administren i amb una escala infinita. A més de l'escalat horitzontal i facilitats de desplegament que ens ofereixen les solucions de dades en contenidors.
Si vols continuar avançant, et proposem que llegeixis “4 tipus de dades per a aplicar Intel·ligència Artificial” i si necessites ajuda en l'adopció d'Intel·ligència Artificial i Machine Learning, contacta'ns.
