A medida que los datos continúan sirviendo como la columna vertebral de las organizaciones modernas, tomando el asiento delantero en el impulso de decisiones estratégicas, la participación del cliente y la innovación. Para 2025, el panorama de la calidad de los datos habrá evolucionado para abordar necesidades cada vez más complejas. Las organizaciones de todo el mundo están reconociendo el papel crítico que juega una gestión robusta de la calidad de los datos en lograr la excelencia operativa y mantener una ventaja competitiva.

Aquí, profundizamos en las principales tendencias de gestión de calidad de datos para 2025 que están destinadas a redefinir los estándares y prácticas de la gestión moderna de datos y lo que significan para su negocio.

Tendencias emergentes y tecnologías en la gestión de datos para 2025

1. Soluciones de Calidad de Datos impulsadas por IA

Uno de los cambios más significativos de 2025 es el uso de inteligencia artificial y aprendizaje automático para automatizar tareas de calidad de datos. Las soluciones impulsadas por IA harán más que solo identificar anomalías en tiempo real; predecirán problemas potenciales de datos antes de que surjan. Esta capacidad predictiva es un cambio radical para la gestión de la calidad de datos, permitiendo a las empresas mantener conjuntos de datos más limpios y confiables con una mínima intervención humana. Herramientas como digna están liderando esta revolución con características como modelos de pronóstico y umbrales automáticos que se adaptan dinámicamente a sus datos.

2. Expansión del Data Quality as a Service (DQaaS)

Las plataformas de Data Quality as a Service están ganando tracción, ofreciendo varios servicios de calidad de datos, incluyendo el perfilado, limpieza y validación de datos. Los servicios de calidad de datos basados en la nube crecerán en popularidad, proporcionando a las organizaciones soluciones escalables, flexibles y rentables para sus necesidades de calidad de datos. DQaaS permitirá a las empresas manejar grandes cantidades de datos sin una infraestructura local extensa.

3. Adopción de Plataformas Unificadas de Observability de Datos

Se acabaron los días en que los sistemas de monitoreo y las herramientas de calidad de datos trabajaban en silos. En 2025, las plataformas unificadas de observability de datos integrarán información a nivel de aplicación, infraestructura y datos. Este enfoque holístico proporciona visibilidad en tiempo real de la salud de los datos, permitiendo una resolución de problemas más rápida y una mejor toma de decisiones. Al rastrear el linaje de los datos, detectar anomalías y medir métricas de calidad de datos, las empresas pueden garantizar la confiabilidad de los datos y tomar decisiones informadas.

Características clave a buscar: paneles intuitivos, notificaciones instantáneas de anomalías, e integración entre sistemas, características destacadas de las capacidades de digna.

4. Métricas de Calidad de Datos Sensibles al Contexto

2025 está cambiando el enfoque de métricas genéricas a mediciones sensibles al contexto. Las métricas de calidad de datos sensibles al contexto evalúan la calidad de los datos considerando el uso final o la aplicación de los propios datos. A diferencia de las métricas genéricas, que podrían aplicar universalmente los mismos criterios a todos los conjuntos de datos independientemente de su propósito, las métricas sensibles al contexto ajustan sus criterios de evaluación en función de las demandas particulares o expectativas del uso previsto de los datos. Estas se adaptan a las necesidades específicas de una empresa, asegurando que la calidad de los datos esté alineada con los objetivos organizacionales.

Por ejemplo, en el sector minorista, las métricas podrían enfatizar la precisión del inventario, mientras que las organizaciones de salud priorizan la integridad de los registros de los pacientes.

5. El Cambio hacia la Data Governance en Tiempo Real

Los modelos estáticos de governance están dando paso a la Data Governance en tiempo real. Esto implica gestionar la accesibilidad, usabilidad, integridad y seguridad de los datos a medida que se generan y consumen. Este enfoque utiliza la tecnología para aplicar políticas y reglas de governanza de inmediato, a medida que los datos se crean y modifican, en lugar de aplicar estos estándares retroactivamente. Esta tendencia está impulsada por avances en:

1. Aplicación automatizada de políticas.

2. Monitoreo continuo para Compliance.

3. Rastreo del linaje en tiempo real.

Este cambio permite a las organizaciones gestionar riesgos y cumplir con los requisitos regulatorios sin ralentizar sus operaciones.

6. Data Contracts: La Columna Vertebral de la Confianza

A medida que las canalizaciones de datos se vuelven más complejas, los Data Contracts están emergiendo como indispensables para las organizaciones. Estos acuerdos formales sirven como un plan para la interacción entre productores y consumidores de datos, especificando la calidad, el formato y la puntualidad esperados de los datos en su punto de origen. Al establecer estándares claros y exigibles desde el principio, estos contratos aseguran que cada pieza de datos cumpla con los criterios acordados antes de integrarse en sistemas más grandes. Este marco de responsabilidad no solo agiliza los flujos de trabajo, sino que también reduce significativamente la probabilidad de que los errores se propaguen a través de los procesos posteriores.

7. Herramientas de Datos Low-Code y No-Code

A medida que nos dirigimos hacia 2025, una de las tendencias más transformadoras en el panorama de la gestión de datos es el auge de las herramientas de datos de low-code y no-code fomentando así la democratización de los datos. Estas herramientas permiten a los usuarios no técnicos gestionar, analizar y mejorar la calidad de los datos sin depender en gran medida de los equipos de TI. Este enfoque reduce significativamente la barrera de entrada para realizar tareas de datos, permitiendo que los usuarios de negocio no técnicos contribuyan a los procesos e innovaciones de datos.

Para los interesados en datos a alto nivel, esto significa implementaciones más rápidas y dependencias reducidas.

El Impacto de Estas Tendencias

A medida que las empresas continúan adoptando entornos de datos híbridos y la toma de decisiones en tiempo real, la necesidad de una gestión sofisticada de la calidad de los datos solo crecerá. Estas tendencias significan un movimiento hacia sistemas de gestión de calidad de datos más automatizados, inteligentes e integrados. Prometen entregar mayor precisión en el manejo de datos, mejor Compliance con regulaciones de datos globales y una utilización más efectiva de tecnologías emergentes para mantener una calidad de datos impecable.

Por Qué digna es Esencial para Navegar los Desafíos Futuros de la Calidad de Datos

digna está perfectamente posicionada para ayudar a las organizaciones a aprovechar estas tendencias con su avanzada suite de herramientas:

• Autometrics proporciona un perfilado y análisis continuo de sus datos.

  
  

• El Modelo de Pronóstico utiliza algoritmos de ML no supervisados para anticipar futuros problemas de calidad de datos.

  
  

• Umbrales automáticos y notificaciones aseguran que cualquier desviación sea identificada y abordada de inmediato.

  
  

• El Dashboard en Tiempo Real ofrece una vista instantánea de la salud de los datos a través de sistemas.

A medida que el panorama de los datos continúa evolucionando, asociarse con herramientas de observability y calidad de datos avanzadas como digna se vuelve no solo beneficioso sino esencial.

Conclusión

En 2025 y más allá, la calidad de los datos será un diferenciador clave para las organizaciones. Al adoptar estas tendencias emergentes, las empresas pueden desbloquear todo el potencial de sus datos e impulsar la innovación. Con las herramientas avanzadas de digna, estará equipado para manejar los desafíos de la gestión moderna de datos, asegurando precisión, seguridad y Compliance en sus operaciones de datos.

¿Listo para elevar su gestión de calidad de datos para 2025? Reserve una demostración con digna hoy y experimente el poder de la observability y el control de calidad de datos en tiempo real para el panorama moderno de datos.