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El elemento faltante en el stack de datos moderno: la automatización

Entonces, un stack de datos moderno. Pero ¿tu stack de datos está realmente automatizado? ¿O es complejo y fragmentado?

Puede que tengas todos los componentes de tu stack en su lugar, pero eso no significa que funcionen bien juntos. En tiempos donde demostrar el ROI y sacar el máximo provecho de tus datos es más importante que nunca, necesitas un stack de análisis de datos que resuelva problemas en lugar de crearlos. Estos son algunos de los desafíos a los que te podrías enfrentar hoy en día con tu stack de datos:

  • Usar una cantidad creciente de diferentes fuentes de datos
  • Garantizar la calidad y precisión de los datos en cada etapa (lo que se vuelve aún más crítico para los casos prácticos de IA/ML)
  • Permitir que los miembros del equipo accedan a los datos de forma rápida y segura desde un almacén o un lago de datos

La automatización puede superar estos desafíos. Sin embargo, a menudo no se implementa en el stack de datos. En esta perspectiva de Ventana Research, descubre cómo aprovechar mejor la automatización en tu arquitectura de analítica para tener un stack de datos que funcione a la perfección, como debe ser.

 

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