¿Cómo la virtualización de datos ayuda a habilitar una arquitectura de datos moderna?

La virtualización de datos es una estrategia de gestión que permite conectar y gobernar cualquier fuente de datos, integrarla en visualizaciones útiles para los consumidores, y asegurar que ese consumo de datos pueda realizarse en múltiples formatos. Laureano Leyva, director de Ventas de México y América del Sur de Denodo, explicó en la 3.ª edición de IT Masters CON Monterrey, que esto habilita de forma efectiva una arquitectura moderna de datos, clave para las exigencias del mercado actual.

IT Masters vTalks | Democratizar los datos empresariales: La nueva forma de ganar dinero

En la sociedad de la información cada vez más profunda y compleja en la que se interna la humanidad, los datos se están convirtiendo en el oro, el agua y el sol para todo tipo de organizaciones. Usarlos de forma efectiva puede ser, sin embargo, muy difícil. Una veintena de líderes IT de diversas organizaciones de México se reunieron en el más reciente vTalk de IT Masters Mag para compartir sus experiencias y desafíos en el proceso de llevar los datos a la empresa y conseguir que el negocio los aproveche. 

12° IT Masters vTalk: ¿Es edge realmente la nueva nube?

Se estima que más de la mitad de los datos empresariales podrían procesarse en el edge, o borde, en los próximos dos años, de acuerdo con Gartner. Sin embargo, en esta décimo segunda edición de la serie vTalks, que reunió a 29 líderes IT de diferentes organizaciones, hubo una gran sorpresa: 82% de los asistentes no usan Edge porque no han descubierto un caso de negocio para aplicarlo.

La ciencia de datos encontró su “tormenta perfecta” en la pandemia

En solo un par de meses, las personas dejaron de salir de sus casas, las fronteras cerraron, las cadenas de suministro se detuvieron y los hábitos de consumo dieron un giro dramático en todo el mundo. ¿Qué interpretación haría de este escenario una inteligencia artificial entrenada para entender el mundo con base en reglas sólidas? Spoiler: una incorrecta.