La industria manufacturera generará 4,4 zettabytes de datos en 2030: retos y oportunidades para la IA

Según las previsiones de ABI Research, la industria manufacturera generará 4,4 zettabytes de datos en todo el mundo de aquí a 2030. Este flujo masivo de datos, procedente de sensores IoT, sistemas CNC, plataformas ERP, lectores de identificación automática y sistemas MES, representa una oportunidad transformadora para que las empresas mantengan la competitividad, impulsen la innovación y habiliten soluciones basadas en IA. Sin embargo, muchas empresas y proveedores de digitalización carecen de la experiencia necesaria para aprovechar plenamente estos datos, lo que se traduce en ineficiencias y pérdidas de ingresos de cientos de millones de dólares al año.

«Generar muchos datos es una cosa - ser capaz de analizar y preparar estos datos para Large Language Models y el entrenamiento de algoritmos de IA es otra», afirma Leo Gergs, Analista Principal de ABI Research. «Los tejidos de datos son muy prometedores para transformar las operaciones empresariales a través de una integración sin fisuras, una gobernanza mejorada y una gestión de datos automatizada. Para liberar todo su potencial, es imperativo abordar un espectro de desafíos que abarcan la tecnología, la gobernanza, las operaciones y la preparación organizativa.»

Integrar los sistemas heredados, las plataformas locales y las soluciones nativas de la nube en un tejido de datos cohesivo es un obstáculo importante. Proveedores como Databricks, IBM y NetApp están desarrollando plataformas que unifican estos entornos, permitiendo el procesamiento de datos en tiempo real y una compatibilidad sin fisuras. Gergs explica: «La capacidad de unir sistemas diversos es fundamental para liberar el verdadero valor de las estructuras de datos. Las empresas gestionan datos sensibles y regulados que requieren marcos de cumplimiento estrictos».

Soluciones como Intelligent Data Management Cloud de Informatica, Palantir Foundry, Cloudera's Data Platform y AWS Industrial Data Fabric permiten a las empresas aplicar la gobernanza con seguimiento automatizado del linaje, control de acceso y cifrado. Los tejidos de datos deben garantizar la confianza y la conformidad, especialmente en los sectores sanitario, industrial y gubernamental.

Los métodos tradicionales, como el ETL manual y los sistemas en silos, dificultan la escalabilidad. Proveedores como Qlik, Denodo, Databricks y Microsoft Fabric están abordando estos cuellos de botella mediante la automatización de los flujos de trabajo, la mejora de los análisis en tiempo real y la racionalización de las operaciones. Según Gergs, «Las empresas buscan en los data fabrics una gestión de datos más rápida, inteligente y eficiente. Es esencial encontrar un equilibrio entre la personalización para las necesidades únicas de la empresa y las soluciones escalables. Pero en todo esto, el equilibrio adecuado entre personalización y estandarización es fundamental para la adopción generalizada y el éxito a largo plazo».

Para superar estos retos, los proveedores deben ir más allá del suministro de tecnología y ofrecer un apoyo integral a la integración, formación y colaboración continua con las empresas. «La clave del éxito no es sólo vender un producto, sino crear una asociación. Los proveedores deben caminar junto a las empresas, guiándolas a través de la integración, creando capacidades de mano de obra y garantizando el valor a largo plazo. Un enfoque proactivo y de apoyo transformará los obstáculos en oportunidades», aconseja Gergs.

Estas conclusiones proceden del informe de ABI Research "Superar los retos de la introducción de los tejidos de datos en las empresas industriales" (Overcoming Challenges in Bringing Data Fabrics to Industrial Enterprises). Este informe forma parte del servicio de investigación Hybrid Cloud & 5G Markets de la compañía, que incluye investigación, datos y ABI Insights. (ABI Research)