Cómo la nube está cambiando la ciencia de datos

El papel de "científico de datos" se encuentra entre las 20 ocupaciones de más rápido crecimiento en EE.UU., con un 36% de crecimiento previsto para 2031. Estos profesionales de los datos impulsan el crecimiento y la innovación necesarios para resolver algunos de los mayores problemas del mundo, desde el cambio climático hasta las enfermedades crónicas. Sin embargo, los problemas comunes de infraestructura, como la falta de disponibilidad o de seguridad de los datos críticos, a menudo paralizan la capacidad de innovación de una organización. Una forma de que los líderes de IT aborden estos problemas es aprovechando la nube. Las herramientas y tecnologías de la nube están influyendo en el futuro del trabajo de la ciencia de datos en dos áreas clave: la ampliación de recursos y la mejora de la agilidad de la mano de obra. Sin embargo, si las organizaciones quieren aprovechar estas capacidades, también necesitan desarrollar marcos sólidos de seguridad y privacidad de los datos cuando operan en un entorno de nube. ¿Cómo se ve en la práctica el aprovechamiento de la nube para el trabajo de ciencia de datos de su organización? Esto es lo que los líderes necesitan saber. Escalar los recursos para impulsar la innovación Tradicionalmente, gran parte del trabajo de un científico de datos se realiza localmente. Los datos se descargan en una máquina local con una potencia informática limitada, y el trabajo del científico de datos está en gran medida desconectado de sus colegas, incluso cuando trabajan en los mismos proyectos. Pero para que los científicos de datos apoyen mejor la innovación y aporten valor a sus organizaciones, necesitan un acceso fácil y seguro a la información y a herramientas de software que les ayuden a descubrir rápidamente ideas y a ampliar sus recursos. Las herramientas basadas en la nube para la preparación y el análisis de datos, como IBM watsonx o Tableau, utilizan la potencia combinada de muchas máquinas conectadas en red para hacer que los análisis avanzados sean rápidos y colaborativos. Por ejemplo, la planificación de la ayuda en caso de catástrofe provocada por un huracán solía ser casi imposible en el corto espacio de tiempo que transcurre entre la previsión de la trayectoria de una tormenta y su llegada a tierra. Ahora, con la ayuda de herramientas en la nube para predecir y comunicar los datos de la tormenta en tiempo real, las cuadrillas pueden llegar al terreno más rápidamente y la duración de los cortes se reduce (en algunos casos en un 50%). O pensemos en el científico del clima cuyo trabajo consiste en hacer predicciones basadas en diversas formas de transmisión de datos: desde simples estaciones meteorológicas terrestres que realizan unas pocas mediciones por segundo, pasando por planeadores y globos que generan intermitentemente terabytes de datos al día, hasta grandes satélites que transmiten continuamente terabytes de datos. El análisis de datos geológicos a esta escala requiere sistemas de almacenamiento robustos y una computación masiva. Trabajar en la nube es actualmente la única forma práctica de realizar este tipo de análisis manteniendo unos costes bajos para la organización. El proyecto de código abierto Pangeo, por ejemplo, ofrece a los científicos paquetes de software interconectados y despliegues para entornos en la nube. Además de ampliar los recursos, las herramientas en la nube también permiten a los usuarios individuales ampliar su impacto dentro de una organización democratizando el acceso a los datos y a las herramientas de la ciencia de datos. A partir de Pangeo, se han desarrollado empresas como EarthMover que permiten a equipos de todos los tamaños gestionar y analizar datos meteorológicos y climáticos en la nube. En mi propia empresa, Anaconda, las herramientas en la nube utilizadas por los distintos departamentos alimentan de datos un tablero de toda la empresa. Este tablero muestra los objetivos actuales de nuestra empresa y cómo contribuye cada departamento a esos objetivos. Cada equipo utiliza su propio cuadro de mandos para hacer un seguimiento de los objetivos del equipo y de los proyectos más tácticos, como la corrección de un determinado número de errores o el envío de una nueva función. A nivel de liderazgo, este cuadro de mandos nos permite ver rápidamente las áreas que podrían necesitar atención e investigar los posibles bloqueos. Tanto si se trata de ventas y marketing como de operaciones e ingeniería, estos cuadros de mando basados en la nube mantienen a todo el mundo responsable y transfieren los conocimientos de forma sencilla y eficaz. Además de ampliar los recursos, las herramientas de análisis de datos basadas en la nube invitan a las start-ups, las pequeñas empresas y los investigadores a jugar en el mismo campo que las grandes corporaciones, permitiéndoles sacar a la superficie conocimientos más profundos que ayudan a llevar las soluciones al mercado mucho más rápido. Tal y como yo lo veo, la nube está fomentando que el talento y la creatividad, más que los recursos financieros, sean las fuerzas motrices de las innovaciones pioneras basadas en datos. Habilitar fuerzas de trabajo ágiles en ciencia de datos Aproximadamente el 27% de los estadounidenses trabajan a distancia hoy en día, en comparación con alrededor del 6% en 2018. Dada la prevalencia del trabajo a distancia, las herramientas en la nube pueden ofrecer un valioso puente para los equipos distribuidos de científicos de datos, que de otro modo podrían tener dificultades para innovar con eficacia. Plataformas como las ofrecidas por Snowflake y Microsoft permiten a los científicos de datos colaborar en proyectos en tiempo real, compartiendo recursos y perspectivas independientemente de su ubicación física. De hecho, el 88% de los responsables de la toma de decisiones en EE.UU. cree que su inversión en tecnologías basadas en la nube está aumentando la eficiencia y la agilidad del negocio, y el 82% cree que está impulsando resultados positivos en el desarrollo de nuevas ideas, enfoques o metodologías. Las organizaciones que demuestren sus capacidades en estas áreas representarán las próximas empresas de miles de millones de dólares. La IA ya está integrada en muchas herramientas de análisis comunes y está permitiendo a los usuarios con conocimientos limitados de ciencia de datos iniciar funciones complejas con un simple prompt. Tareas como la construcción de un gráfico compartible o la visualización de un gran conjunto de datos, que solían requerir un experto, ahora pueden ser realizadas por cualquiera utilizando herramientas estándar de inteligencia empresarial como Microsoft Excel (que, sí, es una herramienta basada en la nube bajo Microsoft 365) o un cuaderno Jupyter basado en la nube (una aplicación web para crear y compartir documentos computacionales). Quiero ser claro: esto no significa que la IA venga a por los puestos de trabajo de los científicos de datos, que es un temor que sienten casi la mitad de los profesionales de la ciencia de datos. De hecho, mi opinión es justo la contraria. Creo que la IA descargará a los científicos de datos de las tareas mundanas y rutinarias y de las peticiones repetitivas de los usuarios empresariales cotidianos. Les dejará tiempo para ocuparse de trabajos más creativos, complicados y de mayor impacto. La democratización de la ciencia de datos que están fomentando las herramientas en la nube es, en última instancia, positiva para todos y podría desencadenar toda una nueva oleada en la toma de decisiones basada en datos para las empresas. Cuide el desarrollo demarcos deseguridad y privacidadpara los entornos en nube Aunque la nube está influyendo en los notables avances de la ciencia de datos, cuestiones como la gestión de nuevos vectores de ataque y las violaciones de la seguridad también pueden verse magnificadas en un entorno de nube. Esto es algo sobre lo que hay que ser precavido. Para las organizaciones que migran desde una arquitectura local, los protocolos existentes para la gestión, la limpieza y el procesamiento seguros de los datos pueden no siempre trasladarse a la nube. Para mitigar los riesgos, los responsables de IT deben comprender las formas únicas en que deben gestionarse los datos en el entorno de la nube. Para muchos líderes de IT, el mejor primer paso para garantizar la seguridad y la privacidad de los datos en la nube es obtener la aprobación para pasar de un servidor local a la nube utilizando un servicio de nube de un solo inquilino. Esto proporcionará una infraestructura dedicada para una mayor flexibilidad, personalización y seguridad. Un servicio multiarrendatario comparte la infraestructura de la nube con otras empresas y, por lo tanto, introduce riesgos de fuga de datos y de privacidad que deberían evitarse para los sistemas críticos para la empresa. A partir de ahí, un buen paso siguiente es adoptar una VPN robusta con un cifrado fuerte, que ayudará a que los datos sean menos accesibles para los usuarios no autorizados. Y, por último, para mitigar por completo los riesgos de seguridad y privacidad, los responsables de IT deben empezar a implantar un marco de seguridad sólido que se adhiera a las normas del sector. Dos técnicas de alta prioridad que animo a los líderes de IT a que consideren adoptar para su marco de seguridad -y que incluso pueden ser prácticas de gestión de datos obligatorias dependiendo de su industria- son la partición de datos (que separa los datos más sensibles de los menos sensibles, y establece el acceso a los datos en consecuencia) y el cifrado en reposo (que codifica y protege los datos almacenados). El marco de ciberseguridad del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) proporciona una guía detallada para aquellas organizaciones que están preparadas para llevar sus capacidades de seguridad al siguiente nivel. Garantizar la seguridad y la privacidad de los datos en la nube es difícil y costoso, pero merece la pena cada céntimo de inversión. Existen serias consideraciones éticas en relación con el uso y almacenamiento de los datos de los usuarios, y escatimar en seguridad puede acarrear graves daños financieros o de reputación. *** La nube ha redefinido el panorama de la ciencia de datos y seguirá teniendo un impacto significativo en este campo. Las nuevas herramientas están democratizando el acceso a los datos, fomentando la agilidad de la mano de obra y permitiendo a los usuarios ampliar sus recursos de forma dinámica. Al derribar las barreras de la limitación de herramientas y computación, las tecnologías de la nube están facultando a los científicos de datos para llevar a cabo proyectos complejos que aporten más valor a sus organizaciones. Desde las start-up hasta los gigantes del sector, la nube se ha convertido en un gran ecualizador en el que el talento y la creatividad, y no sólo los recursos financieros, impulsan la innovación. Las fuerzas de trabajo ágiles, que ya no están sujetas a limitaciones geográficas, están a punto de revolucionar las industrias. Gracias a la colaboración a distancia que permiten las herramientas en la nube, los equipos de científicos de datos pueden adaptarse rápidamente a los cambios del mercado y fomentar una cultura de la innovación en la que las ideas florecen y las soluciones surgen más rápido que nunca. Al mismo tiempo, los asistentes de IA están democratizando aún más la ciencia de datos, haciendo que las herramientas de análisis sean más accesibles e intuitivas e inspirando curiosidad en todos los niveles de una organización. El futuro de la ciencia de datos impulsada por las tecnologías en la nube es prometedor. Mientras navegamos por este paisaje cambiante, la seguridad y la privacidad de los datos deben seguir siendo una prioridad absoluta y los líderes de IT tendrán que hacer cambios para adaptarse con seguridad a este nuevo entorno. Creo que la nube no es sólo una herramienta; es un catalizador del cambio. Permite a las organizaciones actuar con rapidez a partir de los datos, impulsa su camino hacia la innovación y las capacita para forjar un futuro mejor para todos.

Cómo la nube está cambiando la ciencia de datos

Resumen.

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