El almacenamiento de datos determina el éxito del negocio

Las empresas están cada vez “abstrayéndose más del hierro” y subiendo sus cargas a la nube acercándose a un modelo as a Service. No obstante, el hardware nunca desaparece del todo, y la gestión y seguridad de los datos en el entorno híbrido que impera en las empresas es un reto al que las compañías se enfrentan cada día. De cómo afrontan esta gestión y de muchos otros temas hablaron los profesionales reunidos en el encuentro organizado por Computing y Pure Storage en torno al almacenamiento inteligente del dato.

“Operar en un modelo híbrido supone prestar especial atención a los datos sensibles, a su trazabilidad y explicabilidad y a la flexibilidad”, dijo Pilar de Vicente, CDO de FCC. El almacenamiento ha dejado de ser una commodity y la política que siguen las empresas ya no es cloud first, ahora hay que analizar qué se sube y qué no, porque los costes de la nube pueden ser muy elevados. El diseño de una buena estrategia de almacenamiento marca la diferencia en el éxito del negocio“, afirmó Enrique Ferrer, IT manager de Ford España.

“Antes el almacenamiento eran un medio para un fin. Actualmente, la demanda de capacidad de almacenamiento se ha multiplicado, los datos han adquirido una importancia vital para el negocio y, además, muchos de ellos son datos no estructurados. Así ha pasado el data storage a ser un activo asociado a una estrategia y a un presupuesto“, destacó Juan Luis Hernández, Data & AI Manager de Mapfre.

Ya sea on premise o en cloud, regulaciones como DORA exigen garantizar la inmutabilidad del dato, que se puede alcanzar mediante cadenas de bloques. Esto es aplicable, sobre todo, a las transacciones en la cadena de suministro.

El diseño de una buena estrategia de almacenamiento marca la diferencia en éxito del negocio

En el caso del Ayuntamiento de Madrid, “hace 4-5 años que subimos a la nube y ya no tenemos CPD, pero hemos ido tomando decisiones aplicación por aplicación y ninguna decisión es definitiva. Lo más importante es invertir en infraestructuras que te permitan recuperar y mover las cargas de trabajo“. Quien toma las decisiones ya es otro asunto. “Actualmente hay demasiadas figuras: CDO, CTO… muchas siglas entre las que repartir la responsabilidad; por eso, es importante que exista un único rol, el del CIO, por ejemplo; que sirva de paraguas para todas y tenga un visión global”, dijo Fernando de Pablo, director general de la Oficina Digital del Ayuntamiento.

Control de costes pasa por definir una estrategia de almacenamiento adecuada

Federico Esteban, Program Manager ADA-Global Data Platform de BBVA, contó que “en los últimos 3-4 años hemos crecido en torno a un 40% en datos y usuarios y teníamos muchos problemas para escalar, por eso adoptamos la cloud y optamos por un modelo híbrido”. Sobre todo a raíz de la pandemia, con la expansión del trabajo remoto, las operaciones e interacciones se digitalizaron casi al 100% en algunos casos y el almacenamiento de datos se multiplicó. Por este motivo, “es imprescindible que involucremos a los científicos de datos en el control y la predictibilidad de los costes”, afirmó Carlos Garriga, CIO de IE University.

Ahora las compañías deben tener el dato accesible aunque no lo utilicen, por lo que están avanzando hacia la “automatización de la hibridación“, que permite diferenciar los datos que deben estar almacenados en caliente, templado o frío de forma automática optimizando los costes. “Las entradas y salidas de la nube se pagan, por eso, se pueden tomar decisiones reversibles, pero conviene tenerlo claro desde el inicio”, dijo José Luis Hernández, asesor de apoyo a la Digitalización de la Universidad Carlos III de Madrid.

La tecnología de Pure Storage permite tomar decisiones reversible respecto a las cargas on premise. El hardware tiene que tener capas de software que respondan a las demandas de elasticidad y dinamismo del negocio, algo que con el hardware clásico no se podía conseguir

Aunque las compañías miran con lupa el retorno de cada inversión, “la Dirección ha adquirido mucha más sensibilidad respecto a la inversión en proyectos de datos y ciberseguridad. Aunque no se invirtiera en los proyectos presentados por falta de rentabilidad, la Dirección reclamaría que se propusieran estos proyectos”, dijo Fernando de Pablo.

No obstante, “respecto a la ciberseguridad, se pueden cuantificar ciertos riesgos y justificar la inversión, -además de que viene impuesta por requerimientos legales como NIS2-; sin embargo, en los proyectos de datos es más difícil”. Con los datos se habla de eficiencia operativa, productividad… Conceptos abstractos cuyos business cases son más difíciles de cuantificar. Por eso, iniciativas en la línea de AIOps se han convertido en un método efectivo para controlar los costes de los desarrollos de inteligencia artificial (IA), -que necesitan de mucha rapidez y flexibilidad-, antes de que llegue la factura. “Un modelo de IA mal diseñado puede arruinar la estrategia de negocio que lo respalda“, dijo Pilar de Vicente.

La IA pone en jaque el almacenamiento de datos

Con todo, “el mundo de la IA es muy dinámico y la seguridad es menor. Este mundo va dirigido hacia el modelo de microservicios y contenedores. Por eso, hay que intentar ser agnóstico respecto a las plataformas y evitar la deuda técnica“, dijo Adela de Toledo, country manager de Pure Storage. No obstante, “no existen las verdades absolutas, cada estrategia depende de la compañía en la que se ejecute. Nosotros siempre hemos huido del hype tecnológico”, contó Fernando de Pablo.

Lo más importante es invertir en infraestructuras que te permitan recuperar y mover las cargas de trabajo

Toda empresa que no desea quedarse atrás ya está experimentando con la IA Generativa. Sin embargo, “una cosa es aplicar la IA en el día a día, para actividades cotidianas de importancia menor, y otra aplicarla al core de negocio”, dijo José Luis Hernández. Para los profesionales, el desafío se encuentra en elevar la IA al nivel del negocio. “Los fabricantes cada vez van más rápido, pero son los que nos tienen que ayudar a entender estas tecnologías”.

La IA aplicada al negocio solo la han implementado las grandes tecnológicas y las multinacionales, cuyos datos están utilizando para entrenar los modelos LLM bajo el control y la gestión de la propia empresa. “En la universidad estamos utilizando LLM para proyectos de investigación, pero hacer eso de forma aislada no va ningún lado”, puntualizó Hernández.

Con todo, para los expertos lo primordial es “mirar hacia el futuro e identificar qué tecnología es importante, sobre todo, para el negocio”. Pero hay que huir del “tecnopostureo”.

Asistentes

Adela de Toledo, Pure Storage | José Luis Hernández, Universidad Carlos III de Madrid | Enrique Ferrer, Ford España | Federico Esteban, BBVA | Juan Luis Hernández, Mapfre | Pilar de Vicente, FCC | | Carlos Garriga, IE University | Fernando de Pablo, Ayuntamiento de Madrid