La importancia de acelerar las iniciativas de datos en 2025 para impulsar un crecimiento empresarial significativo En un mundo impulsado por datos, acelerar su procesamiento no es un lujo, sino una necesidad estratégica para el crecimiento empresarial. ¿Estás listo para hacerlo?

De cara a 2025, la mayoría de las organizaciones comprenden la importancia de utilizar los datos para obtener información valiosa para los negocios. Sin embargo, de lo que muchos directivos no son tan conscientes es de lo esencial que es la aceleración de datos para mantener una ventaja competitiva.

Esto se debe a que las organizaciones están lidiando con un mayor número de fuentes de datos, volúmenes masivos y consultas complejas.

Por un lado, esto es muy positivo. Estas ricas fuentes de datos son la clave para descubrir información valiosa que se puede aprovechar directamente para respaldar decisiones empresariales inteligentes. Sin embargo, también significa que procesar y analizar estas fuentes de datos lleva más tiempo, lo que supone una barrera inmediata a la innovación y a una mejor toma de decisiones.

Por eso es esencial implantar herramientas de aceleración de datos. Al poner en marcha las herramientas adecuadas que puedan gestionar estos conjuntos de datos masivos, las organizaciones no tienen por qué temer el crecimiento de sus volúmenes o la adición de más fuentes a la mezcla.

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A su vez, garantiza que los presupuestos de Tecnología de la Información (TI) puedan utilizar los recursos de forma inteligente y eficiente, moviéndose a través del sistema para desbloquear perspectivas que ofrezcan resultados significativos para la empresa.

Gracias a la planificación estratégica de la infraestructura, la selección de herramientas y las soluciones aceleradas en la GPU (Unidad de Procesamiento Gráfico), las empresas pueden optimizar su procesamiento, obtener información de manera más ágil y rápidamente tomar decisiones que les permitan crecer.

Veamos con más detalle cómo afecta la aceleración de la velocidad de procesamiento al crecimiento empresarial, los factores que afectan a la velocidad y los pasos clave para implantar la aceleración de datos de forma eficaz.

La correlación entre velocidad de procesamiento y crecimiento empresarial

Hoy en día, la mayoría de las empresas se esfuerzan por conseguir modelos basados en datos. Además, la mayoría de los directivos son conscientes de que, en los mercados tan competitivos de hoy en día, el tiempo siempre es esencial. La información que promete aumentar las ventas de los clientes con un nuevo producto perfeccionado no aportará mucho valor si sus competidores le llevan meses de ventaja.

Esto significa que la mejora de la velocidad de procesamiento tiene una correlación directa con el crecimiento del negocio y ofrece una importante ventaja competitiva.

El informe de McKinsey The Data-Driven Enterprise of 2025 (La empresa de 2025 impulsada por los datos) lo expresa a la perfección cuando señala que "en lugar de resolver por defecto los problemas mediante el desarrollo de mapas de ruta largos —a veces de varios años—, las personas están capacitadas para preguntarse cómo las técnicas de datos innovadoras podrían resolver los retos en horas, días o semanas".

De este modo, las empresas pueden afinar la personalización, predecir las tendencias del mercado y probar rápidamente nuevos modelos o soluciones, todo lo cual impulsa el crecimiento y descubre nuevos avances.

La capacidad de aumentar la velocidad de procesamiento es un objetivo fundamental, pero para aprovechar todo el potencial, las empresas deben adoptar un enfoque integral —como el Volante de Aceleración de Datos— que garantice que realmente pueden extraer y utilizar sus conocimientos de datos para el crecimiento.

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Implantación del volante de aceleración de datos

El método Data Acceleration Flywheel pretende alejarse de la idea de que las iniciativas son proyectos independientes y acercarse a una mentalidad que las considera un ciclo de vida completo: un proceso continuo que maximiza la velocidad, la precisión y la eficacia en cada etapa.

El modelo reconoce una serie de etapas únicas pero interdependientes que transforman los datos brutos en información práctica que impulsa las decisiones estratégicas, la eficacia operativa y la satisfacción del cliente.

Recorramos cada una de las etapas de este método y exploremos estrategias prácticas para el éxito.

Primera etapa: Recopilación

La primera etapa se centra en alimentar al sistema con múltiples fuentes de datos relacionadas con procesos empresariales clave, como el servicio al cliente o las operaciones internas de la cadena de suministro. La variedad de plataformas digitales que se utilizan hoy en día significa que todo, desde las tendencias del mercado, las métricas de los productos y los sistemas financieros, puede utilizarse como entrada, pero es importante garantizar la calidad y la coherencia entre ellas.

Segunda etapa: Almacenamiento

A continuación, se debe garantizar que estas fuentes se almacenan de forma eficiente y asequible. Un equilibrio entre opciones en la nube, en las instalaciones o en la nube privada ayuda a garantizar la accesibilidad, la seguridad y la escalabilidad que respalda el crecimiento a largo plazo y permite a su organización procesar estas ricas fuentes de datos según sea necesario.

Tercera etapa: Ingesta

Aunque muchos asumen que la recopilación de datos en sí misma es todo lo que se necesita para ofrecer información procesable, la consolidación y preparación de los datos es una etapa clave que no puede pasarse por alto. La calidad de la ingestión influye directamente en el rendimiento de los análisis, por lo que hay que prepararlos adecuadamente mediante la normalización y la limpieza para un análisis fiable. El paso de ingestión es crucial; puede determinar el éxito o el fracaso de todo el canal de datos.

Cuarta etapa: Computación

Una vez que los datos se han consolidado y preparado, es hora de empezar a descubrir información empresarial. El volumen de esta información a menudo significa que los sistemas convencionales basados exclusivamente en la CPU suelen tener dificultades con los grandes volúmenes de datos, mientras que las tecnologías avanzadas basadas en la GPU, como SQream Blue, proporcionan la potencia de cálculo necesaria para reducir significativamente los tiempos de procesamiento de las consultas y disminuir los costes mediante el uso de modelos de procesamiento multinúcleo y computación distribuida en la GPU.

Quinta etapa: Crecimiento

Una vez resuelto el problema del procesamiento rápido de datos, la organización está preparada para aplicar estos conocimientos para impulsar el valor estratégico, mejorar las operaciones, mejorar la experiencia del cliente y mantener una ventaja competitiva.

Sexta etapa: Pasar a la acción

Una vez que el sistema está en funcionamiento, es importante seguir buscando formas de acelerar el proceso en cada etapa, desde la recopilación hasta el crecimiento. Una estrategia coherente de aceleración de datos ayuda a las organizaciones a detectar oportunidades para aprovechar nuevas tecnologías y procesos que mejoren la velocidad, la escalabilidad y la calidad de los datos.

Este método garantiza que los datos se recopilen, procesen y apliquen de forma eficiente, creando un ciclo de crecimiento impulsado por los datos que se refuerza a sí mismo.

Las claves para mantener una estrategia de aceleración de datos cohesiva

Como ya se ha mencionado, el objetivo de las ruedas de aceleración de datos no es sólo que las organizaciones obtengan información más rápidamente, sino también inculcar una nueva mentalidad que busque identificar y mejorar las velocidades de forma continua.

La primera forma de hacerlo es midiendo la velocidad de procesamiento. Esto es crucial para comprender los posibles cuellos de botella del sistema.

Para ello, es importante establecer un sistema completo de métricas que midan continuamente la velocidad de procesamiento. Fíjese en aspectos como el tiempo que tarda su sistema en responder a consultas de datos individuales, el volumen de datos procesados en un plazo determinado, el tiempo de ejecución que tienen las tareas desde la entrada hasta la competición y la latencia de los datos, que es el retraso en la recepción y el procesamiento de los datos, especialmente importante para los análisis en tiempo real.

Aunque medir la velocidad de procesamiento es el primer paso, también es importante reconocer los factores subyacentes que pueden contribuir a los retrasos. Por ejemplo, los sistemas de alto rendimiento, especialmente los que utilizan GPU, son más rápidos a la hora de manejar cálculos paralelos en comparación con los sistemas tradicionales basados en CPU.

Además, los conjuntos de datos más grandes y complejos requieren más potencia de procesamiento, lo que puede ralentizar los flujos de trabajo sin la tecnología adecuada.

Las arquitecturas de datos también influyen mucho en la velocidad de procesamiento global. Las canalizaciones de datos eficientes y la integración entre sistemas minimizan los retrasos.

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Lograr el éxito con la aceleración de datos

Para implantar con eficacia la aceleración de datos es importante adoptar un enfoque estratégico. En primer lugar, empieza por identificar los cuellos de botella en tu canal de datos, examinar las velocidades de procesamiento y reconocer cualquier área de bajo rendimiento dentro de su ecosistema de datos.

A continuación, busque soluciones que ofrezcan aceleración mediante GPU, conocida por mejorar drásticamente los tiempos de procesamiento incluso para conjuntos de datos masivos. Esta tecnología puede manejar el procesamiento a escala de petabytes, proporcionando información valiosa rápidamente a un coste inferior que los sistemas basados en CPU.

En este lugar, asegúrate de que tu configuración es compatible con Apache Airflow y Prefect, y admite conectores estándar (ODBC, JDBC) para agilizar los flujos de trabajo de datos.

Por último, supervisa continuamente el rendimiento y ajuste con regularidad tu enfoque para garantizar una eficacia continuada y solucionar cualquier cuello de botella que pueda surgir.

Cómo impulsa la tecnología la aceleración de datos

Acelerar el procesamiento de datos en 2025 ya no es un "bonito detalle", sino una necesidad. A medida que los conjuntos de datos se hacen más grandes y complejos, las empresas deben ser capaces de aprovechar estos volúmenes masivos para impulsar el avance, la eficiencia operativa y una toma de decisiones mejor y más ágil.

Mediante la adopción de herramientas y estrategias de aceleración de datos, las empresas pueden transformar los datos en un potente motor de crecimiento en lugar de en un cuello de botella. Las soluciones que aprovechan tecnologías avanzadas como el procesamiento en la GPU ayudan a reducir los tiempos de consulta, optimizar los recursos y garantizar la escalabilidad, lo que les permite satisfacer cualquier demanda que se les presente.

En última instancia, la adopción de la aceleración de datos va más allá de la velocidad; se trata de garantizar que las iniciativas se integren a la perfección en el tejido de la organización. Esto permite a las partes interesadas actuar con decisión y confianza, convirtiendo los datos en bruto en valor estratégico que sustenta el éxito a largo plazo.