En la era del dato, estos son considerados el nuevo petróleo: un recurso muy valioso, pero que requiere procesamiento adecuado para generar valor.
En este contexto, la estandarización de las integraciones y la implementación de procesos de transformación eficiente del dato, son esenciales para extraer el máximo potencial de los datos alrededor de la gestión de las infraestructuras críticas como los Data Center.
Las empresas e instituciones que dominen estas prácticas lograran no solo tomar mejores decisiones, sino también, innovar y responder con agilidad a los desafíos del mercado y la entrega de valor de sus infraestructuras.
El reto de gestionar datos en un entorno complejo y conectado.
En un ecosistema donde cada vez más dispositivos y sistemas generan datos, la falta de estándares en las integraciones puede provocar problemas significativos, como:
- Incompatibilidad de sistemas: Diferentes plataformas y herramientas a menudo utilizan formatos y protocolos propios, dificultando su comunicación.
- Baja calidad de datos: Sin un proceso definido para extraer, transformar y limpiar los datos, es común encontrar información duplicada, incompleta o incorrecta.
- Procesos ineficientes: Integraciones personalizadas y mal gestionadas generan cuellos de botella, ralentizando el análisis y la toma de decisiones, además de acarrear una deuda tecnológica fácilmente sostenible en el tiempo.
Estandarización: el primer paso hacia un ecosistema eficiente
Estandarizar las integraciones implica establecer reglas claras para cómo los sistemas interactúan entre sí. Esto incluye el uso de protocolos abiertos, formatos de datos consistentes y herramientas de integración modernas.
Transformación eficiente del dato camino: Del ruido a los Insights
La transformación de datos implica convertir la información cruda en insights accionables. En un entorno de infraestructuras críticas, este proceso debe ser rápido, preciso y escalable para soportar decisiones en tiempo real.
Proceso de transformación de datos en las infraestructuras críticas y centros de datos:
- Captura, Extracción y Consolidación:
Sensores, sistemas de gestión (BMS, SCADA, CMDB, DCiM) y dispositivos IoT generan datos en tiempo real. Estos se recopilan en un repositorio mediante APIs estandarizadas. - Limpieza y Normalización:
Los datos capturados se verifican para eliminar errores, inconsistencias y redundancias, garantizando su calidad. Por ejemplo, datos de temperatura o consumo energético pueden normalizarse a unidades estándar para su análisis. - Procesamiento, Transformación y Análisis:
Herramientas avanzadas, como plataformas de IA o analítica predictiva, procesan los datos para detectar patrones, anomalías y tendencias. En un centro de datos, esto puede incluir predicciones de fallos o recomendaciones para optimizar la eficiencia energética. - Distribución y visualización:
La información procesada se entrega a los responsables mediante dashboards, sistemas de alertas o informes automatizados, facilitando la toma de decisiones informada y ágil. - Automatización:
Los sistemas utilizan los datos limpios y analizados para ajustar parámetros automáticamente, como el flujo de refrigeración o la distribución de carga eléctrica, maximizando el rendimiento operativo.
El futuro: centros de datos inteligentes y sostenibles.
La estandarización de integraciones y procesos eficientes de transformación de datos sienta las bases para innovaciones futuras de tecnologías como la inteligencia artificial, que dependen de datos limpios y bien integrados para ofrecer su máximo potencial y valor.
Además, estas prácticas son fundamentales para avanzar los centros de datos hacia infraestructuras más sostenibles, donde cada watt de energía cuenta.