Construir una base de datos preparada para la IA: Por qué los formatos de tabla abierta están dando forma a la estrategia empresarial

La IA ha transformado la forma en que las empresas conciben sus plataformas de datos.

El objetivo ya no se limita al análisis y la elaboración de informes. Ahora los datos tienen que ser en tiempo real, interoperables y lo suficientemente fiables como para alimentar sistemas de IA generativa sin introducir costes innecesarios ni riesgos de cumplimiento normativo. Por eso, los formatos de tablas abiertas como Apache Iceberg, Delta Lake y Apache Hudi se han convertido en esenciales para las arquitecturas de datos modernas.

En lugar de otra oleada de cerrazón propietaria, las empresas están adoptando estándares abiertos y pilas modulares que les aportan flexibilidad y control. Pero no basta con conocer los nombres de estas tecnologías. La verdadera oportunidad reside en comprender cómo encajan entre sí para crear una base preparada para la IA que equilibre la gobernanza, el coste y la escalabilidad.

Por qué triunfan los formatos de mesa abierta

Durante años, las empresas se han encontrado atrapadas entre los lagos de datos y los almacenes de datos. Los lagos ofrecían escala pero carecían de estructura. Los almacenes ofrecían estructura, pero a un coste mucho mayor. Ahora, los formatos de tabla abiertos como Iceberg, Delta y Hudi salvan esa brecha superponiendo esquema, versionado y gobernanza sobre un almacenamiento asequible y escalable.

El resultado es una plataforma de datos que cumple:

• Coherencia en las cadenas de flujo continuo y por lotes

   

• Interoperabilidad entre herramientas y plataformas para evitar la dependencia de un solo proveedor.

   

• Gobernanza integrada mediante funciones como registros de auditoría y viajes en el tiempo.

   

Esta evolución es especialmente crítica para la IA. Los modelos no sólo necesitan grandes cantidades de datos, sino datos precisos, trazables y continuamente actualizados. Con formatos de tabla abiertos, las empresas pueden proporcionar a los modelos la información estructurada y verificable que necesitan para tomar decisiones fiables.

Dónde encaja el streaming

Los formatos de tabla abordan el problema de la estructura, pero la IA también exige velocidad. Los agentes, copilotos y asistentes de IA necesitan acceder a datos en tiempo real, ya procedan de sistemas de transacciones, marcos de cumplimiento o interacciones con clientes. Esta es la razón por la que muchas empresas están fusionando ahora sus pilas de lakehouse y streaming.

Las arquitecturas de datos modernas combinan Iceberg, Delta o Hudi con tecnologías como Kafka, Flink o Spark Structured Streaming:

• Datos actualizados para que los modelos funcionen siempre con la información más reciente.

   

• Fiabilidad mediante la evolución del esquema y la gestión inteligente de errores

   

• Escalabilidad para hacer frente a los picos de demanda sin interrumpir los sistemas posteriores.

   

Para cualquier empresa que invierta en IA, los datos en tiempo real ya no son un lujo, sino un elemento esencial para la precisión y la confianza.

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La capa de gobernanza: Más allá del cumplimiento

A medida que se acelera la adopción de la IA, la gobernanza está pasando de ser una casilla reglamentaria a un diferenciador competitivo. Los reguladores se preguntan cómo gestionan las empresas los datos de formación y de inferencia, mientras que los clientes esperan cada vez más transparencia en el uso de los datos.

Los formatos de tabla abiertos proporcionan auditabilidad a nivel de almacenamiento, pero una gobernanza eficaz va más allá. Las empresas con visión de futuro ya lo están implantando:

• Catálogos de datos unificados que ofrecen una visión única de los activos de toda la organización.

   

• Capas semánticas y métricas que normalizan las definiciones y el uso en todos los equipos

   

• Controles de acceso basados en funciones que asignan permisos a la responsabilidad empresarial

   

Juntos, estos componentes garantizan que cuando los sistemas de IA accedan a los datos, los responsables de las empresas puedan responder a preguntas clave: ¿De dónde proceden estos datos? ¿Quién es responsable de ellos? ¿Son adecuados para su uso en este contexto específico?

Una gobernanza sólida no sólo tiene que ver con el cumplimiento, sino que también genera confianza en todas las decisiones de IA que toma su empresa.

Una perspectiva diferente: Rentabilidad

La IA y los análisis avanzados crean un valor inmenso, pero también introducen nuevas presiones financieras. A medida que se amplían las cargas de trabajo de IA, los costes de formación y servicio pueden aumentar rápidamente. Los formatos de mesa abierta ofrecen una forma de mantener esos costes predecibles.

Al separar la computación del almacenamiento y adoptar estándares abiertos, las empresas pueden elegir los servicios más rentables sin estar atadas a un único proveedor. Esta flexibilidad se está volviendo crucial a medida que las organizaciones manejan conjuntos masivos de datos de formación y sirven a la inferencia a escala.

Cuando se aplican estratégicamente, Iceberg, Delta y Hudi pueden ayudar a las empresas a mantener tanto la flexibilidad como el control de costes. Pero alcanzar ese equilibrio requiere profesionales de datos que entiendan tanto los principios de FinOps como las mejores prácticas de ingeniería de datos.

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En qué deben centrarse ahora los dirigentes

Para los directores financieros, los directores de información y los directores de datos, el reto va mucho más allá de la selección de la tecnología. Crear una plataforma preparada para la IA significa planificar la escalabilidad, la interoperabilidad y la gobernanza continua desde el principio. Los siguientes pasos pueden ayudar a los líderes a preparar a sus organizaciones para el éxito:

1. Normalizar un formato de mesa abierta. Tanto si elige Iceberg, Delta o Hudi, conviértalo en el estándar de la empresa. Los entornos fragmentados ralentizan el progreso y añaden una complejidad innecesaria.

    

2. Invierta en canalizaciones en tiempo real. El procesamiento por lotes por sí solo ya no satisface los requisitos de velocidad de la IA. Adopte arquitecturas de streaming que se integren a la perfección con su lago.

    

3. Integrar la gobernanza desde el principio. Incorpore catálogos, capas semánticas y controles de acceso a su arquitectura desde el primer día, en lugar de tratarlos como algo secundario.

    

Con estas prioridades establecidas, las empresas pueden crear sistemas de IA que sean escalables, transparentes y financieramente sostenibles.

A medida que la IA se convierte en un elemento central de la estrategia empresarial, los líderes que combinen la infraestructura de datos abiertos con el talento adecuado diferenciarán a sus organizaciones.