El status quo de las aplicaciones de datos y las aplicaciones de inteligencia artificial

Para crear una aplicación de datos se necesita:
‍

• El nivel de cliente, en el que el desarrollador de front-end se esfuerza por crear los nuevos gráficos que exige el producto;

• El nivel de lógica empresarial, en el que el ingeniero de back-end proporciona los puntos finales para que la aplicación pueda mostrar los gráficos y tablas sofisticados que necesitan los usuarios;

• El nivel de la base de datos, donde el back-end aplica todos los cambios necesarios, como una nueva tabla o una nueva columna. En general, agregar complejidad a un esquema de base de datos en crecimiento imparable;

• El nivel de infraestructura, en el que el ingeniero de DevOps garantizará que toda esta configuración funcione independientemente del número de usuarios que consuman el servicio.

La configuración de la imagen de arriba es la forma en que la mayoría de las empresas intentan crear sus productos de datos. Se necesitan al menos 4 perfiles para crear un producto de este tipo (cinco si tiene aprendizaje automático), lo que significa que los costes son extremadamente altos y la probabilidad de que surjan problemas entre los datos y la TI forma parte del proceso.

‍
No es fácil construir esto, no es fácil mantenerlo, definitivamente no es rápido y seguramente es caro y requiere un gerente de producto de TI o un propietario de producto.

Por último, cuando todo está listo, el ingeniero de datos crea la canalización de datos para vincular algunas fuentes de datos y algunas transformaciones de datos a esta arquitectura descrita anteriormente, de modo que se complete la primera iteración del servicio.