GigaSpaces, con más de veinte años de experiencia en gestión de datos, ha desarrollado soluciones de software en tiempo real esenciales para operaciones críticas. Durante estos años, ha quedado claro que el acceso a datos estructurados es crucial para todas las empresas sin importar su tamaño o sector, desde grandes corporaciones hasta pequeñas startups. Estos datos, que se encuentran en bases de datos tradicionales, hojas de Excel o archivos CSV, son la columna vertebral operativa de cualquier organización.
El concepto de «tiempo real» puede variar según la empresa: para algunas, implica accesos en milisegundos; para otras, unas horas pueden ser aceptables. Sin embargo, la necesidad de un acceso rápido y confiable siempre es una constante. El desafío principal es que, aunque los datos estén estructurados, suelen encontrarse dispersos a través de diferentes sistemas, almacenados en bases de datos obsoletas o protegidos por infraestructuras mal configuradas.
La situación se complica con la implementación de soluciones adicionales como ETL, almacenes de datos, lagos de datos y capas de caché, que suelen incrementar la latencia y el riesgo de errores. Tradicionalmente, la inteligencia de negocios (BI) ha sido la herramienta clave para visualizar y comprender datos, pero GigaSpaces considera que esto ya no es suficiente. Las plataformas de BI limitan la visión de los datos a lo que ha sido previamente extraído y cargado, lo cual puede significar que información crítica quede fuera del alcance.
Los analistas modernos necesitan interactuar con los datos de forma más dinámica. En respuesta, GigaSpaces está enfocándose en integrar tecnologías de procesamiento de lenguaje natural (NLP) y consultas en lenguaje natural (NLQ), permitiendo a los usuarios hacer preguntas simples y obtener respuestas inmediatas. Esta innovación representa una revolución con respecto al modelo tradicional, donde realizar consultas requería un alto conocimiento técnico y el tiempo de espera podía extenderse por días.
Como parte de su estrategia, GigaSpaces está aplicando la generación aumentada de recuperación (RAG) para mejorar la eficiencia en la interrogación de datos no estructurados. Sin embargo, una limitación de este enfoque es que muchas veces se basa en datos desactualizados, lo cual es problemático en sectores donde se necesita información actualizada al momento, como la salud o la gestión de activos.
Para superar estos desafíos, GigaSpaces ha propuesto el uso de Generación Aumentada de Tablas (TAG), adaptando los principios de RAG para datos estructurados. Este método permite crear un mapa semántico unificado que integra datos de múltiples fuentes sin acceso directo, facilitando el trabajo en distintos lenguajes y terminología, cumpliendo con las necesidades particulares de cada unidad de negocio.
En un mundo donde las expectativas en términos de velocidad y accesibilidad aumentan constantemente, el futuro de la gestión de datos se centra en ofrecer respuestas en tiempo real a todos los usuarios, simplificando la interacción y disminuyendo la complejidad. Tecnologías como NLQ y TAG están marcando un cambio de paradigma al transformar los datos de un obstáculo a un verdadero motor de negocio.
