AI empuja la necesidad de almacenamiento de datos, pero las empresas del Reino Unido luchan por administrarlo

La presión para planificar proyectos de inteligencia artificial (IA) ha llevado a los líderes de IT a mantener datos que solo podrían usarse una vez y aumentar la prevalencia de datos de un solo uso que llena el almacenamiento para nunca volver a acceder.

Al mismo tiempo, la presión sobre los costos y el deseo de operar de manera más sostenible se ha vuelto aún más desafiante porque los departamentos de TI no pueden identificar los datos para eliminar, y en algunos casos es más barato mantenerlo para siempre.

Esos son algunos de los hallazgos clave de una encuesta realizada por el proveedor de almacenamiento y gestión de datos NetApp, que cuestionó a más de 1,000 gerentes de datos o arquitectos en el Reino Unido en enero de 2025.

En la encuesta, el 92% de los cuestionados reconoció el impacto de los datos de uso único y desean mitigar su efecto sobre la sostenibilidad, el uso de energía y la capacidad de almacenamiento, pero vea abordarlo como desafiante.

La encuesta encontró que las empresas esperan que su huella de datos crezca en un 50% como resultado de proyectos de IA, aunque también encontró que muchos datos permanecen sin usar.

Se cree que más de un tercio (37.5%) de los datos comerciales no se utilizan en general, mientras que una quinta parte de los encuestados informa que más del 50% de sus datos no se utilizan, lo que afecta los costos de almacenamiento de datos y el uso de energía, así como la capacidad de una organización para administrar eficientemente los datos.

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Matt Watts, evangelista de tecnología jefe de NetApp, dijo: “Las empresas británicas quieren cosechar los beneficios y las oportunidades presentados por la IA, al tiempo que reducen la huella de carbono de sus datos es una pieza clave de este rompecabezas, y las empresas deben continuar invirtiendo más en revisar y mantenerse al tanto de sus datos de datos”.

Mientras tanto, según la encuesta, casi un tercio (30.5%) le resulta difícil identificar qué datos mantener y qué deshacerse debido al uso potencial de los datos para los proyectos de IA en el futuro. Muchos también informaron que el gran volumen de datos que poseen es una barrera para limpiar las tiendas de datos, y el 30% dice que es más económico mantener datos que para tratar de limpiarlo.

La mayoría de los líderes empresariales (85%) ven la gestión de datos como una herramienta clave en los esfuerzos para reducir la huella de carbono, mientras que poco más del 77% de las organizaciones han adaptado las prácticas de gestión de datos a los requisitos de datos para la IA.

La capacidad de identificar datos para la eliminación parece ser un problema. Este es un área central de gestión de datos en la que las organizaciones pueden identificar datos que ya no necesitan mantener en absoluto, o que podría archivarse a medios menos costosos en la nube o en otros lugares.

En toda la encuesta, poco menos del 27% dijo que carecían de los recursos para identificar si los datos son útiles o no, mientras que el mismo número citó una falta de presupuesto o recursos para administrar la eliminación de datos.

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Eso contrasta fuertemente con las respuestas de las PYME, donde el 24% no ve la gestión de datos como un pilar significativo de los esfuerzos de la organización para reducir la huella de datos. Las PYME también colocaron preocupaciones de sostenibilidad en tercer lugar, con el 24%, el mayor porcentaje, de ellos al ver la reducción de TI como la razón clave para reducir los datos de uso único.

Mientras tanto, mientras que el 76% de las empresas del Reino Unido han comenzado a migrar algunos datos a la nube en un esfuerzo por cumplir con los objetivos de sostenibilidad.

La encuesta también encontró que las “micro empresas” son menos probables, el 59% de las cuestionadas, para ver la migración en la nube como una herramienta para cumplir con los requisitos de sostenibilidad. Eso podría deberse a que ya operan en gran medida en la nube o que consideran que su efecto en el medio ambiente es mínimo de todos modos.

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