01 Las plataformas de datos empresariales se están convirtiendo en bases de datos preparadas para la IA. El mercado de gestión de datos empresariales está pasando del almacenamiento y la generación de informes tradicionales a plataformas diseñadas para proporcionar datos fiables a la IA generativa y con agentes. Por ello, los proveedores están combinando la integración, los metadatos, el linaje, la calidad, los catálogos y la gobernanza en arquitecturas de datos unificadas. Esto reduce la dependencia de herramientas fragmentadas y ayuda a las empresas a proporcionar a las aplicaciones de IA un contexto empresarial en lugar de conjuntos de datos inconexos. La tendencia está transformando la gestión de datos empresariales, pasando de ser una función de TI de back-office a una infraestructura central que da soporte a las aplicaciones de IA, el análisis, la automatización y la toma de decisiones empresariales. En junio de 2025, IBM lanzó watsonx.data integration y watsonx.data intelligence, que combinan el movimiento de datos con la gobernanza, la calidad, el linaje y el intercambio de datos empresariales estructurados y no estructurados.
01 La adopción de la IA está aumentando la demanda de datos confiables y controlados. La adopción de la IA en las empresas impulsa a las compañías a mejorar la calidad, el contexto y la gobernanza de su información subyacente. Los modelos y agentes de IA pueden generar resultados poco fiables cuando los datos empresariales están incompletos, duplicados, son inconsistentes o se comprenden mal. Por lo tanto, las organizaciones necesitan una gestión de datos maestros, metadatos, trazabilidad, controles de calidad e integración más sólidos antes de expandir la IA a procesos de negocio importantes.
01 Los entornos de datos híbridos fragmentados aumentan la complejidad de la modernización. Los datos empresariales suelen estar distribuidos en sistemas locales, nubes públicas, aplicaciones SaaS, almacenes de datos, documentos y plataformas de streaming. Consolidar estos entornos es complejo, ya que las organizaciones deben gestionar diferentes modelos de datos, controles de seguridad, aplicaciones heredadas, métodos de integración y definiciones de negocio. Trasladar todo a una única plataforma también puede generar costes de migración e interrumpir los sistemas existentes. Por ello, las empresas suelen mantener arquitecturas híbridas que requieren conectores, gestión de metadatos, federación y gobernanza común en todas las ubicaciones. Esta complejidad puede ralentizar los proyectos de gestión de datos empresariales e incrementar las habilidades y los recursos necesarios para su implementación. Por consiguiente, los proveedores deben ofrecer soporte para datos distribuidos, minimizando la migración y la duplicación innecesarias, en lugar de asumir que todos los clientes pueden reemplazar su infraestructura existente.
01 Las nuevas normas para compartir datos están expandiendo los ecosistemas de datos empresariales. Las normativas que otorgan a las empresas un mayor acceso a los datos generados por productos conectados crean nuevas oportunidades para los proveedores de gestión de datos empresariales. Los equipos industriales, los vehículos, los dispositivos inteligentes y otros productos conectados generan continuamente información operativa que puede respaldar el mantenimiento, la eficiencia, el desarrollo de productos y el análisis. Cuando las organizaciones obtienen derechos más claros para acceder y compartir esta información, necesitan plataformas capaces de ingerirla, organizarla, gestionarla y distribuirla de forma segura. Esto crea oportunidades para la integración de datos, catálogos, datos maestros, gobernanza, interoperabilidad y soluciones de gestión en la nube. Los proveedores que simplifican el intercambio controlado de datos entre fabricantes, clientes, proveedores de servicios y socios comerciales pueden captar la demanda a medida que la gestión de datos empresariales se extiende más allá de la información interna de la empresa hacia ecosistemas digitales más amplios.
01 Proteger los crecientes conjuntos de datos manteniendo la accesibilidad. Un desafío importante es mantener segura la información empresarial al tiempo que se la hace accesible a los empleados, las aplicaciones, los sistemas de análisis y los agentes de IA. Las plataformas de datos centralizadas pueden mejorar la visibilidad, pero también pueden aumentar el impacto de las vulnerabilidades.controles de accesoo fallos de seguridad. Las organizaciones deben clasificar continuamente la información confidencial, gestionar los permisos, supervisar el uso, mantener registros de auditoría y aplicar políticas en grandes conjuntos de datos. El desafío se agrava a medida que los agentes de IA acceden a la información empresarial y realizan acciones automáticamente. Las empresas deben equilibrar una mayor disponibilidad de datos con los requisitos de privacidad, ciberseguridad, cumplimiento normativo y rendición de cuentas.
Mayo de 2025:Informatica firmó un acuerdo estratégico con Microsoft para acelerar la adopción de la gestión de datos empresariales basada en IA. La colaboración se centró en la integración de Informatica Intelligent Data Management Cloud™ con Microsoft Azure y Microsoft Fabric para ayudar a las empresas a crear entornos de datos fiables, controlados y preparados para la IA.
Mayo de 2025:Informatica amplió su alianza con Databricks para ayudar a las organizaciones a modernizar sus sistemas de datos heredados y migrar hacia arquitecturas de datos en la nube preparadas para la IA. Esta colaboración combinó las capacidades de gestión de datos de Informatica con la plataforma de inteligencia de datos de Databricks.
Mayo de 2025:Informatica anunció la disponibilidad de su solución SaaS de gestión de datos maestros (MDM) en Oracle Cloud Infrastructure (OCI), lo que refuerza las capacidades de gobernanza de datos, integración y gestión de datos maestros basadas en la nube para los usuarios empresariales.
Mayo de 2025:Salesforce firmó un acuerdo definitivo para adquirir Informatica por aproximadamente 8.000 millones de dólares. El objetivo de la adquisición era mejorar las capacidades de IA empresarial de Salesforce mediante la integración de las tecnologías de integración de datos, gobernanza de datos, gestión de metadatos, calidad de datos y gestión de datos maestros de Informatica.