Evite la curva de aprendizaje: replanteando la migración de datos para obtener resultados reales

Las migraciones de datos tienen fama de ser iniciativas estresantes y de alto riesgo. A menudo prolongan los plazos y superan el presupuesto, consumiendo tanta energía que, para cuando se completan, es difícil centrarse en la adopción. No suele ser un fracaso, sino que el verdadero valor estratégico acaba retrasándose o diluyéndose.

Si usted es un líder de datos que navega por una transición de plataforma, esa preocupación es comprensible. Lo que normalmente comienza como una iniciativa técnica se convierte rápidamente en algo mucho más amplio: complejidad operativa, compensaciones financieras y presión para mostrar resultados significativos.

Lo que está cambiando ahora no es la dificultad de la migración, sino cómo la abordan las organizaciones líderes. La mayoría de las empresas solo cambian su data warehouse una vez cada 10 o 15 años, por lo que incluso los ingenieros experimentados pueden pasar por una sola migración en toda su carrera. Es un momento poco común y de gran importancia para su equipo, pero es un trabajo de rutina para los partners especializados. Contar con expertos que han hecho esto docenas de veces le ayuda a evitar el método de prueba y error y a avanzar más rápido y con confianza.

Cambiando el enfoque: progreso en paralelo

El modelo tradicional es bien conocido: migrar primero, modernizar después y esperar que el valor aparezca al final. En la práctica, este enfoque suele retrasar la obtención de valor hasta la última fase, donde los plazos tienden a alargarse y el impulso disminuye.

Con el nuevo cambio de paradigma impulsado por la AI, está surgiendo un patrón diferente. En lugar de tratar la migración, la modernización y la creación de valor como pasos separados, las organizaciones ahora los unifican para acelerar los resultados. El objetivo no es solo llegar a una nueva plataforma como Databricks, sino empezar a ver el valor pronto a través de un mejor acceso a los datos, análisis más rápidos y nuevos casos de uso impulsados por AI.

Ese cambio transforma la conversación de manera significativa. Pasa de “¿Cuándo terminaremos?” a “¿Qué beneficio estamos obteniendo ya de esto?”

Cómo abordar el verdadero cuello de botella: la curva de aprendizaje

Uno de los factores más importantes detrás de este cambio es un reconocimiento más honesto de la curva de aprendizaje. La tecnología rara vez es el cuello de botella.

Incluso los equipos de ingeniería sólidos dudan en incorporar la AI a los flujos de trabajo diarios, a menudo viéndola como una moda pasajera o un riesgo para la estabilidad. Pero evitarla genera una fricción que frena la modernización más que cualquier barrera técnica.

Para solucionar esto, muchas organizaciones optan por reforzar sus equipos con partners que aportan experiencia práctica, enfoques repetibles y automatización. Cada vez más, estos partners utilizan AI y agentes para simplificar o complementar el trabajo tradicionalmente manual, ya sea acelerando la conversión de código, validando la calidad de los datos o ayudando a modernizar los pipelines de manera más eficiente. El resultado no es solo una ejecución más rápida, sino también menos errores en el camino.

Por qué el enfoque "tal cual" es una falsa red de seguridad

Al mismo tiempo, existe una creciente conciencia de que simplemente migrar las cargas de trabajo existentes tal como están rara vez es suficiente. Trasladar la complejidad heredada y la deuda técnica a un nuevo entorno no genera progreso; solo reubica el problema.

Los equipos que obtienen un valor real de plataformas como Databricks aprovechan la migración como un momento para simplificar y utilizar patrones modernos. Retiran lo que ya no importa, se deshacen de la vieja deuda técnica acumulada, simplifican lo que se ha vuelto demasiado complejo y alinean los datos con las necesidades reales del negocio. Eso es lo que hace que la plataforma sea útil de inmediato, no solo técnicamente completa.

Redefiniendo el riesgo de la migración

El riesgo se está redefiniendo. El verdadero peligro no es un fallo técnico, sino pasar un año reconstruyendo el backend para no ofrecer ningún valor de negocio. Retirar la deuda heredada, reducir costes y mejorar el rendimiento son importantes, pero eso es lo mínimo que se espera. Una migración exitosa no debería limitarse a reemplazar un sistema antiguo; debería comenzar a ofrecer nuevos resultados de negocio desde el primer día.

Evitar ese resultado requiere un enfoque más continuo, validando sobre la marcha, modernizando en el camino y manteniendo un enfoque riguroso en la usabilidad y los resultados. El objetivo no es solo terminar el trabajo, sino asegurarse de que se traduzca en algo significativo.

Cómo gestionar el coste de la "doble burbuja"

Los costes se disparan cuando los sistemas antiguos y nuevos funcionan en paralelo, pero muchos equipos esperan a que la migración se complete por completo antes de apagar nada. Un mejor enfoque es el desmantelamiento progresivo: retirar los componentes heredados a medida que se trasladan las cargas de trabajo, reduciendo ese costoso periodo de solapamiento en tiempo real en lugar de esperar hasta el final.

Una ejecución más rápida, una mejor coordinación y enfoques estructurados, respaldados por los incentivos de Migrate & Modernize, pueden ayudar a acortar ese periodo para que el valor comience a superar al coste más pronto.

Un ecosistema en crecimiento de partners especializados

Los partners desempeñan un papel importante para que todo esto funcione en la práctica. Cada migración es diferente y la experiencia importa, especialmente cuando se combina con herramientas, aceleradores y métodos probados impulsados por AI.

Es exactamente por eso que existe el programa Migrate and Modernize, para conectar a las organizaciones con partners experimentados que ya han hecho esto antes. Le ayuda a elegir en función de resultados probados, capacidades especializadas y las herramientas adecuadas para facilitar la migración.

Impulsando resultados reales para los clientes

Ya estamos viendo un fuerte impacto de nuestros partners especializados en Migrate & Modernize, con equipos que ayudan a los clientes a reducir los costes de migración y acelerar el tiempo de obtención de valor. Estamos creando este programa con partners experimentados que se involucraron desde el principio y que ya están ofreciendo resultados reales a los clientes:

Sus equipos ya están sobre el terreno demostrando que este modelo funciona, ofreciendo transiciones más rápidas de manera activa y poniendo en producción cargas de trabajo complejas antes de lo previsto.

Para los partners que acaban de empezar a participar, esto es todo un camino por recorrer. Estamos expandiendo rápidamente el ecosistema y seguimos construyendo juntos a medida que se incorporan más organizaciones y partners. En futuros artículos, destacaremos historias, mejores prácticas y el ecosistema de partners que invierten para ser líderes de AI en la transformación de migración y modernización.

No importa cuán compleja, fragmentada o masiva sea su arquitectura de data warehouse heredada, nuestro objetivo es garantizar que un partner especializado esté equipado para simplificar su camino a seguir.

De la migración al impulso

No existe ninguna versión de la migración en la que no requiera esfuerzo. Las organizaciones que toman la delantera no son las que terminan primero, sino las que empiezan a obtener valor antes, desbloqueando datos, habilitando la AI y generando impulso desde el primer día. Con la estrategia y los partners adecuados, la migración deja de ser un obstáculo de infraestructura y se convierte en una plataforma de lanzamiento para lo que viene a continuación.

¿Asistirá a Data + AI Summit? Visite el Pabellón de Partners de Databricks para conocer en persona a nuestros partners especializados en Migrate & Modernize, ver demostraciones de migración en vivo y descubrir cómo su organización puede calificar para obtener créditos de migración de Migrate & Modernize.

(Esta entrada del blog ha sido traducida utilizando herramientas basadas en inteligencia artificial) Publicación original