El valor de la gestión de datos

Cómo el cloud impulsa la business innovation

Posted on Wed, Nov 6, 2019

¿Cuál es el papel que juegan los datos en tu empresa? ¿Y en esa campaña de marketing o la de business innovation? ¿Cómo de relevantes han sido los activos de información del negocio en el proyecto de diseño de alguno de sus nuevos productos? ¿Se usan distintas fuentes de datos para optimizar resultados en los procesos de reclutamiento?

Los usuarios de TI y de negocios pueden utilizar los datos para optimizar la experiencia del cliente, prevenir el fraude y aumentar su eficiencia. Los datos de IoT deben recopilarse en tiempo real para controlar y administrar el tráfico y mantener la seguridad informática, pero, además, pueden servir para alcanzar otra meta: business innovation.

Innovar equivale a acumular ventaja competitiva y, para lograrlo hace falta talento y la capacidad para trabajar en un entorno ágil y dinámico. Es cuestión de datos.

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Kalawin

Organizaciones punteras, datos e inteligencia artificial

Muchas organizaciones se preguntan cómo abordar el rápido crecimiento de los datos y los usuarios, mientras se aprovechan las ventajas de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para optimizar y acelerar el proceso de toma de decisiones. Este planteamiento está motivado por dos realidades:

  • La inteligencia artificial, el análisis predictivo y el aprendizaje automático se están convirtiendo en el centro de las estrategias de crecimiento para todo tipo de organizaciones, ya sea una institución financiera global, un proveedor de atención médica o una cadena de suministro con presencia a nivel mundial.
  • Las organizaciones están entregando análisis de última generación con lagos de datos en la nube y preparación de datos de autoservicio para acelerar su viaje de datos, a medida que usan datos para describir lo que sucedió en el pasado, diagnostican por qué sucedió y usan las nuevas tecnologías para predecir lo que sucederá en el futuro y proporcionar acciones prescriptivas que deriven en business innovation.

Lo cierto es que el análisis de próxima generación es una realidad en el presente, aunque solo en las organizaciones que han sabido capacitar a los analistas de negocios para que encuentren y accedan a cualquier información confiable mediante la búsqueda semántica (en base a herramientas similares a Google) y las facetas dinámicas para filtrar y agregar activos de datos.

Estas organizaciones que destacan de sus competidores y se posicionan por delante de ellos gracias a sus desarrolladas capacidades de business innovation entienden la necesidad de invertir en inteligencia artificial basada en metadatos. Esta forma de IA ayuda en el proceso de descubrimiento y transformación de la información con recomendaciones relevantes de nuevos activos de datos que pueden enriquecer el alcance de la analítica. Esto aumenta enormemente la confianza en los datos y reduce los datos duplicados, lo que puede afectar la precisión de los modelos de aprendizaje automático.

Pero hay que recordar que no puede hablarse de business innovation sin mencionar uno de los pilares de la agilidad, el trabajo en real time. Saber cómo generar más valor de la transmisión en tiempo real y los datos de IoT y habilitar la inteligencia operativa en tiempo real con una solución de análisis de transmisión para detectar, razonar y actuar sobre los datos resulta imprescindible. Cuando se ha sabido escoger la mejor solución de este tipo se cuenta con una herramienta capaz de capturar datos en tiempo real y dar soporte a la gestión de datos para filtrar, transformar, agregar, enriquecer y procesar la información, justo antes de entregarla al lago de datos para análisis y para alimentar los procesos de aprendizaje automático e impulsar acciones en tiempo real.

 

¿Cómo impulsar la business innovation en la empresa?

Una vez se conocen los beneficios de la inteligencia artificial en los negocios solo falta encontrar la manera de incorporar esta tecnología en los sistemas y procesos de la empresa. Entre las formas de conseguirlo se encuentran las siguientes:

  1. Estar actualizado acerca de las tendencias y desafíos clave en inteligencia artificial y aprendizaje automático, como los relacionados con la preparación de datos, transmisión y datos de IoT, nube y big data.
  2. Conocer las mejores prácticas para el enriquecimiento de datos, catalogación de datos y gobernanza de datos.
  3. Tener clara la forma de tener éxito con los proyectos de Analytics de última generación, así como los de inteligencia artificial y machine learning o contar con un aliado tecnológico que ayude a aprovechar todo el potencial de la organización para impulsar la business innovation.
  4. Entender todo el partido que se puede sacer a la arquitectura moderna en la nube, especialmente la híbrida, y conocer también los nuevos patrones y casos de uso.
  5. Estar al tanto de las mejores prácticas en Data Lake Management para la nube que ayudan a llevar a cabo una gestión integral.
  6. Saber cómo obtener más valor de los datos de transmisión en tiempo real y tener nociones de los casos de uso de la industria, en especial en lo que respecta a temas como la detección de fraudes o el mantenimiento predictivo.
  7. Capacitar a todo el personal de negocio para que sepan cómo afrontar la preparación de datos para el análisis en autoservicio con el fin de acelerar e implementar proyectos de aprendizaje automático.
  8. Dominar las mejores prácticas para acelerar la analítica con la integración y el procesamiento de datos en los almacenes de datos en la nube.

 

Business innovation es, a la vez, meta y proceso. Aunque no habría que hablar en singular sino en plural, ya que son una variedad de objetivos y una amplia gama de procesos los que intervienen, ayudando a la organización a explotar su capacidad de innovar, permitiendo que explote esa ventaja de forma sostenida en el tiempo.

¿Ya cuentas con las capacidades y la tecnología que te permitirá obtener los frutos de la business innovation?

 

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Topics: Cloud