Pasos para implantar con éxito un programa de analítica avanzada

La analítica avanzada hace referencia al desarrollo de estrategias y herramientas que sirven para que una organización transforme la información que la rodea en conocimiento. Su objetivo es la mejora de los procesos y la toma de decisiones que aumenten el valor de la compañía y posibiliten el origen y auge de otras tecnologías aún más disruptivas.

Las empresas por fin entienden que deben contar con una plataforma capaz de extraer y almacenar datos, para analizarlos después y así ser capaces de tomar decisiones óptimas para el negocio. El problema reside en que estas plataformas suelen ser complicadas de utilizar y, por ello, también difíciles de implementar. Por este motivo, no han llegado a ofrecer una experiencia óptima al usuario, o empleado, y al final no se aprovecha todo el potencial de la información de la que dispone la organización. Para llevar a cabo esta implantación, un primer paso es que esta estrategia se centre en las personas, ya que su éxito depende del valor que los empleados generan a partir de los datos que se ponen a su disposición.

En este sentido, hay que conseguir que los equipos y el talento que integran las organizaciones sean el eje central de los sistemas de análisis de datos. Para hacerlo, el segundo paso consiste en mejorar la disponibilidad, la facilidad y la distribución de los datos. “Hace años nos encontrábamos con que todo el conocimiento se quedaba enmarcado en silos, y no se compartía entre los departamentos de una empresa, empobreciendo los datos y haciendo que estos se convirtieran en poco operativos”, afirma José Luis de la Fuente, Data Offer Director de la consultora Devoteam. Por tanto, la colaboración es requisito fundamental para conseguir que los encargados de tomar decisiones lo hagan con información completa y no en función de datos parciales, algo que se hace posible evangelizando en la necesidad de compartir conocimiento entre todas las personas de la organización y apostando por una mayor gobernanza de datos.

Más del 85% de los usuarios avanzados de IA está reduciendo los costes operativos 

Otro punto a tener en cuenta es la necesidad de que las organizaciones apuesten por el uso de herramientas sencillas. Tecnologías que agilicen y mejoren la toma de decisiones y la definición de acciones exponiendo los datos de forma simple. También que asegure su exploración desde fuentes de confianza, de las que se garantice su rigor y fiabilidad.

De la misma forma, es importante que la información llegue a tiempo. Por ello, el cuarto punto es la capacidad de manejar los datos en tiempo real, lo que permitirá tomar decisiones de forma automática y más rápida que posibilitan el aumento del valor empresarial.

Conectar los datos con las personas

Los primeros usos que se hacían antiguamente de la tecnología de datos nos permitían saber qué había pasado, pero no por qué había pasado, con lo que no se explotaba todo el valor que la información nos podía proporcionar. Por eso, compañías como IBM promueven procedimientos para ofrecer excelencia al cliente, incluso en tiempos difíciles.

Más del 85% de los usuarios avanzados de IA está reduciendo los costes operativos y, a ésta le atribuyen entre el 10 y el 12% de sus ganancias. No obstante, según IBM, el 90% de las empresas tiene dificultades a la hora de escalar la IA en sus empresas.

Desplegar la IA a través de una estrategia de cloud híbrido abierta permite desbloquear el valor de los datos y generar ventaja competitiva. La plataforma IBM Cloud Pak for Data ayuda a mejorar la productividad y a reducir la complejidad en las organizaciones, permitiendo crear un data fabric que conecta los datos en silos distribuidos en todo un entorno de cloud híbrido.

Cloud Pak for Data ofrece una amplia selección de servicios de IBM y de terceros que abarca todo el ciclo de vida de los datos. Las opciones de despliegue incluyen la versión de software en local, basada en la plataforma de contenedores Red Hat OpenShift, o una versión completamente gestionada basada en IBM Cloud.

Otra solución que ofrece un servicio de análisis empresarial ilimitado es Azure Synapse Analytics, que corre sobre la nube de Microsoft y que agiliza la obtención de información a partir de los data warehouse y los sistemas de big data. Azure Synapse Analytics brinda a las organizaciones la libertad de consultar datos bajo sus propias condiciones, es decir, mediante un modelo serverless o con servidores dedicados, y de forma escalable.

 

 

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