Logo Computerworld University

La excelencia de la profesión TI

Escudo Computerworld University

Stratesys propone 5 claves para convertir un negocio en una empresa ‘data driven’

La analítica de datos ha evolucionado hasta convertirse en el objetivo principal de empresas de todos los sectores y tamaños

Raúl Escudero, Socio-Director Stratesys
Raúl Escudero, Socio-Director Stratesys

La analítica de datos existe desde hace muchos años, pero su incorporación al mundo de los negocios es relativamente reciente. En las últimas dos décadas, ha evolucionado exponencialmente hasta el punto de referirnos a los datos como el “nuevo petróleo” y a su análisis como “la refinería del siglo XXI”.

“La analítica de datos se ha democratizado en los últimos años hasta permitir a empresas de toda clase y tamaño acceder a estos servicios. Muchos de nuestros clientes, pequeñas y medianas empresas, están dedicando todos sus esfuerzos en convertirse en empresas ‘data driven’, apunta Raúl Escudero, socio-director de Stratesys, hub tecnológico entre España y América.

Tal y como indican desde su centro de competencia ‘Business Analytics’, liderado por Escudero, las tendencias clave en la analítica de datos actualmente son cinco:

  1. Big Data: Las empresas están vivas y lo mismo ocurre con el mercado. Seleccionar unos cuántos datos importantes ya no es una opción; para que la analítica sea eficiente, cuanto menos nos dejemos fuera, mejor. Por tanto, disponer de un Big Data capaz de gestionar y analizar gran cantidad de datos internos y externos resulta clave.
  2. Democratización del dato: Ahora la analítica llega a todas las áreas de la compañía. Cada vez son más habituales los proyectos de People Analytics, gestión de riegos, optimización de las cadenas de suministro, gestión de caja y, recientemente, sostenibilidad y responsabilidad corporativa. Así, las decisiones se toman bajo clara tendencia analítica mucho más visual basada en el concepto de dashboards, que deja atrás los informes planos impresos en papel y centenares de páginas a los que estábamos acostumbrados.
  3. Modelos de gobierno del dato: Gestionar tantos usuarios con necesidades variopintas y grandes volúmenes de datos externos e internos conlleva un gasto y puede provocar un caos difícil de gestionar. El gobierno del dato se hace imprescindible para asegurar que la información fluya correctamente a las personas que la necesitan y que la calidad de ésta sea impecable para asegurar buenas decisiones.
  4. Cloud, el aliado perfecto del Big Data: La flexibilidad, la escalabilidad, la seguridad, el ahorro de costes y la mejora en los tiempos de procesamiento y comunicación han convertido al cloud en el aliado perfecto del Big Data y la analítica moderna. Cada vez resulta más extraño encontrarnos con arquitecturas on premise propietarias del cliente y el concepto del Data Warehouse se queda atrás. Ahora vemos soluciones multicloud que permiten adaptase a cada necesidad, integrándose en ellas y asegurando que el usuario percibe el dato único que necesita.
  5. Analítica avanzada: Machine Learning (ML), Deep Learning, Inteligencia Artificial. Estas soluciones permiten predecir qué va a pasar y elaborar estrategias de retención de clientes, modelos de optimización de rutas, planes de mantenimiento más eficaces, predecir el absentismo o determinar las personas que mejor van a encajar en un puesto vacante.

 



Últimas Noticias



Contenidos Computerworld