3 razones por las que las empresas avanzan en su viaje de datos para combatir la presión económica

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Por Danny Vally

¿Ha actualizado últimamente el viaje de datos de su organización? Vivimos en la era del Zettabyte, porque el volumen, la velocidad y la variedad de los activos de datos que gestionan las empresas son grandes y cada vez mayores.

Los datos son cada vez más complicados y están más fragmentados. Los datos actuales son más complejos que los que gestionaba una empresa típica hace sólo veinte años. Incluso las pequeñas empresas manejan grandes conjuntos de datos procedentes de fuentes dispares cuyo procesamiento puede resultar complicado. Cada conjunto de datos puede tener su propia estructura, tamaño, lenguaje de consulta y tipo.

Los tipos de datos también están cambiando rápidamente. Lo que antes se gestionaba en hojas de cálculo ahora exige sistemas automatizados, datos de máquinas, datos de redes sociales, datos de IoT, datos de clientes y mucho más.

Existen ventajas económicas reales para las empresas que aprovechan la oportunidad de los datos invirtiendo en transformación digital (a menudo empezando por trasladar los datos a la nube). Las empresas que toman el control de los datos superan a la competencia:

40% más de ingresos por empleado
50% más de ingresos netos medios sobre ingresos
100 millones de dólares anuales de ingresos de explotación adicionales

Entre las situaciones más habituales que motivan las inversiones basadas en datos se incluyen las siguientes:

Comprender y predecir el comportamiento de los clientes en tiempo real
Reduzca costos y libere recursos simplificando el análisis de datos
Explorar nuevos modelos de negocio encontrando nuevas relaciones en los datos
Elimine los gastos sorpresa e innecesarios
Recopile y unifique datos para comprender mejor su negocio

Una estrategia de datos es más que una herramienta, un cuadro de mandos o un informe. Una estrategia de datos madura para cualquier empresa incluye una hoja de ruta para planificar la arquitectura, migración, integración y gestión de los datos de la empresa. La planificación de la gobernanza para garantizar la seguridad, integridad, acceso, calidad y protección de los datos permitirá a la empresa escalar.

Esa hoja de ruta también puede incluir la incorporación de la inteligencia artificial y el Machine Learning, que da rienda suelta al análisis predictivo, el aprendizaje profundo y las redes neuronales. Aunque antes se consideraban herramientas solo al alcance de las empresas más grandes del mundo, la IA y el ML se están implantando con mucho éxito incluso en pequeñas y medianas empresas.

Trabajamos con las organizaciones a lo largo de su viaje de datos, ayudándolas a establecer dónde están, adónde quieren ir y qué quieren conseguir.

Un viaje de datos suele empezar por comprender las fuentes de datos y organizarlos. Muchas organizaciones tienen múltiples fuentes de datos, por lo que crear un almacén de datos común es un punto de partida importante. Una vez organizados los datos, podemos obtener información de los mismos mediante informes y visualización, lo que permite comprender en tiempo real las métricas clave. Garantizar la gobernanza de los datos y la confianza a la hora de compartirlos es otro paso importante, que a menudo se apoya en la seguridad. Por último, los datos avanzados pueden utilizar la inteligencia artificial y el Machine Learning para buscar tendencias en los datos o predecir comportamientos y extraer nuevas perspectivas. Al comprender en qué punto del recorrido de los datos se encuentra su organización, puede empezar a visualizar el siguiente paso.

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Arquitectura de data mesh en almacenes de datos basados en la nube

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Los datos son el nuevo oro negro de las empresas. En este post, exploramos cómo los cambios en la tecnología, los procesos organizativos y las personas son fundamentales para lograr la visión de una empresa impulsada por los datos que despliega una Arquitectura de data mesh en almacenes basados en la nube como Snowflake y Azure Synapse.

El verdadero valor de los datos procede de la información obtenida a partir de datos que a menudo están aislados y se extienden por formatos de almacenamiento estructurados, semiestructurados y no estructurados en terabytes y petabytes. La minería de datos ayuda a las empresas a recopilar información fiable, tomar decisiones informadas, mejorar la tasa de rotación y aumentar los ingresos.

Todas las empresas podrían beneficiarse de una estrategia de data-first, pero sin una arquitectura de datos eficaz, las empresas no consiguen alcanzar el estatus de data-first.

Por ejemplo, el equipo de ventas y marketing de una empresa necesita datos para optimizar los canales de venta cruzada y de aumento de ventas, mientras que tus equipos de producto quieren intercambiar datos entre dominios con fines analíticos. Toda la organización desearía disponer de una forma mejor de obtener y gestionar los datos para tus necesidades, como el streaming en tiempo real y los análisis casi en tiempo real. Para abordar las necesidades de datos de los distintos equipos, la empresa necesita un cambio de paradigma hacia la rápida adopción de la Arquitectura de data mesh, que debe ser escalable y elástica.

La arquitectura de Data Mesh supone un cambio tanto en la tecnología como en la organización, los procesos y las personas.

Antes de sumergirnos en la Arquitectura de data mesh, entendamos tus 4 principios básicos:

Propiedad y arquitectura de datos descentralizada y orientada al dominio
Los datos como producto
Infraestructura de datos de autoservicio como plataforma
Gobernanza informática federada

Big data es volumen, velocidad, variedad y veracidad. El primer principio de la Data Mesh se basa en la descentralización y la distribución de la responsabilidad entre las pymes y los expertos en la materia, que son los propietarios del marco de big data.

Este diagrama articula los 4 principios básicos de la Data Mesh y el reparto de responsabilidades a alto nivel.

Azure: Cada equipo es responsable de su propio dominio, y los datos se descentralizan y comparten con otros dominios para el intercambio de datos y los datos como producto.

Copo de nieve: Cada equipo es responsable de su propio dominio, y los datos se descentralizan y comparten con otros dominios para el intercambio de datos y los datos como producto.

Los datos de cada dominio están descentralizados en su propia nube de almacén de datos. Este modelo se aplica a todas las nubes de almacén de datos, como Snowflake, Azure Synapse y AWS Redshift.

Un almacén de datos en la nube se construye sobre una infraestructura multicloud como AWS, Azure y Google Cloud Platform (GCP), que permite escalar la computación y el almacenamiento de forma independiente. Estos productos de almacén de datos están totalmente gestionados y proporcionan una plataforma única para el almacenamiento de datos, los lagos de datos, el equipo de ciencia de datos y para proporcionar datos compartidos para consumidores externos.

Como se muestra a continuación, el almacenamiento de datos está respaldado por el almacenamiento en la nube de AWS S3, Azure Blob y Google, lo que hace que Snowflake sea altamente escalable y fiable. Snowflake es único en su arquitectura y capacidades de intercambio de datos. Al igual que Synapse, Snowflake es elástico y puede ampliarse o reducirse en función de las necesidades.

De una arquitectura de datos monolítica heredada a un modelado de datos más escalable y elástico, las organizaciones pueden conectar datos enriquecidos y curados descentralizados para tomar decisiones informadas en todos los departamentos. Con la implementación de Data Mesh en Snowflake, Azure Synapse, AWS Redshift, etc., las organizaciones pueden lograr el equilibrio adecuado entre permitir que los propietarios de dominios definan y apliquen fácilmente tus propias políticas detalladas y disponer de procesos de gobernanza gestionados de forma centralizada.

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Cómo elaborar una política de conservación de datos

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por Steven Fiore

Ayudamos a las organizaciones a implantar una solución unificada de gobernanza de datos que les ayude a gestionar y gobernar tus datos locales, en varias nubes y SaaS. La solución de gobernanza de datos siempre incluirá una política de retención de datos.

Al planificar una política de retención de datos, debe ser implacable a la hora de formular las preguntas correctas que guiarán a su equipo hacia resultados procesables y medibles. Al abordar las políticas de retención de datos como parte del esfuerzo unificado de gobernanza de datos, puede crear fácilmente un enfoque holístico y actualizado para la retención y eliminación de datos.

Pasos para crear una política eficaz de conservación de datos

Idealmente, cualquier grupo que cree, utilice o disponga de datos de cualquier forma participará en la planificación de datos. Los trabajadores sobre el terreno que recopilan datos, los empleados de back-office que los procesan, el personal de TI responsable de transmitirlos y destruirlos, los departamentos jurídico, de RRHH, de relaciones públicas, de seguridad (cibernética y física) y cualquiera que tenga un interés en los datos debe participar en la planificación de su conservación y eliminación.

Inventario de datos

El primer paso consiste en saber de qué datos se dispone actualmente. Gracias a décadas de silos organizativos, muchas organizaciones no comprenden todos los datos que han acumulado. Realizar un inventario de datos o un descubrimiento unificado de datos es un primer paso fundamental.

Revisar la normativa sobre conservación de datos

A continuación, debe comprender los requisitos de la normativa o normativas aplicables en su sector y región geográfica para que su política de planificación y conservación de datos tenga en cuenta los requisitos de cuompliance. Independientemente de los valores de su organización, el cumplimiento es obligatorio y debe entenderse.

Reconozca los riesgos de tus datos

A continuación, las empresas deben identificar en qué casos la conservación de datos puede estar costando a la empresa o introduciendo riesgos. Comprender el riesgo y las ineficiencias de los procesos de datos actuales puede ayudar a identificar qué debe conservarse y durante cuánto tiempo, y cómo deshacerse de los datos cuando caduque la retención.

Si el objetivo es aumentar los ingresos o contribuir a los objetivos sociales, entonces debe comprender qué datos ofrecen esa posibilidad y cuántos datos necesita para que el análisis merezca la pena. El Machine Learning requiere grandes cantidades de datos durante largos periodos de tiempo para aumentar la precisión del aprendizaje, por lo que si los resultados del Machine Learning y la inteligencia artificial son clave para su oportunidad de ingresos, necesitará más datos de los que necesitaría para utilizar la inteligencia empresarial tradicional para los cuadros de mando y la toma de decisiones.

¿Qué tipos de datos deben incluirse en la política de conservación de datos?

Los tipos de datos incluidos en la política de conservación de datos dependerán de los objetivos de la empresa. Las empresas deben tener en cuenta qué datos no necesitan incluir en tus políticas. Conservar y gestionar datos innecesarios cuesta tiempo y dinero a las organizaciones, por lo que identificar los datos que pueden eliminarse es importante y, con demasiada frecuencia, se pasa por alto.

Las empresas deben considerar qué tecnologías de innovación se incluyen en su hoja de ruta digital. Si el Machine Learning, la inteligencia artificial, la automatización robótica de procesos y/o la automatización inteligente de procesos están en su hoja de ruta tecnológica, querrá una estrategia de retención y eliminación de datos que alimente los modelos de aprendizaje cuando esté listo para construirlos. El Machine Learning podría influir en las políticas de retención de datos, Internet de las Cosas puede afectar a qué datos se incluyen, ya que tiende a crear enormes cantidades de datos. La automatización robótica o inteligente de procesos es otro ejemplo en el que la comprensión de qué datos son más esenciales para los procesos altamente repetibles podría dictar qué datos se conservan y durante cuánto tiempo.

Una nota final es considerar las fuentes de datos no tradicionales y si deben incluirse. ¿Es necesario incluir los mensajes de voz o las grabaciones de reuniones? ¿Y las fotografías que puedan almacenarse junto con los documentos? ¿Las grabaciones de las cámaras de seguridad? ¿Registros de IoT o de servidores? ¿Metadatos? ¿Pistas de auditoría? La lista continúa, y cuanto antes se tengan en cuenta estos tipos de datos, más fácil será gestionarlos.

Errores comunes en las estrategias de conservación de datos

La paradoja es que los dos mayores errores que cometen las organizaciones a la hora de elaborar una política de conservación de datos son o bien no dedicar suficiente tiempo a la planificación o dedicar demasiado tiempo a la planificación. Dedicar demasiado tiempo a la planificación puede llevar a la parálisis por análisis y a que se produzca una catástrofe de datos antes de que pueda aplicarse una solución. Una forma de mitigar este riesgo es adoptar un enfoque iterativo para poder aprender de los pequeños problemas antes de que se conviertan en grandes.

Un error típico de las organizaciones a la hora de elaborar una política de conservación de datos es que no comprenden tus objetivos desde el principio. Las organizaciones necesitan empezar por establecer claramente los objetivos de su política de datos, y luego construir una política que apoye esos objetivos. Aquí hablamos de la relación entre los objetivos de la empresa y las políticas de datos.

Otro escollo importante en el que caen las organizaciones cuando elaboran una política de conservación de datos es que no comprenden tus datos, dónde viven y cómo están interrelacionados. Conservar datos innecesariamente es tan malo como deshacerse de los datos que se necesitan, y en las organizaciones muy compartimentadas, las interdependencias de los datos pueden no salir a la luz hasta que de repente falten datos necesarios o hasta que los datos que deberían haberse eliminado aparezcan en un descubrimiento legal. Esto se mitiga en parte incorporando a las personas adecuadas al proceso de planificación, de modo que se pueda comprender el panorama completo de las implicaciones de los datos en la organización.

Soluciones de política de conservación de datos de Kopius

El futuro de la eficacia empresarial está impulsado por el análisis avanzado de datos y la información. Empresas de todos los tamaños están incluyendo estrategias de datos en su hoja de ruta de transformación digital, que debe incluir la gobernanza de datos, la gestión de datos, la planificación y el análisis empresarial y la previsión inteligente. Comprenda tus objetivos y valores empresariales y, a continuación, elabore las políticas de retención de datos adecuadas para usted.

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Utilizar los datos para mejorar los resultados de los pacientes

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¿El análisis predictivo en la atención sanitaria puede cambiar los resultados de los pacientes?

No es ningún secreto que la tecnología está dejando huella en el sector sanitario. Desde los quirófanos hasta la atención domiciliaria, la tecnología se está aplicando e impulsando la asistencia sanitaria. En el último año, empresas como Google y Microsoft han empezado a entrar en el campo de el cuidado de la salud. Y la cosa no queda ahí, hospitales como el Johns Hopkins también se han unido al movimiento. Pero, ¿por qué ahora?

En Kopius hemos visto de primera mano lo que la tecnología puede aportar al cuidado del paciente. Ya se trate de la gestión del dolor mediante la realidad virtual, de la formación de los profesionales médicos o de la agilización de los flujos de trabajo de los registros médicos electrónicos, la tecnología ha resuelto muchos de los problemas del sector sanitario y no hay signos de que vaya a ralentizarse. A lo largo de los años, la atención sanitaria ha adoptado un enfoque más predictivo. Con esta perspectiva, los médicos pueden centrarse en medidas preventivas con el objetivo de reducir las visitas al hospital y mejorar la atención a largo plazo del paciente. Este nuevo enfoque sólo ha sido posible gracias a la gran cantidad de datos disponibles a nuestro alcance y al nacimiento del análisis predictivo.

Hablemos del análisis predictivo en el cuidado de la salud.

El análisis predictivo en cuidado de la salud utiliza datos para ayudar a predecir resultados. Ya sea con fines sanitarios o medioambientales, hay un objetivo común: evitar resultados negativos. Este enfoque es extremadamente potente, pero existe una tecnología que puede llevarlo más allá: la Inteligencia Artificial. Fusionando ambos podemos aprovechar realmente el poder de los datos para mejorar la salud de las personas.

Hoy en día, la inteligencia artificial se utiliza para ayudar a los médicos a diagnosticar a los pacientes. A partir de los antecedentes familiares del paciente o de imágenes médicas, la IA puede aplicarse en distintos escenarios. Por ejemplo, un dispositivo de diagnóstico de inteligencia artificial está ayudando a los médicos a diagnosticar a pacientes con una enfermedad ocular específica. Con sólo subir una foto de alta resolución, este dispositivo puede tomar la imagen e interpretar los resultados por sí solo. Aunque la inteligencia artificial puede ayudar con pacientes individuales, la mayor ventaja es su capacidad de funcionar con Machine Learning, en el que puede analizar una gran cantidad de datos, aprender y adaptarse. Puede tomar datos de miles de pacientes, analizar su historial médico y hacer predicciones a una escala mucho mayor.

La integración de la inteligencia artificial y el análisis predictivo está transformando la atención al paciente a pequeña y gran escala. Está haciendo que la atención basada en el valor sea alcanzable, manteniendo al paciente en el centro de todo. En Kopius entendemos la tecnología del Machine Learning y el potencial que aportará a su organización. Tanto si se dedica a el cuidado de la salud, al comercio minorista, a la fabricación o a otros sectores, la Inteligencia Artificial puede aplicarse a muchas industrias. El momento de la inteligencia artificial es ahora, así que ¿qué va a hacer con ella? Comunicate con nosotros y le haremos una demostración de lo extraordinaria que puede llegar a ser esta tecnología.

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