Por qué los líderes luchan por crear empresas basadas en datos

Por qué los líderes luchan por crear empresas basadas en datos

  • Big Data
  • marzo 17, 2022
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En esta publicación invitada especial, Loretta Jones, vicepresidenta de crecimiento en AccelData, destaca por qué las organizaciones luchan por ir más allá del uso de herramientas APM y lograr una observabilidad total de los datos. Loretta es una comercializadora de crecimiento establecida con amplia experiencia en marketing para pymes, empresas medianas y grandes corporaciones. Ella es una autoproclamada «adicta a las empresas emergentes» y disfruta construyendo empresas emergentes en etapa inicial. Se especializó en psicología en la Universidad de Brown y atribuye su especialización al marketing exitoso y una carrera en Silicon Valley. Es una amante de la naturaleza y por lo general planea sus vacaciones en torno a los patrones de migración de las ballenas y las grandes criaturas marinas.

En los últimos años, los líderes empresariales han lanzado ambiciosos proyectos de transformación digital para desarrollar la Industria 4.0. Las empresas han construido enormes pilas de tecnología interconectadas que recopilan, generan, almacenan y analizan grandes cantidades de datos. Estos datos pueden venir en una variedad de formas, desde datos de clientes hasta datos de rendimiento empresarial.

Incluso antes de que la pandemia acelerara el uso del análisis y la recopilación de datos, las grandes empresas utilizaban proyectos de datos para reducir los costos operativos, encontrar nuevos canales de entrega y lanzar nuevos productos o servicios. Sin embargo, ha resultado difícil para las organizaciones combinar datos operativos de múltiples fuentes y crear una observabilidad completa de los datos.

¿Qué es la observabilidad de datos multidimensionales y por qué es importante?

Observabilidad de datos multidimensionales es una solución sistemática que ayuda a las empresas a gestionar la complejidad de los datos. Hace que la salud de sus datos, los sistemas que respaldan sus datos y los sistemas que transforman sus datos sean más observables en cualquier momento a lo largo del tiempo o del ciclo de vida de los datos. Esto brinda la capacidad de ver y comprender lo que sucede con los datos empresariales en contexto y de todas las fuentes de datos. Estos incluyen el estado y la salud del procesamiento de datos, la calidad y la confiabilidad de los datos, los puntos muertos y las interrupciones en las canalizaciones de datos, y el costo y la economía de las canalizaciones de datos operativas. Algunas soluciones de observabilidad de datos son unidimensionales, ya que se centran en una sola dimensión de datos, como la calidad de los datos o el tiempo de inactividad de los datos. Pero con conocimientos sobre todos los aspectos de la pila de datos y todas las fuentes que forman parte de la pila de datos, la observabilidad multidimensional ayuda a las organizaciones a observar y optimizar una amplia gama de sistemas de datos complejos, tecnologías y casos de uso desde una única vista unificada. Las organizaciones pueden monitorear las canalizaciones de datos, la calidad de los datos y los sistemas de datos. Esto permite a los equipos de datos empresariales comprender sus datos en cualquier momento, a lo largo del ciclo de vida de los datos, desde la ingesta hasta el consumo, y alinear mejor los sistemas de datos con los objetivos y resultados comerciales.

Tres desafíos comunes que enfrentan las empresas para convertirse en un negocio basado en datos

1. La tasa de generación de datos supera la capacidad de las empresas para utilizar estos datos

Según el Foro Económico Mundial, se espera que el mundo genere la asombrosa cantidad de 463 exabytes de datos todos los días para 2025. Esto no es sorprendente considerando la rapidez con la que los consumidores y las empresas adoptaron las tecnologías conectadas y las integraron en sus flujos de trabajo diarios.

Sin embargo, no todos los datos son útiles para una empresa. La medida en que los equipos de información identifiquen rápidamente los datos «fríos» u «oscuros», o obtengan información sobre los «pantanos de datos», depende de su capacidad para filtrar rápidamente grandes cantidades de datos para encontrar información relevante. Esto no es posible sin la herramienta de observación de datos adecuada que proporcione detección automática y recomendaciones para las reglas de calidad de datos en toda la empresa. Los equipos de datos de hoy en día están abrumados por el conocimiento y los recursos, y requieren aplicaciones multidimensionales automatizadas basadas en ML para manejar el volumen y la complejidad de los sistemas necesarios para transformar los datos empresariales.

2. Las empresas aún confían en las herramientas de APM para identificar problemas en una pila de tecnología conectada

Las empresas reconocieron la importancia de la monitorización de datos muy pronto en el desarrollo de la Industria 4.0. A medida que los líderes empresariales comenzaron a desarrollar infraestructuras informáticas altamente especializadas y de misión crítica, también desarrollaron una forma de monitorear esos sistemas en busca de posibles puntos de falla o áreas de mejora. La tecnología utilizada para esto se llamó Supervisión del rendimiento de aplicaciones (APM).

Estas herramientas brindaron a las organizaciones la capacidad de identificar y resolver de manera preventiva problemas relacionados con aplicaciones o sistemas críticos, a nivel de aplicación. Sin embargo, la mayoría de las empresas modernas dependen de aplicaciones, servicios e infraestructura cada vez más complejos que están interconectados y son interdependientes, como se ilustra en el siguiente diagrama.

3. Las soluciones puntuales ocultan el verdadero costo de las canalizaciones de datos

Un efecto secundario no deseado de la aparición de aplicaciones y tecnologías especializadas es la creciente fragmentación de los datos dentro de las organizaciones. Los silos de datos siempre han sido un desafío para los líderes empresariales, pero la creciente disponibilidad de aplicaciones comerciales de nicho ha exacerbado el problema. Aunque la mayoría de las empresas utilizan menos aplicaciones que en años anteriores, las grandes empresas siguen utilizando una media de 843 aplicaciones para gestionar sus negocios.

fuente de imagen

Desde una perspectiva comercial, esto oscurece el costo de crear canalizaciones de datos, mantener canalizaciones de datos y eliminar canalizaciones de datos redundantes. Además, se está volviendo extremadamente difícil para los equipos de datos mantener una visión holística de los datos en toda la empresa y entregar datos oportunos y de alta calidad a los consumidores. Las plataformas de observación de datos multidimensionales hacen que las canalizaciones de datos sean «conscientes de los datos», lo que significa que los equipos de datos y los ejecutivos pueden observar las canalizaciones de datos, profundizar en los datos que fluyen a través de la canalización y también optimizar la infraestructura de procesamiento de datos.

Cómo las empresas pueden usar la tecnología para convertirse en organizaciones basadas en datos

Una plataforma de observabilidad de datos multidimensional permite a las organizaciones controlar los procesos críticos para la continuidad del negocio e identificar problemas y causas raíz antes de que esos problemas se vuelvan demasiado complejos o costosos de resolver. Las organizaciones pueden reducir el tiempo de inactividad, detectar tendencias y proporcionar una base basada en datos para la toma de decisiones. Los equipos de datos que utilizan esta tecnología se están dando cuenta rápidamente de los beneficios de la integridad de datos mantenida continuamente, canalizaciones de datos eficientes y de flujo libre, y consumidores de datos que confían en los datos que utilizan para tomar decisiones comerciales. Los administradores de datos pueden alinear fácilmente los costos de datos y los KPI comerciales para garantizar que sus departamentos respalden el crecimiento comercial y los resultados impulsados ​​por los datos.

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