Les estratègies per a la monetització de les dades passen pel cloud

El 90% de les dades empresarials no estan estructurades

Però no tot són bones notícies ja que l'informe de HBR (Potenciació dels equips empresarials mitjançant la millora de l'Analítica de Processos) afirma que avui en dia el 90% de les dades empresarials a nivell mundial no estan estructurades i estan infrautilitzades, i això últim està motivat en gran mesura per la falta de talent disponible. El 2020 s'estimava una manca de ni més ni menys que 250.000 científics de dades, provocant que els llocs de treball en ciència de dades superessin les cerques d'ocupació en un 300%.

Aquesta manca de talent no es resol d'un dia per l'altre. Ja és prou difícil retenir el capital humà actual quan està tan demandat. Mentrestant, per pal·liar aquestes mancances i maximitzar l'aprofitament de les dades empresarials, cal adoptar noves estratègies i tecnologies. I en un moment donat, comptar amb proveïdors externs que ajudin a enfocar adequadament els passos a seguir per poder monetitzar l'actiu empresarial que suposen les dades.

Els avantatges del cloud i les infraestructures híbrides

Per aconseguir aquests objectius davant un creixement de dades exponencial (L'any 2020 a nivell mundial s'han creat, capturat, copiat i consumit més de 59 zettabytes de dades) cal apostar per la flexibilitat, la disponibilitat, l'automatització i la Intel·ligència Artificial, millorant tant el seguiment dels resultats com la governança de les pròpies dades.

És fonamental per a les organitzacions trobar una forma simple, segura i econòmica de capturar, emmagatzemar i activar les dades. Cada vegada està més clara la necessitat de cohesió entre la gestió de la dada, la generació de valor a les empreses i la innovació.

Tenint en compte tot això, resulta imperatiu evitar les limitacions de capacitat i rendiment dels sistemes de dades locals on-premise. La transició a infraestructures híbrides amb suport estratègic en el núvol públic resulta essencial per impulsar l'èxit de la transformació digital i maximitzar el ROI dels serveis d'anàlisi.

Objectiu: un ecosistema de dades coherent

No hi ha cap dubte que estem passant a un món en el qual totes les aplicacions han de ser intel·ligents i adaptar-se a l'aprenentatge de models pràcticament en temps real. A mesura que les empreses construeixen capacitats de dades modernes, aquestes han de prendre decisions gairebé a la mateixa velocitat que el pensament humà.

Això suposa un enorme desafiament per als desenvolupadors, ja que en nombroses ocasions les bases de dades i els serveis analítics es troben aïllats els uns dels altres en silos. De tal manera que la complexitat de un patrimoni de dades fragmentat pot obstaculitzar la velocitat, l'agilitat i la innovació.

El gran repte resideix en que els enginyers de dades, els científics de dades i els analistes empresarials que lluiten contra la complexitat de fer que l'emmagatzematge de dades, la integració, les solucions de Business Intelligence i les operacions d'aprenentatge automàtic (MLOps) funcionin junts. Tots ells necessiten un ecosistema de dades coherent. En el qual puguem evitar aquesta fragmentació que existeix avui en dia entre les bases de dades, l'analítica i la governança, permetent a les organitzacions desbloquejar aquestes noves capacitats.

Solucions intel·ligents per a la gestió de la dada

A SEIDOR a través dels nostres serveis de Data & Analytics apostem per la Plataforma de Dades Intel·ligent de Microsoft, un ecosistema totalment cloud que integra els tres pilars anteriorment comentats (les bases de dades, l'analítica i la governança), que permeten a les organitzacions invertir més temps en la creació de valor, en lloc d'entretenir-se en processos d'integració i de gestió del seu patrimoni de dades.

D'aquesta manera, tot tipus d'empreses pot aprofitar els seus actius digitals per entendre el passat, monitoritzar la situació present i predir comportaments de negoci futurs.

Amb l'ajuda dels nostres consultors i tècnics especialitzats proposem solucions especialitzades en Data Governance, Big Data, Data Management, Analítica Avançada i Machine Learning, amb les quals donem suport a les iniciatives de transformació de dades més ambicioses.