Vivimos un clima de negocios hipercompetitivo donde los conocimientos en tiempo real son críticos y necesarios, y las tecnologías existentes no poseen la capacidad de estar al día con esta creciente demanda.
Por: Yolanda Uria, Gerente de Analytica Empresarial Srl.
A medida que las empresas buscan modernizar sus entornos de análisis para favorecer una transformación digital interna, necesitan adoptar nuevas tecnologías y enfoques basados en datos.
Inteligencia Artificial (AI) /Machine Learning (ML), continúan creciendo en importancia.
En una encuesta reciente, el 71% dice que la demanda para Machine Learning (ML) está incrementando.
Más del 90% concuerda que su compañía, debe incurrir en una transformación digital completa, donde AI/ML están en el centro de esta revolución.
Cuanto más rápido pueda transferir datos a su inteligencia artificial, análisis predictivo e iniciativas de ciencia de datos, más rápido descubrirá los conocimientos que hacen que su negocio esté por delante.
Para liderar en la era digital, todas las personas de su empresa necesitan un acceso fácil a los datos más recientes y precisos. El desafío consiste en establecer una fuente de verdad única y confiable y trasladarla en un flujo continuo, en tiempo real, a todas sus iniciativas de datos
La necesidad de modernizar y automatizar las arquitecturas actuales se enfrentan a las siguientes tendencias:
Permitir una mayor agilidad ante nuevos requerimientos del negocio, disponibilizando la información lo antes posible, posibilitando proyectos de analítica avanzada y reduciendo a la vez costos de procesamiento y almacenaje.
Dar acceso a datos no estructurados junto con datos estructurados manteniéndolos organizados y permitiendo buscarlos de forma intuitiva, sin que el Data Lake se transforme en un Data Swamp.
Necesidad de posibilitar streaming de datos desde fuentes transaccionales para tomar acciones en tiempo real.
El desarrollo de aplicaciones en la nube y la necesidad de modernizar las aplicaciones existentes para poder realizarlo de forma más rápida y sencilla permitiendo ahorros en infraestructura y mantenimiento a la vez que se logra mayor escalabilidad y elasticidad.
- Datos diversos están siendo recolectados para AI.
- Las organizaciones ya están comenzando a utilizar datos semi estructurados y no estructurados.
- Datos en tiempo real y su procesamiento están creciendo en diversas áreas.
- El número promedio de Sistemas fuentes es 10 y muchas organizaciones recolectan de docenas y cientos de fuentes.
A diferencia del movimiento actual y tradicional de datos por lotes de comandos ETL, que suele ser lento, inflexible y laborioso, se encuentra la propuesta de valor de QLIK alineada a esas tendencias y necesidades, a través de su plataforma Qlik Data Integration (QDI) permite automatizar la creación de flujos de data mediante sistemas transaccionales centrales, logrando que la información esté disponible en tiempo récord.
Si se analiza la propuesta de QLIK posee un enfoque de DataOps, lo que acelera enormemente el descubrimiento y la disponibilidad de datos en tiempo real, listos para el análisis en la nube de su elección mediante la automatización del flujo de datos (CDC), el refinamiento, la catalogación y la publicación.
Las organizaciones necesitan saber que los datos recabados son precisos, actualizados y confiables para el análisis. Qlik Data Integration (QDI) que posee características valiosas que logran este y otros cometidos necesarios en tiempos de transformación digital :
Analítíca y microservicios modernos con replicacion de datos en tiempo real:
Si el objetivo es obtener todas las soluciones que ofrece un Data Integration, en ANALYTICA EMPRESARIAL, Partner de QLIK en Bolivia nos dedicamos exclusivamente a brindar soluciones de Analítica e Inteligencia de Negocios, para generar valor a cada negocio (yuria@analyticaempresarial.com o efranck@analyticaempresarial.com).
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