Por Jordi TrillCore Tech Business Development Manager, Oracle
Casi todo lo que hacemos ahora es digitalizado y
capturado como dato, -a dónde vamos, lo que compramos, lo que hablamos, lo que
escribimos-. Los datos son una parte muy importante del trabajo diario. Los
datos son ahora una forma de capital, en el mismo nivel que el capital
financiero en términos de generar nuevos productos digitales y servicios. Este
desarrollo tiene implicaciones para todas las empresas de estrategia
competitiva, así como para la arquitectura IT que lo apoya.
Contrariamente
a la creencia convencional, los datos no son un recurso abundante. En su lugar,
se compone de una gran variedad de escasas, y a menudo únicas, piezas
capturadas de información. De la misma manera que un negocio minorista no
pueden entrar en nuevos mercados sin la financiación necesaria, no se puede
crear nuevos algoritmos de establecimiento de precios sin los datos para
alimentarlos. En casi todas las industrias, las empresas están en una carrera
para crear stocks de datos exclusivos, -y también las maneras de usarlos-, antes que
sus rivales les supere en esta faceta. Las empresas que aún tienen que ver los
datos como una materia prima, están en riesgo. En esta línea, el fundador de
Alibaba, Jack Ma, comentaba recientemente
en este link: “No queremos vender más, queremos más datos”.
La gran
diversidad de los datos capturados y las decisiones y acciones que utilizan
esos datos requiere una nueva arquitectura de computación que incluye tres
características claves: igualdad de datos, liquidez y seguridad. La búsqueda de
estas características impulsa la reinvención de la informática empresarial en
un conjunto de servicios que son más fáciles de comprar y utilizar. Algunos
serán ejecutados sobre Internet como servicios en la nube pública. Algunos
centros de procesamientos de datos serán reconfigurado como nubes privadas.
Ambos deben trabajar conjuntamente.
Posterior
a la recolección de los datos adecuados, se procede a su análisis mediante
técnicas de analítica avanzada y aprendizaje de máquinas (Machine
Learning), generando información y
extrayendo un conocimiento convertido en valor mediante la generación de nuevos
productos y servicios.
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