¿Para qué utilizar los datos?
El manejo de datos dentro de una empresa es necesario para alcanzar el éxito y resolver problemas concretos. Desde detectar fraudes bancarios, mejorar el descubrimiento de productos de comercios minoristas, multiplicar tráfico de usuarios, analizar cuellos de botella, etc.
Los datos son fundamentales para impulsar una dirección de producto innovadora y experiencias de usuarios, junto con decisiones de lanzamiento al mercado amplias. Si aprovechas tus datos correctamente, obtendrás una ventaja competitiva importante. Es por eso que la mayoría de las empresas y startups de tecnología están bajo una gran presión para hacer más, como modernizar y operar a escalas cada vez mayores, justificar los costos de datos actuales y futuros, y elevar la madurez de su organización y la toma de decisiones.
La ventaja competitiva de los datos
Tal vez tengas sistemas heredados que necesitas combinar con sistemas nuevos. ¿Deberían estar todos tus datos en una sola nube? ¿O distribuidos en varias nubes? ¿Cómo puedes modernizar pilas de estadísticas que siempre han estado integradas verticalmente en plataformas con la capacidad de escalar de forma horizontal?
Poseer y mantener la infraestructura es una carga. Desde personal tenso -dedicado a resolver tickets de servicio en lugar de tareas productivas-, recursos inflexibles -gastos altos donde muchas veces no se utiliza todo lo que se paga-y sistemas heredados.
¿Cómo aprovechar los datos?
El punto central de la data es que resulte útil, que podamos innovar con ella, conseguir nuevos clientes y aumentar ingresos. ¿Cómo anticipar la cantidad de datos que tendrás en el futuro? ¿Tus sistemas están diseñados para procesar la cantidad que necesitas?
Si usas una arquitectura sin servidores, eliminas la necesidad de administrar clústeres y podrás manejar un escalamiento masivo de procesamiento y almacenamiento, por lo que nunca tendrás que preocuparte de que el tamaño de los datos exceda tu capacidad técnica otra vez. Te recomendamos que uses una plataforma de datos sin servidores por cuestiones de simplicidad y escalabilidad. Te sugerimos descartar cualquier opción que requiera instalar software, administrar clústeres o ajustar consultas.
Agiliza y mantén costos bajos
Cuando cambian tus datos, ¿cuánto tiempo tardas en darte cuenta y reaccionar? Cuando se crea una nueva versión de algún software o herramienta que usas, ¿cuánto tiempo demoras en adoptar sus nuevas funciones? La ruta hacia una mayor agilidad consiste en elegir herramientas flexibles que requieren menos mantenimiento y sean aplicables a una amplia variedad de cargas de trabajo.
¿Cómo utilizar Big Query?
Con una herramienta como BigQuery, no necesitas planificar consultas con anticipación ni indexar tus conjuntos de datos. El almacenamiento y el procesamiento separados permiten que llegues a los datos sin preocuparte por aumentar los costos de consulta. Además, los científicos de datos pueden experimentar sin tener que preocuparse de los clústeres ni del tamaño de los almacenes de datos para probar ideas nuevas mediante consultas ad hoc.
BigQuery maximiza la flexibilidad, ya que separa el motor de procesamiento que analiza los datos de las opciones de almacenamiento. Puedes almacenar y analizar tus datos en BigQuery o usarlo para evaluar tus datos donde se encuentran.
BigQuery proporciona los fundamentos tecnológicos de esa malla de datos en la que los usuarios de tu organización pueden administrar, proteger, consultar y compartir recursos de datos y estadísticas sin importar quién sea el propietario de los datos. Por ejemplo, puedes almacenar todos tus datos en BigQuery y ofrecer funciones reutilizables, vistas materializadas o, incluso, la capacidad de entrenar modelos de AA sin trasladar ningún dato. Esto significa que incluso los expertos en temas no técnicos (y los socios y proveedores que tienen permiso) pueden acceder y usar SQL con facilidad para consultar los datos con herramientas conocidas como hojas de cálculo y paneles.
Utiliza la Inteligencia Artificial
Si realmente deseas crear diferenciaciones basadas en los datos, debes extraer el valor más alto que puedas de los datos que estás recopilando. Para ello, tus equipos de ciencia de datos deben ser tan productivos como puedan y no perder oportunidades de crear un modelo, ya que incluso las acciones sencillas tardan demasiado o son demasiado difíciles.
La calidad de tus modelos previamente compilados y de bajo código es fundamental. AutoML en Vertex AI pone a disposición modelos de IA de primer nivel en un entorno sin código, lo que permite que sea más rápido para las comparativas y la priorización. Tener modelos creados previamente, como Entity Extraction o Vertex AI Matching Engine en tus propios datos, acelera de forma significativa la creación de valores desde los datos; ya no tendrás que limitarte solo a la clasificación o regresión.
Migrar con confianza
Te sugerimos enfocarte en tu objetivo, que generalmente responde a la pregunta “¿con qué rapidez puedo innovar?” Google y Nubosoft pueden ayudarte con lo siguiente:
- Piensa en todas las actividades innovadoras que quieres hacer y que no se ejecutan en la actualidad, configura nuevos proyectos y transfiere los datos que necesitas para llevarlos a cabo. Podemos ayudarte a crear estos casos de uso nuevos y duplicar las fuentes de datos que necesitarás.
- La segunda consideración es el costo. Observa las instancias de Teradata muy costosas que ejecutas. Existen muchas formas en las que podemos ayudarte a migrar sin tener que cerrar todo.
- Observa tus sistemas de ERP, como SAP, los sistemas de Salesforce y Oracle. Si quieres optimizar tu cadena de suministro, realizar la puntuación de clientes potenciales o detectar fraudes, es importante que puedas conectar tus cargas de trabajo analíticas a tus sistemas de ERP.
¿Deseas dar el siguiente paso? Te dejamos más información sobre Google Cloud y te recomendamos que nos sigas en Linkedin.
