¿Cómo implementar transformación digital con datos?, es la pregunta de diversos líderes empresariales que han visto la evolución que ha mostrado las áreas de TI, el cual ha sido agente de transformación y habilitador.
La aplicación de la tecnología no puede prevenir contingencias sanitarias como las que estamos viviendo, sin embargo, pero puede prevenir la propagación al permitir que sus empleados trabajen desde su casa de forma segura, brindando acceso a toda la información disponible.
Además, podría empoderar y apoyar a las empresas en el terreno durante esta pandemia con los datos correctos, la información de manera segura para tomar decisiones comerciales.
“Esto sólo puede garantizarse con una gestión del panorama de datos bien integrada, distribuida en innumerables puntos de datos hasta el núcleo y la Nube. Por lo tanto, centrarse en la madurez de los datos se ha convertido en una necesidad no solo de ser competitivos, sino también de mantener e impulsar los negocios durante estos tiempos difíciles”, recomienda Fujitsu, compañía japonesa de Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC).
De acuerdo con la empresa, cualquier organización es capaz de explotar de manera proactiva sus datos en busca de oportunidades de crecimiento tiene la ventaja de reaccionar rápidamente y aprovechar la dinámica cambiante del mercado.
Sin embargo, muchas de éstas necesitan tener una organización con enfoque hacia la transformación digital basada en datos.
Según Fujitsu, la estrategia de transformación basada en datos debe aprovechar el enfoque de co-creación para derivar un plan de ejecución que se centre en el negocio del cliente y sus requisitos únicos.
Recomendaciones para implementar la transformación digital
Definición de la línea base de transformación de datos
El primer paso a considerar es crear el plan y la visión de transformación digital de la organización. Identificar a las partes interesadas clave.
Esto se refiere a crear un equipo que explorará y evaluará la distribución de datos en la empresa, desde el borde, hasta el núcleo (local) y la Nube, así como catalogar el ecosistema de las aplicaciones, la infraestructura física y virtual, los tipos de conjuntos de datos y cómo se utilizan.
La implementar este procedimeinto resaltará las limitaciones operativas, que son las brechas potenciales que podrían afectar los resultados comerciales deseados del proyecto de transformación digital que estamos tratando de lograr.
Diseñar la arquitectura de datos
La arquitectura de datos sirve para garantizar un diseño infalible que garantice no sólo la disponibilidad de datos, sino que también proteja los datos en sí. Esto significa determinar si las cargas de trabajo son más adecuadas para las instalaciones locales o la Nube, o ambas, en un híbrido.
Aquí, hay un cambio continuo: según los analistas de la industria, 90% de las organizaciones habrán adoptado infraestructuras híbridas para fines de 2020. Y para 2022, más del 50% de los datos generados por la empresa se crearán y procesarán fuera del centro de datos o la Nube, con esta cifra se espera que crezca al 75% para 2025.
El proceso real de monetización de datos distribuidos requiere la consideración de muchos aspectos, incluidas las especificaciones de la aplicación, los requisitos de rendimiento de la carga de trabajo, el diseño de seguridad y la especificación de servicios.
Construcción del entorno basado en datos
Debido a que los datos valen dinero, protegerlos es una prioridad para garantizar la continuidad comercial de una organización. Las arquitecturas de datos distribuidas son más complejas de proteger, ya que involucran redes externas y Nubes públicas, lo que requiere nuevos enfoques de seguridad.
En consecuencia, se debe implementar un concepto de seguridad integral para la protección y la ciberseguridad para garantizar que los datos empresariales estén respaldados, archivados y recuperados.
Extraer el valor comercial de los datos
El último paso es extraer valor de los datos. Para desbloquear el valor de los datos, además de racionalizar el proceso de recopilación e integración de datos, es esencial aplicar la tecnología correcta con los conjuntos de habilidades adecuados para garantizar que se implemente de manera efectiva para obtener el retorno de la inversión.
Las capacidades de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático mejoran la toma de decisiones y aceleran la inteligencia en los procesos comerciales, eliminan las tareas repetitivas y generan flujos adicionales de ingresos al obtener información sobre los requisitos del cliente.
La empresa señala que el análisis de datos más ‘relevantes’ se traduce en una clara ventaja competitiva para ayudar a cualquier organización a tomar las decisiones correctas y responder más rápidamente a las dinámicas de los clientes y del mercado.
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