Big Data, Cloud Computing e IA como pilares del modelo de negocio moderno

El paradigma de soluciones en la nube ha evolucionado e integrando tecnologías como la inteligencia artificial, el edge computing y la automatización avanzada para optimizar la eficiencia operativa, personalización del cliente y la toma de decisiones en tiempo real. Además, abordamos la métrica como punto de partida de algunas compañías y la importancia de la virtualización como paso clave en el desarrollo de nuevos modelos de negocio, sobre todo del rápido crecimiento de Startups.

Índice de contenidos:

• Cloud Computing el punto de partida
• Cloud Computing y la experiencia de cliente
• Sectores y empresas de Cloud Computing

Cloud Computing el punto de partida

En los valores de una empresa siempre identificamos una marca, la propuesta de valor y diseño de un servicio o producto de cierto recorrido en un contexto local, nacional e internacional, pero también la satisfacción de las personas que están dentro de la organización, puesto que puede convertirse en prescriptores dentro del nuevo modelo de negocio que ha abrazado las tendencias tecnológicas para llegar a otros mercados. Por su parte, cuando un cliente acude a la búsqueda de una solución de Big Data, Analytics o Business Intelligence (BI) lo primero que mira son las siguientes características:

• Escalabilidad. Análisis de grandes cantidades de datos (terabytes) atendiendo al volumen y velocidad, así como a la multitud de fuentes de información en origen y destino.
• Usuarios. Capacidad de escalar las mismas prestaciones de la herramienta a grupos de personas que están trabajando en una organización, con la posibilidad de ir incorporando a más en función de las necesidades de acceso y conectividad. La visualización de los datos y el tiempo de respuesta es clave para que los responsables de negocio puedan tomar las decisiones oportunas en función de la evolución de la información que se muestra en el visor.
• Los clientes que buscan soluciones de Big Data, Analytics o Business Intelligence (BI) en 2024 priorizan la integración con plataformas de inteligencia artificial y machine learning, así como la interoperabilidad con sistemas de blockchain y tecnologías de privacidad diferencial para garantizar la seguridad, trazabilidad y protección de la privacidad de los datos.
• Cada empresa cuenta con su propio sistema, aunque desde la llegada de los sistemas en Cloud Computing hay organizaciones que han preferido el “todo en uno” para “dejar atrás” lo tradicional y crear, personalizar y diseñar su propia nube de trabajo en un entorno seguro bajo la disposición de la mayor cantidad de datos posibles.
• Personalización. Tanto el cliente (fuera) como el trabajador (dentro) desean acceder de manera personal a su información, datos y poder exportar lo que están visualizando para compartir con otros usuarios o personas dentro de un grupo. En Business Intelligence (BI) el concepto de acceso a la API y diseño de las librerías de Javascript es una de las claves más importantes para adaptarnos a la compañía que demanda un servicio concreto de BI o Analytics.
• Atención al cliente. Un tema es ser “creador” y otro dar un servicio, por lo que la atención es uno de los grandes valores en el nuevo diseño de modelos de negocio basados en Cloud Computing que ofrecen soluciones en materia de Big Data a través de una plataforma.
• Seguridad. La protección de los datos, información, documentación y comunicaciones forma parte de los retos cuando pedimos presupuesto a una sociedad experta en Cloud. Además, los responsables se tienen que adaptar a la privacidad de los datos, el protocolo de comunicación y la manera de llegar al trabajador para explicar el nuevo entorno de trabajo. Estamos hablando de soluciones que son adaptadas a todos los dispositivos con acceso a la red, independientemente del sistema operativo y versión. Las fugas de información son analizadas en detalle.
• Valor de una plataforma abierta. Acceso a un espacio donde programar, crear, personalizar y ejecutar acciones representa el interés de la organización en seguir trabajando en la solución contratada, pero analizando la propuesta de valor para adaptarla a la organización desde la horizontalidad.
• Adaptabilidad. El nivel de usuario del trabajador desde que accede a la herramienta, sistema o plataforma, no es el mismo. Las posibilidades de configuración son múltiples. El entorno de programación o desarrollo no es el mismo para todos los empleados de una estructura, porque cada departamento tiene que analizar sus datos y extraer las conclusiones.
• Reducción de costes en hardware. La adopción generalizada de la nube híbrida y el edge computing ha minimizado la necesidad de hardware local, permitiendo una mayor flexibilidad y adaptación a la demanda en tiempo real.
• Mínimo coste en soporte técnico. La llamada, el argumentario para resolver incidencias técnicas y la inversión en un equipo que se dedica a dar soporte las 24 horas, se ha quedado en un plano superior en función de la gravedad, por lo que la resolución de conflictos, en numerosas ocasiones, se resuelve por medio de un foro, vídeo, consulta de una página específica o sistema programado.

Si quieres profundizar en estas herramientas no dudes en echar un vistazo a nuestro Master en Business Intelligence y Data Science. ¿Todavía no saber qué hacer el experto en Big Data?

Sectores y empresas de Cloud Computing