El año pasado, las empresas que duplicaron su apuesta por la transformación digital durante la pandemia vieron su esfuerzos que llegan a buen puerto en forma de ahorro de costes y una gestión de datos más optimizada. Frente a una presión aún mayor para mantenerse resilientes y ágiles en medio de las amenazas económicas globales que se avecinan, las empresas de la región de Asia-Pacífico (APAC) buscan movilizar aún más las tecnologías emergentes, como la inteligencia synthetic (IA) y el aprendizaje automático, que optimizarán la eficiencia operativa y el ahorro de costos.
A medida que más industrias maduren digitalmente y adopten ampliamente las tecnologías de inteligencia synthetic y aprendizaje automático, 2023 será un año elementary para las organizaciones que buscan implementar soluciones tecnológicas emergentes en toda la empresa para cumplir con los objetivos comerciales. Aquí hay tres tendencias clave que probablemente dominarán las prioridades de los líderes empresariales de APAC en el próximo año.
1- Tratar los datos como un activo comercial estratégico
En los últimos años, las organizaciones han generado volúmenes de datos sin precedentes como un subproducto de sus actividades de digitalización y han aumentado los puntos de contacto digitales con los clientes. Esto es especialmente cierto en industrias como las telecomunicaciones, el comercio minorista, la atención médica, la fabricación, los seguros y los servicios financieros. Y con el despliegue anticipado de redes 5G en toda la región, este volumen de datos aumentará significativamente.
En APAC, hemos observado que las organizaciones están haciendo (o pretenden hacer) más con sus datos y reducen el tiempo de creación de valor. Los datos contienen información valiosa para la toma de decisiones comerciales críticas, y las organizaciones más innovadoras y exitosas reconocen los datos como un recurso estratégico que exige su propia estrategia. El aspecto de esta estrategia depende de las necesidades comerciales únicas de la organización, ya que una afecta a la otra. No existe un enfoque único para todos; la estrategia debe seguir evolucionando con las prioridades del negocio.
Lo que es seguro es que tener una estrategia de datos empresariales alineada con la estrategia de nube de la organización y las prioridades comerciales ayudará a la organización a impulsar un mayor valor comercial al mejorar la eficiencia operativa y desbloquear nuevas fuentes de ingresos. Según los hallazgos de Cloudera’s Madurez de datos empresariales informe de investigación, las organizaciones de todo el mundo con estrategias de datos implementadas durante más de un año ven un crecimiento promedio de las ganancias del 5,97 %.
Con las herramientas adecuadas implementadas, las organizaciones de todos los tamaños en todas las industrias pueden obtener fácilmente información procesable a partir de los datos para alcanzar los objetivos comerciales o desbloquear nuevas fuentes de ingresos, especialmente con la disponibilidad de funcionalidades de autoservicio que no requieren operaciones especializadas o experiencia en la nube. .
2- Operacionalización de sistemas de IA adaptativos para una toma de decisiones comerciales más rápida
Con el aumento de la demanda de procesamiento, transmisión y uso compartido de datos en tiempo actual, que impulsan la transformación en organizaciones basadas en datos, anticipamos que más empresas invierten en la creación de sistemas de IA adaptables que pueden ingerir grandes cantidades de datos a intervalos frecuentes y adaptarse a los cambios. y variaciones rápidamente.
Lo que determinará a los ganadores de los rezagados dependerá de la velocidad a la que se puedan ejecutar los análisis predictivos y la relación costo-beneficio relacionada con estos paradigmas algorítmicos. La capacidad de una organización para crear confianza con IA utilizable y explicable para decisiones más rápidas y flexibles separará a los líderes del grupo.
Prevemos que las organizaciones cambiarán su enfoque más allá del algoritmo hacia cosas como tableros predictivos, visualizaciones y aplicaciones listas para el negocio que simplifican el uso de los sistemas de IA para llegar a conclusiones. Estos ayudarán a los líderes empresariales a comprender rápidamente el impacto en su negocio y actuar con confianza.
Hemos estado trabajando con organizaciones de APAC para poner en funcionamiento el análisis de datos y las soluciones de inteligencia synthetic para desbloquear la toma de decisiones basada en datos y la eficiencia operativa, y rápidamente vieron beneficios comerciales distintivos. Por ejemplo, United Abroad Financial institution (UOB) de Singapur utilizó el aprendizaje automático para hacer operativos los análisis y proporcionar información a los usuarios de todo el banco. A través de Cloudera Knowledge Platform, UOB ha lanzado una solución de análisis de depósitos para garantizar que pueda crear depósitos estables con precios óptimos y proporcionar vistas consistentes y precisas de los depósitos. Los resultados son mayores ingresos, menores riesgos y mayor productividad para el banco.
3- Continuación de la transición a la nube pública y la nube híbrida, optimizando los despliegues
El gasto en la nube pública y los volúmenes de carga de trabajo continúan acelerándose para las organizaciones de todos los tamaños, ya que las políticas de prioridad a la nube y la migración a la nube siguen siendo una prioridad. Sin embargo, una cantidad significativa de este gasto se desperdicia a medida que las organizaciones luchan por optimizar los costos de manera efectiva.
De acuerdo a Informe sobre el estado de la nube de 2022 de Flexera, los encuestados estimaron que sus organizaciones desperdiciaron el 32 % del gasto en la nube en 2021, frente al 30 % del año anterior. Dado que la optimización de costos sigue siendo la principal iniciativa en la nube para las organizaciones por sexto año consecutivo, es possible que las veamos optar por estrategias más rentables para brindar resultados de manera rápida y eficiente, que incluyen:
- Migrar más cargas de trabajo a la nube para liberar recursos mientras se impulsa la agilidad
- Implementar soluciones de datos y análisis que puedan administrar el ciclo de vida de los datos de extremo a extremo—desde ingerir datos de múltiples fuentes hasta almacenarlos, procesarlos, servirlos, analizarlos y modelarlos para generar información procesable
- Repatriación de algunos flujos de trabajo de aprendizaje automático a las instalaciones, donde los procesos complejos son más rentables, para optimizar el gasto en la nube para el cumplimiento, la gobernanza y la seguridad.
Aquí es donde el aprovechamiento de las arquitecturas de datos modernas, como Knowledge Lakehouse, Knowledge Cloth y Knowledge Mesh, es esencial para impulsar la eficiencia comercial en diversas operaciones. Además de administrar datos en las instalaciones y en nubes públicas o privadas, estas arquitecturas de datos modernas también están intrínsecamente diseñadas para manejar complejidades como problemas relacionados con la seguridad y la gobernanza. También abordan las preocupaciones de los equipos de TI al permitir el acceso a los datos de la organización.
Las organizaciones pueden considerar pasar a plataformas de datos híbridas para administrar mejor todo el ciclo de vida del análisis de datos y el aprendizaje automático. Las plataformas deben tener características de apertura e interoperabilidad que permitan compartir con facilidad y habilitar la funcionalidad de autoservicio, como Cloudera Knowledge Platform (CDP), que tiene una función integrada de experiencia de datos compartidos (SDX). Estas características brindan a las empresas un modelo común de metadatos, seguridad y gobernanza en todos sus datos.
En normal, las organizaciones deben tomarse el tiempo para evaluar sus objetivos comerciales generales antes de adoptar las capacidades de nube, borde y datos. Es essential determinar el enfoque y las estrategias que mejor se adapten a las necesidades únicas de su negocio y determinar dónde estas capacidades pueden beneficiar a toda la organización y no solo para resolver problemas específicos.
Más información sobre CDP para arquitecturas de datos modernas aquí.
