Data Gravity, AI for Cloud e Intelligent Applications: Datos son Productos. (II)

Tres macrotendencias (que se están produciendo en todas las Industrias y Sectores) impulsan la propagación de la Gravedad de los Datos: Las Fusiones y Adquisiciones, las crecientes Normativas en materia de Datos y la evolución de la madurez digital con la adopción acelerada de la Tecnología de Gestión con Inteligencia Artificial.

Las 3 macrotendencias hacen que los Datos tiendan a aglutinarse entre sí, por su propia Gravedad, como lo hacen los objetos con masa. Afrontarlo de la mejor manera, para no perder oportunidades en Innovaciones rentables con los avances en IA que ahora tenemos, empieza a ser prioritario: ¿Debe evolucionar el modo en que creamos valor junto a los Datos integrados como Estrategia? (Todo parece indicar que sí).

Pongámonos en contexto y analicemos, paso a paso, lo que llega para afrontarlo partiendo de dos análisis que juntos se entienden mejor. 

• Según el Data Gravity Index™ 2.0, en los próximos tres años se crearán 1,2 millones de exabytes de Datos Empresariales incrementales, la mayoría de ellos fuera de la Nube pública. Los principales núcleos de población son los que más Datos crean e intercambian, donde la Gravedad de los Datos crece más rápidamente.
   
• Según McKinsey, "las Empresas con Plataformas arquitectónicas flexibles y adaptables tienen menos probabilidades de experimentar dificultades de integración tras una fusión".
   

Mientras las fusiones y adquisiciones se suceden, ¿qué ocurre con los Datos? Que aumentan con los flujos de trabajo digitales y se propagan. 

A medida que crece la Gravedad de los Datos, crece al mismo ritmo la preocupación en las Organizaciones por los retos que esta tendencia provoca y por eso es necesario prestar especial atención a cómo se despliegan los Datos y conecta la infraestructura y los conjuntos de Datos. 

Asistimos a una avalancha abrumadora de Datos, muchos generados con herramientas de Inteligencia Artificial, en algunos casos con poca base científica o escaso criterio contrastado, esto ocurre sobre datos recogidos que contienen sesgo, errores o contradicciones, lo que contribuyen a la desinformación, la propagación del error o a la creación de informaciones inexactas, lo que conlleva a pérdidas significativas, por estrategias deficientes o problemas que podrían ser solventados con una higiene de los Datos adecuada. Es un hecho que los volúmenes de Datos crecen exponencialmente, un fenómeno que presenta demasiadas incógnitas para las Empresas.

La Gravedad de los datos coloca el Data Management y a todos los Roles, sin excepción, en un lugar central de la Compañía.

Este fenómeno también viene impulsado por la predisposición a almacenar Datos, a veces sin control o sin valor, incluso el hecho de implementar Servicios y Aplicaciones para su tratamiento, comprensión y reutilización, dado el volumen y la complejidad que presentan los Datos pueden incrementar su Gravedad. Una gran cantidad de Datos requiere una gran Infraestructura de almacenamiento y red robusta, lo que genera costos significativos. Al igual que moverlos entre ubicaciones que convierte el proceso además de costoso en lento y complejo.

La complejidad de los datos dispersos en múltiples ubicaciones dificulta su gestión, organización y análisis. Esto puede conducir a problemas de calidad de datos, redundancia e inconsistencias.

1. La Gravedad de los Datos crea Silos cuando diferentes Departamentos o unidades de Negocio almacenan sus Datos de forma aislada, lo que impide la colaboración y la visión holística de la Información.
    
2. El acceso y procesamiento de grandes conjuntos de Datos ubicados en diferentes sitios puede generar latencia y afectar el rendimiento de las Aplicaciones Empresariales.
    
3. La concentración de Datos en una ubicación aumenta el riesgo de ataques cibernéticos y violaciones de datos. Además, el cumplimiento de las regulaciones de Privacidad de Datos se vuelve más complejo.

Estrategias que podemos implementar para minimizar el impacto negativo de la Gravedad de Datos.

Adopta una Arquitectura de Datos distribuida. 
Distribuir los Datos en múltiples ubicaciones, como Centros de Datos regionales o en la Nube, puede reducir la latencia y mejorar el rendimiento.
Implementa Soluciones de gestión de Datos en la Nube. 
Las Plataformas en la Nube ofrecen herramientas escalables y flexibles para administrar, almacenar y analizar grandes volúmenes de Datos.
Aprovecha las Tecnologías de Análisis de Datos perimetrales.
Procesar y analizar los Datos cerca de la fuente donde se generan puede reducir la necesidad de transferir grandes cantidades de Datos y mejorar la latencia.
Crea Estrategias de Gobierno de Datos para impulsar la innovación. 
Establece políticas y procedimientos claros para la Gestión de Datos ya que ayudan a garantizar la Calidad, la Seguridad y el Cumplimiento.
Fomenta una Cultura de Datos basada en la fiabilidad de la mejora.
Formar a los empleados sobre la importancia de los Datos y cómo usarlos de manera responsable puede mejorar la colaboración y la toma de decisiones basada en Datos.

Abordar los retos de la Gravedad de datos es fundamental para todas las Empresas que buscan aprovechar al máximo el valor de sus datos. 

Al implementar las estrategias adecuadas, las Organizaciones pueden desbloquear información valiosa, esto debe ocurrir cuando integramos a los Roles en la dinámica de trabajo impulsada por AI Data-Driven, ayudando a mejorar día a día y en los lugares que ocupan la Eficiencia Operativa, que permite llegar a un segundo bloque de este asunto, la importancia de la Innovación desde el conocimiento con Datos fiables y tomando, de este modo, decisiones mejor informadas para lograr los objetivos empresariales marcados. La Nube adaptativa puede ser una herramienta valiosa para gestionar la Gravedad de Datos, pero es importante evaluar cuidadosamente las necesidades y limitaciones antes de tomar una decisión.

La Gestión de una Nube adaptativa puede ser más compleja que la de una nube tradicional, debido a la necesidad de ajustar continuamente los recursos y la infraestructura.

No obstante, la Nube adaptativa es una opción que se debe contemplar para abordar la Gravedad de Datos debido a sus características, ya que puede mitigar los efectos negativos de varias formas.

• Permite aprovisionar recursos rápidamente para atender a las demandas de procesamiento y almacenamiento de Datos, lo que evita cuellos de botella y latencia.
• Los proveedores de Nube adaptativa ofrecen la posibilidad de ubicar los datos en Centros de Datos cercanos a las Aplicaciones y usuarios que los necesitan, reduciendo la latencia y mejorando el rendimiento.
• La Nube adaptativa facilita la integración de herramientas de análisis de Datos directamente en la Infraestructura, permitiendo un Análisis más rápido, enriquecido y eficiente de los Datos.
• Al pagar solo por los recursos utilizados, las Empresas pueden evitar la insostenibilidad en el aprovisionamiento desmesurado y reducir los costos asociados a la Gravedad de Datos.

Es recomendable realizar un análisis y extraer una amplia evaluación de las diferentes opciones de nube disponibles.

Toma una decisión, sobre la Nube que vayas a usar, desde múltiples aspectos y bien informada, que te ayude a optimizar la Gestión de Datos y minimice los problemas derivados de la Gravedad de Datos, incluyendo los aspectos adicionales e intrínsecos de la Organización.

Los Datos confidenciales o regulados pueden requerir un mayor nivel de seguridad y control, lo que podría inclinar la decisión hacia una nube privada o híbrida.

La Organización debe evaluar si cuenta con las habilidades y recursos necesarios para gestionar una nube privada o híbrida.

Microsoft Cloud reúne las capacidades avanzadas para que las Organizaciones accedan al flujo de optimizaciones con el flujo de procesos integrados con Datos fiables para crear Automatizaciones rentables que den visibilidad a la Eficiencia Operativa, con Mediciones impulsadas con funcionalidades que incluyen Inteligencia Artificial y que van incrementando el valor de la Digitalización Inteligente con la mejora,  al usar y crear  Innovaciones que se integran en la Nube de Microsoft, con servicios nativos que se optimizan con la Nube, escalando Soluciones de Datos, Plantillas de Aplicaciones y Desarrollos controlados de modelos de IA para ser relevantes con la optimización y automatización de procesos y seguir siéndolo en cualquier Industria con la capacidad de escalar innovaciones con menos riesgo.

Las Soluciones de Gestión que incluyen en su funcionalidad nativa Inteligencia Artificial pueden ayudar a los desafíos que todas las Organizaciones van a tener que afrontar con Data Gravity. La IA ayuda a aumentar las capacidades de integración del dato en cualquier tarea, encontrando la información correcta y las respuestas que necesitan los usuarios para crear la Eficiencia Operativa deseada.

1. Ayudan a optimizar finanzas, operaciones, proyectos, ventas y servicios.
2. Mejoran la Productividad, la Comunicación y la Colaboración entre todas las partes.
3. Optimizan la Experiencia de todos los Usuarios (internos y externos).
4. Fortalecen la Seguridad con Privacidad y Gobernanza de datos en Aplicaciones y Dispositivos.

De Business Applications a Intelligent Applications: el ERP y su transformación unida a AI for Cloud para hacer frente a la Gravedad de los Datos.

La funcionalidad de la IA cada vez más integrada al ERP y a todas las Plataformas Cloud crean de forma natural la evolución de las Business Applications a Intelligent Applications que llegan para afrontar este desafío. Una de las bases más importantes del actual desarrollo de la IA para el ERP es la de aunar el Data Management, Data Analysis y Data Automation.

Un ejemplo acorde con esto ya fue anunciado sobre la versión preliminar de un complemento de Trazabilidad para Dynamics 365 Supply Chain Management que permitirá a la Industria de la Fabricación y Suministro aumentar la visibilidad de la genealogía de sus productos, a través de las diversas fases que componen la Cadena de Suministro.

El nuevo enfoque de la Aplicación para consolidar la trazabilidad de procesos con datos ayudará a realizar un seguimiento de los eventos y atributos a lo largo de los procesos de la Cadena de Suministro y proporcionará una interfaz para consultar y analizar Datos. El propósito es el de poder crear el nivel de escala necesario para repetir las Soluciones de IA en todas las líneas de producción y sitios. 

En la misma orientación, está evolucionando el ERP junto a CRM, como muestra la integración cada vez más acusada de ambas y entre Roles que trabajan con la Aplicación Dynamics 365 Customer Service y Dynamics 365 Field Service, como ejemplo reciente de las nuevas actuaciones que llevan, ayudando a aumentar esta colaboración con Datos fiables integrados y casos documentados en tiempo real, para la resolución de tareas o incidencias con los Clientes que permiten consolidar Experiencias excepcionales con las Empresas, en mejoras que incluyen las resoluciones satisfactorias y fluidas de las tareas y los casos, al personalizar la Experiencia del Cliente focalizada en los casos llevados.

A esto, además, podemos encontrar que se van incluyendo Soluciones Adaptables de gran valor para el Negocio, como las Soluciones de Contact Center en la Nube, que crecen e introducen el modelo de Servicio adaptable (y flexible) de Atención al Cliente y Usuario, para acceder a una forma de trabajar cada vez más integradora y que, al mismo tiempo, permite cumplir con las necesidades en Proactividad, Privacidad de Datos y Eficiencia Operativa moderna, aprovechando la Tecnología con IA, apoyando a los Agentes encargados de los Servicios con Conocimientos compartidos y adaptando los Servicios de Atención a las necesidades de los Clientes, tanto en horarios de Atención como en formas de acceder a los Servicios.

En todo caso, la mejor opción para hacer frente a la Gravedad de Datos dependerá siempre de las necesidades específicas de cada Empresa y, por supuesto, del Talento de las Personas en sus Roles para saber evitar la desinformación de los Datos y la pérdida de valor empresarial derivada de su falta de consistencia.