El volumen de datos que la digitalización, tanto en el mundo doméstico como en los negocios, genera (y va a continuar generando) aumenta día con día, ya sea a través de las interacciones del usuario con las aplicaciones – sean o no corporativas -, o a través de ambientes y soluciones que cada vez están más conectados.

No es coincidencia que, en el último Visual Networking Index (NIV), Cisco previó que para el año 2022 habrá un tráfico mensual de 396 exabytes de datos en las redes de todo el mundo; cinco años atrás eran 122 exabytes – lo que representa un incremento de más del triple en el período.

Hay una explosión de datos y un incremento en la complejidad de la gestión de estos datos. ¿Cómo capturar, almacenar y obtener valor de ellos, es decir los conocidos «insights», que pueden ayudar en la toma de decisiones en los negocios? ¿Y cómo hacerlo sin perder de vista la seguridad de una información tan sensible?

Estas son cuestiones preocupantes, en especial al considerar la magnitud del desafío tecnológico y de gestión que las respuestas plantean, como también la velocidad con la que se está llevando a cabo la transformación digital entre organizaciones. Quien se quede por último en el uso de los datos dentro de una economía dirigida por ellos (data driven) tendrá una alta probabilidad de enfrentar dificultades para competir y, en el peor de los casos, será desplazado.

“Las empresas que no se han dado cuenta de la importancia de esta transformación ya no existen o están en una situación difícil. Estamos atravesando por una gran revolución, no solo en las organizaciones, también en la sociedad en general”, dice José Renato Gonçalves, vicepresidente para América Latina de Orange Business Services. «Los datos no tendrán ningún valor si no son gestionados, si no podemos convertirlos en información que pueda utilizarse en el desarrollo empresarial y, principalmente, para generar una mejor calidad de vida de las personas».

Estas informaciones ya están transformando empresas en varios segmentos, dice el ejecutivo de Orange. Esto está sucediendo particularmente en empresas que utilizan esa información para ofrecer servicios y productos de mayor calidad, y que se apegan a lo que sus consumidores esperan en realidad.

Pero los desafíos incluyen encontrar mano de obra calificada para este nuevo mundo empresarial, una infraestructura segura para enviar, almacenar y procesar adecuadamente los datos, el manejo de esa enorme cantidad de información y, finalmente, su utilización. Después de todo, por muy asertivos que sean esos insights, son seres humanos en cargos de negocios, no de tecnología, quienes tomarán las decisiones.

“Tenemos que mirar a la empresa internamente. Los procesos deben ajustarse para respaldar esta nueva forma de hacer negocios. Aquellos que no están observando la transformación digital y los datos se encuentran en una gran desventaja competitiva”, señala el vicepresidente.

Considerando estos retos, Orange Business Services ha creado y trabaja con el concepto de Data Journey. Este camino comprende seis etapas que organizan y guían a las empresas que desean aprovechar los datos para impulsar los negocios:

Paso 1: Recopilación. Es el primer paso en el camino de los datos. El proceso de captura de la información que generan las personas y los objetos en sus interacciones con sistemas y aplicaciones de diversos tipos. Esto incluye sistemas corporativos tales como CRM, ERP, redes de datos y servicio de atención al cliente, pero también redes sociales, sitios institucionales y objetos conectados (IoT). Todo esto respetando las leyes y regulaciones aplicables.

Paso 2: Transferencia.  Una vez recopilados, los datos deben ser enviados. Pasan a través de redes móviles 3G y 4G (en breve 5G), WiFi, redes fijas, WAN, LAN, entre muchas otras. En resumen, las organizaciones deben preocuparse por la conectividad para enviar los datos desde donde son generados, hasta donde la organización pueda utilizarlos.

Paso 3: Almacenamiento y procesamiento. La computación en la nube juega un papel fundamental en el almacenamiento de datos, ya sea privada, pública o híbrida. Los datos deben estar disponibles para la organización, que debe cerciorarse de un fácil acceso para los sistemas y para los científicos de datos responsables por el análisis. En la nube, es posible procesar la información con suficiente capacidad a un costo variable en el modelo «as a service».

Paso 4: Análisis. Aplicando principios de Data Science, un conjunto de metodologías y de software (Big Data y Analytics), es posible encontrar patrones en los datos almacenados, es decir los insights. Técnicas de Inteligencia Artificial (como Machine Learning) pueden automatizar procesos y acelerar la obtención de valor.

Paso 5: Compartir y crear. Una vez que son generados, estos conocimientos deben llegar al tomador de decisiones y a sus equipos. Si no hay entornos de trabajo digitales que favorezcan el intercambio de información y la colaboración, todo lo se pierde. Por eso la relevancia de contar con un entorno digital de trabajo (digital workspace) y con herramientas que promuevan la interacción y las relaciones con los clientes.

Paso 6: Protección y seguridad. Las empresas deben observar los requisitos de seguridad de la información desde la captación y el análisis hasta el intercambio de insights, esto incluye aspectos que van desde el entorno operativo, pasando por los sistemas de infraestructura de TI y hasta los canales de comunicación con los clientes. La seguridad debe ser pensada de manera integral, incluyendo procesos, software, equipos y empleados, considerando que es imprescindible respetar las políticas de compliance y las normativas de regulación, además del respeto por el cliente.

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