Tecnologías modernas de base de datos y ERP

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Tecnologías modernas de base de datos y ERP

Las mejores  soluciones ERP en la nube utilizan tecnología de base de datos en memoria, lo que las hace altamente escalables y adaptables. Esto es importante porque son esencialmente los "cerebros" detrás de la transformación empresarial digital. ERP toma todos los procesos básicos necesarios para administrar una empresa (como finanzas, recursos humanos, fabricación y cadena de suministro) y los integra en un solo sistema. Y cuando un ERP moderno funciona con tecnologías de inteligencia artificial, tiene el poder no solo de administrar y procesar  Big Data, sino de analizar y aprender de él.

Analítica avanzada

Para generar valor, es necesario aprovechar y comprender los datos. Mediante el uso de algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático,  la analítica avanzada  proporciona información e informes profundos, precisos y procesables. Las empresas también pueden personalizar las configuraciones de análisis de datos a pedido. Esto les da a los líderes empresariales el poder de actuar con rapidez y decisión, aprovechando una oportunidad o respondiendo al riesgo. 

Conectividad en la nube

La infraestructura basada en la nube es un componente esencial para una transformación digital exitosa y el establecimiento de redes de IoT y sistemas comerciales conectados. El acceso centralizado y bajo demanda a todos los sistemas, activos y datos permite a las organizaciones escalar la infraestructura según sea necesario y cambiar o automatizar rápidamente los flujos de trabajo. Esto ayuda a respaldar las prioridades comerciales y los modelos operativos que cambian rápidamente. Y como nos dice Forrester , a partir de 2021, casi el 60% de las empresas en América del Norte confían en plataformas en la nube, que es cinco veces el porcentaje de hace solo cinco años.

Soluciones de IA y Aprendizaje Automático

Big Data creció junto con la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Para procesar y dar sentido a Big Data, es necesario tener el poder de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Para que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático brinden resultados precisos y significativos, ambos deben tener conjuntos de datos lo suficientemente grandes para respaldar un aprendizaje y análisis sólidos. La asociación de Big Data, IA y análisis es el núcleo de la transformación empresarial y digital, impulsando la planificación predictiva y la automatización receptiva. 

Internet de las Cosas

Los dispositivos y las máquinas en una red de IoT pueden enviar y recibir datos digitales. Los registros de la máquina y los informes de mantenimiento se analizan para optimizar el rendimiento y la eficiencia. Los sistemas comerciales impulsados por inteligencia artificial analizan continuamente esta información en busca de patrones, tendencias y correlaciones. Estos conocimientos ayudan a impulsar el mantenimiento predictivo y los flujos de trabajo automatizados, aumentando la eficiencia y la productividad a lo largo del tiempo a medida que las aplicaciones de aprendizaje automático "aprenden" de los datos de IoT.

Robótica y automatización de procesos robóticos (RPA)

Tanto la robótica como la RPA utilizan procesos automatizados para realizar tareas repetitivas o preprogramadas. Los dispositivos robóticos se componen de piezas mecánicas móviles configuradas para ejecutar tareas físicas específicas. Los procesos de RPA están programados y automatizados de manera similar; sin embargo, existen como procesos de software en lugar de dispositivos físicos, y las tareas que realizan son de naturaleza administrativa.

Los mayores desafíos para la transformación digital

Los estudios de líderes de opinión como McKinsey y Harvard Business Review nos han demostrado que hasta el 70% de las iniciativas empresariales y de transformación digital no tienen éxito. Pero si profundiza un poco más, aprenderá que no son realmente las nuevas tecnologías o las innovaciones comerciales las que tienen fallas. Las debilidades radican en una mala planificación, una mala comunicación y estrategias de cambio, y el fracaso general de los líderes y gerentes de proyectos para incluir y buscar la aceptación de todos los equipos afectados por el cambio.

En otras palabras, de las tres áreas principales de transformación digital mencionadas anteriormente, la “transformación cultural” es a menudo la de la que menos se habla, pero en realidad puede ser la más crucial de todas.

Preparándose para la transformación empresarial digital

En un clima empresarial desafiante, las empresas deben aprovechar todas las ventajas competitivas y, cada vez más, esas ventajas son digitales. Para 2018,   más del 89% de los ejecutivos  había adoptado una política empresarial de prioridad digital. Y para 2021, ese número solo ha aumentado. Sin embargo, como comentamos anteriormente, muchos proyectos de transformación digital se estancan debido a una mala comunicación y planificación.

Considere estos cuatro primeros pasos a medida que avanza en su viaje de transformación digital y hable con su proveedor de software para que lo ayude a comenzar a diseñar una estrategia de transformación y una hoja de ruta y aprender qué soluciones son las mejores para sus necesidades comerciales únicas, estas son:

  • Determina tu punto de partida.  
  • Defina sus prioridades.
  • Construya su hoja de ruta.
  • Prepara tus equipos.

Las empresas cada vez disponen de más datos provenientes de sus procesos de negocios, los cuales necesitan almacenar y procesar para obtener la información de valor que les permita mejorar todos sus procesos productivos. La empresa que sea capaz de realizar esa mejora, obtendrá ese punto diferenciador sobre la competencia que les supondrá conseguir el éxito empresarial.

Por todo esto es tan importante conocer todo lo referente al desarrollo y gestión de un proyecto basado en la analítica de negocio. ¿Qué quiere decir esto? Que cualquier perfil de la compañía (técnico o no técnico) debe conocer las herramientas que actualmente hay disponibles tanto para almacenamiento de grandes volúmenes de datos, como para su procesamiento y especialmente, para el análisis y explotación de dicha información el dato es el activo más importante que tiene actualmente una empresa, por lo que debemos saber muy bien qué hacer con él y como custodiarlo.

En la Maestría en Big Data & Business Analytics del Centro Europeo de Postgrado (CEUPE), te prepararemos para desarrollar tu carrera profesional en ese perfil. De la mano de profesionales del sector, aprenderás todos los conceptos y herramientas, tanto técnicos como analíticos, para poder diseñar, planificar y gestionar un proyecto Big Data con garantías, desde la parte más core del Big Data (Hadoop), pasando por las herramientas de procesamiento de datos (Hive, Spark), almacenamiento de datos NoSql y finalizando con el área de analítica (modelo de 3 capas, gobierno del dato,  machine learning, creación de modelos, visualización, entre otros).

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Miércoles, 29 Junio 2022