Data Health: qué es y como beneficia la gestión de la calidad del dato

Data Health: qué es y como beneficia la gestión de la calidad del dato

Data Quality, Soluciones digitales para tu negocio

El data health determina la calidadde los datos de tu empresa

“Salud de los datos”. Puede sonar a término marketiniano, pero lejos de este fin puramente comercial, hace referencia a todo un proceso dentro de la digitalización donde la calidad de la información extraída de nuestras bases, se convierte en el baremo que garantiza si nuestras decisiones basadas en datos son correctas o nos pueden inducir a error. En definitiva, cuando hablamos de data health, hablamos de la capacidad de diagnosticar y saber si podemos fiarnos de nuestros datos o, por el contrario, debemos intervenir en alguna de sus fases de producción.

 

 

¿Qué es y en qué consiste el data health?

En esta introducción ya hemos comentado términos relevantes que nos sirven para poder visualizar de forma más completa a qué nos referimos a la hora de hablar de data health: concretamente hemos hablado de “diagnóstico” y de “salud”. ¿Por qué nos referimos con términos médicos a un proceso puramente de gobierno, ingeniería y arquitectura del dato?

El siguiente símil nos puede ayudar a ver con claridad cómo funciona todo lo relativo al funcionamiento del data health o salud del dato: nuestro organismo se compone de múltiples sistemas independientes pero que actúan como un todo (sistema respiratorio, digestivo, inmunitario, etc.). Un solo fallo en alguno de estos sistemas y la salud general se resiente en mayor o menor medida.

Con los datos de la empresa ocurre lo mismo: provienen de diferentes “sistemas” (marketing, IT, ventas, RRHH, finanzas, etc.) y debemos asegurarnos en todo momento que su ingesta, su tratamiento, son lo suficientemente “saludables” como para que no produzcan un colapso o fallo en el correcto y orgánico funcionamiento de la empresa como un todo.

Siguiendo con el símil médico, no todos los organismos son iguales: los hay más propensos a enfermar, los hay más atléticos, quienes siguen una buena alimentación o los que deben estar constantemente a dieta, etc. En cualquier caso, todos necesitan periódicas revisiones y tratamientos en el caso de encontrar que algo no va bien. Mismo caso que las empresas, cuyas necesidades, mercados y comportamiento de los clientes son totalmente distintos según sector, capital, proyección, etc.

Lo que sí es común a todas es la necesidad de, para poder basar sus decisiones correctamente según la información que manejan, garantizarse en todo momento que, tanto su organización como los procesos llevados a cabo en el tratamiento del dato, son “saludables”.

 

 

Data Quality y Data Health: dos conceptos básicos para un excelente gobierno del dato

Esa necesidad común a todas las empresas, indistintamente del tamaño o dedicación, es lo que une los conceptos de calidad y salud del dato. Así, data health es el fin: asegurar que en todo momento el viaje del dato (desde que ingresa a nuestras bases hasta que se obtiene información válida de él) se produce de forma adecuada y “saludable”. Data quality es el tratamiento: todo el procedimiento al que se somete al dato durante su viaje para que no produzca daños ni un mal funcionamiento al sistema, la garantía de que toda fuente de información de la que se nutre la empresa es de la suficiente calidad como para que se pueda obtener de ella crecimiento y toma de decisiones adecuadas.

¿Y cómo sabemos que nuestros datos son de calidad y, por tanto, saludables? Tomar un medicamento no basta para estar saludables: a este tratamiento debemos acompañarlo de buenos hábitos, práctica de ejercicio, una dieta equilibrada, etc. Con la gestión de datos sucede lo mismo: no se trata de aplicar un tratamiento, sea ocasional o recurrente, a nuestras fuentes de información, sino de crear todo un ecosistema adecuado para garantizar la calidad del dato y, con ello, disponer de un buen data health. Es aquí donde data quality y data health se encuentran dentro del concepto más amplio de gobierno del dato.

El gobierno del dato amplia el tratamiento (data quality) con otros conceptos o procesos que aseguren la buena salud de la información de la empresa. Así, un data governance se compone de medidas preventivas (una correcta arquitectura e ingeniería del dato que asegure la ingesta, el almacenado y la integración adecuada de los datos), tratamientos eficaces (calidad del dato) y cultura de apoyo (organización data-driven, en la que todos los implicados establecen medidas de cuidado y mantenimiento de los datos).

En definitiva, hablamos de gobierno del dato cuando en el viaje del dato se garantiza su calidad (se presenta libre de errores, limpio), su confianza (tenemos la garantía de poder usarlos para cualquier toma de decisiones) y que cualquier implicado en su producción o tratamiento, puede intervenirlo sin que ello no suponga otra cosa más que añadirle valor. Todo ello se traduce en una excelente salud del dato.

 

 

Procesos para garantizar una buena salud del dato

Calidad y gobierno del dato: dos conceptos clave que garantizan un buen data health pero, ¿cómo desplegamos una estructura data-driven en nuestro negocio? No se trata solo de saber la importancia de un dato saludable y aplicar herramientas que lo proporcionen, sino de dotar a nuestra empresa de la infraestructura, el conocimiento y los procesos que lo blinden. Para ello nos ayudan los siguientes “hábitos saludables”:

 

 

  • Auditar factores de riesgos: lo primero es identificar qué riesgos internos (aplicaciones, herramientas, procesos, metodologías y plantilla de tu empresa) y qué riesgos externos (socios, proveedores e incluso clientes) pueden intervenir en la calidad del dato. Podríamos calificar como factor de riesgo que diferentes departamentos intervengan en el proceso de información sin que queden registrados los cambios.
  • Establecer medidas de prevención: una vez tenemos conocimiento de dónde se encuentran los puntos débiles de nuestra empresa respecto a la gestión del dato, debemos crear protocolos que eviten cualquier riesgo, por ejemplo un correcto etiquetado (que cada dato se conozca de dónde proviene y la razón de estar en las bases) y unas normas específicas a cada departamento implicado en su tratamiento.
  • Automatizaciones de gestión: en la era big data, de media el 60% del tiempo productivo de un gestor de datos se gasta en tareas de limpieza y depuración de bases. El aprendizaje automático puede capacitar a tus sistemas para que reconozcan datos incorrectos y fuentes sospechosas antes de que puedan contaminarlas, aumentando la productividad de la plantilla.
  • Evaluación constante: cuanto antes se detecte un problema de estado de los datos, mayores serán las posibilidades de una intervención eficaz. Por ello, resulta buena práctica la creación de perfiles de datos continuos además de las evaluaciones de todos los datos entrantes y los controles por lotes regulares.
  • Pronóstico continuo: a una evaluación, le debe seguir una receta que determine cómo actuar tanto de forma preventiva, como reactiva. En todo momento debemos saber no solo el estado de nuestras fuentes, sino cómo y desde dónde se está interviniendo en ellas.
  • Equilibrio permanente: a estas alturas ya deberíamos ser conscientes de la cantidad de factores que aplican en la gestión del dato. Tenerlos todos bajo control implica tiempo y modular riesgos como no cumplir con la seguridad y sus regulaciones al respecto (por ejemplo permitiendo un libre acceso a todas las bases). La buena gestión del dato debe sopesarlos y equilibrarlos (por ejemplo, con restricciones de acceso por perfil).

 

Cómo asegurar un buen data health en la empresa

A estas alturas puede que estemos abrumados de la cantidad de información, procesos, riesgos, protocolos y medidas que implican que nuestros datos sean saludables. ¿Existe una solución que nos permita aplicar todo lo que supone un excelente gobierno del dato sin que ello suponga un extenso equipo de data scientist, ingenieros del dato, etc.? La respuesta es sí: herramientas de gobierno del dato.

¿Necesitamos una compleja solución o una red de aplicaciones que procesen el dato desde su introducción en nuestras bases hasta que se tramita como información empresarial? Complejo es el proceso, pero la solución que apliquemos debe ser sencilla en términos de usabilidad, y rentabilidad.

Así, lo primero a la hora de dar con la solución que mejor se adapte a nuestra empresa es plantearnos esta serie de preguntas:

¿Cuánta información manejo en el día a día?

¿Cuánto tiempo me lleva tramitarla?

Y, la que es la pregunta clave a todo ello: ¿estoy seguro de la calidad de la información que se maneja en mi empresa?

Según el nivel de concreción de las tres respuestas, podremos optar por una solución de gobierno del dato integral, parcial (que asegure o intervenga en parte del ciclo del dato) o integrar en nuestro ecosistema de herramientas soluciones que refuercen los procesos productivos (automatizaciones, migraciones a cloud, etc.).

 

 

La implicación económica como factor decisivo

No debemos ignorar que la base de toda actividad empresarial es que toda inversión, reporte mayores beneficios. Por ello, a las preguntas sobre la gestión del dato, le debemos sumar la cuestión: ¿me es rentable aplicar X solución?

La respuesta no es una simple cifra que venga determinada por el coste de X solución, la respuesta viene de medir desde el tiempo (y con ello, dinero) que ya me está costando tener a parte de la plantilla tratando la gestión del dato, hasta el sobrecoste que puede producir tomar una decisión en base a no contar con la información precisa previa.

Ejemplifiquemos estos mismo con una campaña de marketing: no es lo mismo dirigirnos a un target amplio mediante publicidad en internet, que tener un conocimiento exacto de quienes son nuestros posibles consumidores. Con esta información podemos pasar de pagar miles de euros por impactar a un rango extenso (por ejemplo población de 20 a 65 años), a costes mucho más reducidos si tenemos el conocimiento específico de que nuestro target son mujeres de mediana edad. Este significativo ahorro solo lo podemos llevar a cabo contando con datos precisos y de calidad.

En cuanto al ahorro de tiempo, con anterioridad hemos lanzado el dato de que el 60% del tiempo de un data scientist, se dedica a tareas de preparación y limpieza de las bases. Sería demasiado ingenuo pensar que ese tiempo, no tiene un coste asociado… ¿Cuánto ahorro tendríamos para la empresa si, mediante la automatización de la gestión de datos, nuestra plantilla pudiera dedicar el tiempo liberado a otras tareas más productivas?

Demasiadas preguntas, demasiadas casuísticas… pero todas nos llevan a una única respuesta: contar con el sistema de gobierno del dato que mejor se adapte a la realidad de mi empresa. ¿Quieres asegurar la buena salud de la tuya?

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Nuestra misión: devolver el valor de los datos a tu empresa. Nuestra visión: devolver el valor de los datos a la humanidad

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Cultura Elternativa

Cómo ayuda una buena gestión del dato al cumplimiento de los ODS

 

En Elternativa nos tomamos muy en serio la buena gestión del dato, tanto que no la consideramos una mera actividad de negocio: entendemos el dato como una forma de llegar a conocer todo nuestro entorno, herramienta por tanto que nos sirve para cambiarlo en la medida que nos planteemos.

Es por ello que como consultoría digital, tenemos la misión de devolver el valor de los datos a tu empresa, pero como visión queremos ir más allá y ser capaces de devolver los datos a la humanidad. El planteamiento es sencillo: si tenemos las metodologías y tecnología para llegar al conocimiento que tu empresa necesita para crecer, estas mismas herramientas nos son útiles para cambiar la humanidad: el clásico pero por ello no menos cierto “piensa en global, actúa local”. ¿Y cómo lo hacemos?

 

Gestión de datos e información: una fuente de poder, una herramienta de cambio

 

Estamos acostumbrados a escuchar desde las escuelas de comunicación que la información es poder, incluso se define a los medios como ese “cuarto poder” con capacidad de controlar, intervenir e incluso manipular la opinión pública. Lo que esta visión sesgada e injusta, obvia que el manejo de los datos también permite cambiar, corregir y mejorar aquello que no funciona correctamente. La clave está en que ese manejo de datos sea “el correcto”.

Ya desde nuestros comienzos hace más de una década, formó parte de nuestro claim el lema “Nos apasionan los datos… no lo podemos ocultar”. Esta declaración de intenciones lleva implícita una pasión por lo que supone la información que los datos nos ofrecen, y como tal, entendemos su uso como un potente eje de decisiones que pueden llevar a quienes la usan a crecer exponencialmente.

Es este “poder” que realmente tienen los datos lo que crea el debate sobre su legítimo uso: como herramienta clave, su uso puede realizarse para el bien social, o propio, siendo este segundo aspecto el que debemos desvincular del término información para hacerlo plenamente válido dentro de la visión de “devolver los datos a la humanidad”.

 

Devolver los datos a la humanidad: mucho más que una declaración de intenciones

 

Desde Elternativa queremos incidir en que, como fuente de poder, los datos pueden ser una herramienta clave del cambio que nos lleve a, entre otros beneficios, poder cumplir con los objetivos de desarrollo sostenible planteados por la ONU para cumplir con ese deseado umbral 2030. 

Estos dos conceptos, buena gestión del dato para empresas y ODS, nos puede parecer a priori que no tengan una relación directa, lo cual nos lleva a error, ya que es el correcto manejo de la información lo que nos permite conocer desde qué podemos hacer de forma particular y colectiva para el cumplimiento de los ODS, hasta abordarlos plenamente de principio a fin.

Es sencillo: tener todos los datos organizados, estructurados, validados… nos ayuda a tomar mejores decisiones, que como visión lo estamos aplicando al entorno de cualquier empresa pero ¿y si esta misma tecnología que ya está disponible para hacer del dato el centro de cualquier decisión, la usamos desde para diseñar un plan de vacunación global, hasta poder poner en común el conocimiento mundial sobre cualquier enfermedad para erradicarla?

Por esta razón, desde Elternativa hemos decidido desgranarte en las próximas semanas, cada uno de los 17 objetivos de desarrollo sostenible a través de cómo los datos ayudan a alcanzarlo.

 

¿Qué son los ODS y para qué sirven?

 

Antes de entrar en más detalles, empecemos por una definición más concreta de los ODS para poder entender su vital importancia. Así, según la propia página de Naciones Unidas, se tratarían de un conjunto de objetivos suscritos a nivel global para erradicar la pobreza, proteger el planeta y asegurar la prosperidad para todos como parte de una nueva agenda de desarrollo sostenible, que complementa a la emprendida en el año 2000 bajo el nombre de Objetivos de Desarrollo del Milenio. Cada objetivo tiene metas específicas que deben alcanzarse con fecha límite en 2030

La ONU también especifica dentro de su definición de ODS, la importancia de que toda persona se implique en la consecución, ya sean gobiernos, el sector privado, la sociedad civil o a título personal. De ahí a que cada objetivo quede abierto para su resolución en todos los ámbitos posibles y estén interconectados para que al abordar cada uno de ellos se facilite la consecución de todos.

 

 

¿Cuáles son los 17 objetivos ODS?

 

Tal como hemos comentado, la ONU plantea un total de 17 objetivos referenciados entre ellos y adaptados a diferentes niveles de actuación (como individuo, como empresa, etc.) cuyo abordaje nos permite cumplir con los pactado en la Agenda 2030. Estos objetivos son:

 

 

 

 

Fuente de la imagen: ONU

  1. Fin de la pobreza
  2. Hambre cero
  3. Salud y bienestar
  4. Educación de calidad
  5. Igualdad de género
  6. Agua limpia y saneamiento
  7. Energía asequible y no contaminante
  8. Trabajo decente y crecimiento económico
  9. Industria, innovación e infraestructura
  10. Reducción de las desigualdades
  11. Ciudades y comunidades sostenibles
  12. Producción y consumo responsable
  13. Acción por el clima
  14. Vida submarina
  15. Vida de ecosistemas terrestres
  16. Paz, justicia e instituciones sólidas
  17. Alianzas para lograr los objetivos

¿Cómo se pueden lograr los 17 objetivos ODS?

 

El planteamiento de cada uno de los objetivos y su interconexión con los restantes está pensado para que se puedan llevar a cabo desde distintos grados de compromiso y perfiles. Así, buceando en cada uno de ellos y de forma global a través de otras secciones de la página de la ONU, encontramos desde cómo cumplirlos mínimamente, -con acciones que podemos llevar fácilmente a cabo de forma cotidiana y sin apenas esfuerzo-, hasta cómo asumir la consecución completa de todos ellos.

Esta escala contempla desde acciones que van desde la concienciación (apagar aquello que no se usa) hasta la reivindicación (manifestar públicamente la inacción de empresas / gobierno / instituciones). Sea cual sea el grado de implicación, en todo caso estaremos trabajando para la consecución de los 17 objetivos.

Desde Elternativa en los próximos meses nos centraremos en cómo alcanzar el cumplimiento completo de cada ODS a través de los datos desde diferentes perspectivas: tanto micro, como macro. No es el sentido de estos artículos que desde hoy emprendemos dar consejos ni ser “espejo” de lo que una empresa con responsabilidad social corporativa debería ser al respecto de los ODS, sino de visibilizar cómo con un mínimo interés, el buen uso del dato puede servir tanto para crecer empresarialmente, como para hacerlo en un marco plenamente sostenible.

 

La información como eje de cambio para cumplir los ODS

 

Según información del sector, hasta un 23% de los datos que se manejan dentro de una empresa permanecen ocultos. Esto significa que un 23% de los recursos generados en una empresa, sea de la índole que sea, se desperdician en el sentido que no generan ni beneficio, ni resultan útiles.

Este hecho ya choca con el 12º objetivo: “Producción y consumo responsable” pero ¿y si el 23% de la información ignorada refiere a otros pilares como el correcto uso de la energía (7º objetivo), trabajo decente y crecimiento económico (8º objetivo) o comunidades sostenibles (11º objetivo) por poner un par de ejemplos?

¿Sabemos como empresa cuántos recursos energéticos gastamos?, ¿cuánto del trabajo de nuestra plantilla se puede mejorar y con ello aumentar la productividad?, ¿conocemos el impacto que tiene nuestra actividad en nuestro entorno más inmediato? Es este el tipo de información que permite el cambio que la ONU nos propone.

En los próximos meses iremos desgranando cada uno de los 17 objetivos y aportando cómo el manejo de los datos y el uso de tecnología en cada caso puede permitirnos cumplirlos, porque una década después nos siguen apasionando los datos, y creemos que es nuestro propio objetivo devolver el valor de los datos tanto a los negocios, como a la humanidad.

 

 

 

Razones por las que migrar a cloud computing en procesos de transformación digital

Razones por las que migrar a cloud computing en procesos de transformación digital

Transformación digital data-driven

Cuando pensamos en la nube, siempre acabamos pensando en el almacenamiento “ilimitado”: una solución competitiva a los problemas de capacidad que llevan implícitos los sistemas on premise. Pero las ventajas que todo sistema cloud computing ofrece van mucho más allá, y se están convirtiendo en claves para todo proceso de transformación digital que se lleve a cabo en las empresas. ¿Por qué debemos migrar a cloud en el proceso de digitalización de nuestra empresa.

5 motivos por los que migrar a cloud en procesos de transformación digital

 

 

#1 Alta capacidad de adaptación a innovaciones y nuevos servicios

 

La naturaleza de toda empresa es crecer. Solo pensando en crecimiento nos convertimos en competitivos, y solo las empresas competitivas resisten al constante cambio de hábitos, de entornos y de procesos a los que se someten en la era tecnológica. Esta premisa requiere por tanto que todas las soluciones que rodeen a nuestra empresa estén concebidas para que cuando se necesite, se aumente su uso o se incorporen nuevas herramientas.

Para ello, las tecnologías en cloud permiten que cualquier evolutivo, actualización o nuevo servicio se incorporen a mayor velocidad y con mayor agilidad que en soluciones on-premise, que requieren de una planificación más meditada y no se disponen de inmediato.

 

#2 Fácil integración con otros sistemas

 

La interoperabilidad es una cualidad que en las empresas en constante crecimiento debe ser objetivo común. Podemos (y así suele suceder) contar con diferentes sistemas de captación de información y provenientes de distintos proveedores y departamentos, pero todos ellos deberían estar bajo un mismo mando o paraguas de control, ya que de otra forma no solo corremos el riesgo de que se pierda información ante un flujo descontrolado, sino que además no optimizaremos funcionalidades que estén pensadas para actuar en cadena y/o no tendremos la forma inmediata de intervenir ante información que precisemos al momento o que sea errónea y se introduzca en nuestras bases.

Los sistemas cloud facilitan esta integración de forma mucho más ordenada, automática y ágil que on premise, donde es más frecuente un enfoque de silos (trabajo independiente de cada área de trabajo) que posteriormente se pone en común. Al contar el sistema cloud con ventajas como el acceso desde cualquier lugar y permite trabajar de forma controlada a diferentes departamentos en un mismo espacio, ya hay un mayor conocimiento del contenido del conjunto de datos de forma global y se puede intervenir al momento en caso de incidencia o necesidad.

 

#3 La seguridad en la información como una constante

 

Es el mantra del s. XXI: los datos son el nuevo oro de las empresas. Por ello, invertir en sistemas seguros y que permitan una mejor gestión y protección de éstos es clave. Mantenerlos en la nube no solo supone tenerlos protegidos de ciberataques o intrusiones no deseadas / autorizadas (concepto que nuevamente desarrollaremos más adelante), sino que, en caso de fallo del sistema, la recuperación de la información es mucho más sencilla y rápida que si los tuviéramos on premise.

Un fallo en sistemas on premise significa tenerlos inoperativos mientras no funcione o causando error a otros procesos. Sin embargo, es común que en sistemas cloud existan diferentes copias y servidores que se hacen funcionar de forma automática en caso de fallo en uno de los sistemas en los que se aloje la información. Esto conlleva que mientras se soluciona, no se para por completo la actividad empresarial.

 

#4 Migrar a cloud = ahorro de costes

 

El coste de una herramienta o sistema no solo se debe medir en cuánto se invierte en su implementación, sino en el ahorro que una vez puesto en marcha, supone para toda la organización. Así, todo sistema que suponga reducir los tiempos invertidos en otras tareas, significa un ahorro significativo al liberar horas de trabajo.

En este sentido, nos encontramos con que implementar o migrar a cloud supone ahorro no solo en la creación, mantenimiento y actualización del entorno, sino también en cuanto libera tiempo en la plantilla de soporte y técnica que puede dedicarse a tareas de mayor valor y elimina los ciclos de actualizaciones, que además de costosos, resultan lentos y tediosos, al actualizarse automáticamente el sistema de forma periódica.

 

#5 Desarrollo continuo y ágil

 

Un entorno competitivo requiere tiempos reducidos a la hora de implementar nuevas soluciones, pero tiempos reducidos no debe ser igual a “implementar con prisas”: en todo momento debe existir la garantía que lo que se implementa, se hace acorde a lo que su entorno demanda y sin interferir en otros procesos que ya funcionen correctamente: la implementación en todo momento debe ir enfocada a la mejora total de los procesos.

En este sentido, las soluciones cloud cuentan con un tiempo de comercialización más rápido y mejoras en la agilidad del desarrollador, al contar con capacidades nativas de ciclo de vida de desarrollo de software y rendimiento en cloud, procesos de DevOps optimizados con CI/CD y entornos. Todo ello supone una mejora sustancial frente a los tradicionales desarrollos on-premises, que se llevan a cabo utilizando un número mínimo de entornos y ofrece una menor libertad a la hora de experimentar y colaborar.

Migrar a cloud es un objetivo prioritario dentro de los procesos de transformación digital dentro de las empresas

Migrar a cloud y gobierno del dato: claves en la transformación digital

 

Hemos visto a grandes rasgos 5 razones de peso por las que integrar cloud en procesos de transformación digital, pero entre ellos hay uno clave a la hora de establecer un sistema de gestión integral de los datos que nos permita obtener el máximo rendimiento y la máxima información de nuestras bases. Ese factor es la integración con otros sistemas, la coordinación y la centralización de la información.

Tal como indicábamos, a pesar de que adoptemos el cloud computing como solución de almacenamiento generalizada, es natural que conviva con otros sistemas externos (herramientas, reportings, etc.) o incluso combinemos un sistema híbrido de almacenaje en la nube y on-premise mediante servidor propio. La clave de tener bajo control esta compleja red está en cómo integramos cada una de sus partes: cómo tenemos mapeado, reconocido, y por tanto, controlado, el viaje del dato desde que entra en nuestros sistemas, hasta que se convierte en información útil para cada demandante de ésta dentro de la organización.

Es este proceso lo que definimos como “gobierno del dato”, que hemos calificado como complejo debido a la multitud de partes pero que según la herramienta y el sistema que adoptemos, se puede convertir en algo sencillo, controlable y gestionable desde un mismo panel de mando.

 

La integración de todos los sistemas pertenecientes o intervinientes en el viaje del dato es clave para obtener información precisa, clara, verdadera y útil

 

Los sistemas cloud, al agilizar y mejorar la conectividad, permiten establecer una red de nuestros sistemas en el que se analice cada proceso producido dentro de la arquitectura de datos construida. Además, al tener la información de todos los silos posibles, resulta imprescindible para crear una “única visión de la verdad”, es decir, presentar la información de la forma más precisa, clara, carente de errores y por tanto útil posible.

Esto lo posibilita gracias a herramientas que trabajen conectadas a la nube y que mediante el mapeo y establecimiento de criterios de calidad (data quality), reporten al instante la información que no resulte del todo adecuada (por duplicidad, imprecisión, error, omisión, etc.) para que se pueda intervenir en ella, gestionando la restante para su disposición validada.

Por otra parte, los sistemas cloud permiten un acceso interdepartamental, pudiendo trabajar en el proceso de disposición de datos incluso áreas que no dispongan de un conocimiento técnico sobre datos elevado, gracias a sus paneles intuitivos y la posibilidad de intervención de IT al momento en caso de error.

 

La importancia de un departamento IT centrado en su trabajo gracias a cloud

 

Pese a su indudable labor indispensable en toda empresa digitalizada, IT suele apreciarse como un departamento ajeno a la realidad cotidiana de la empresa. Solemos acudir a ellos en caso de incidencia técnica, pero no están involucrados ni tienen un conocimiento concreto de cómo funcionan y trabajan otros departamentos.

Este hecho faculta que en el momento en el que se les realiza alguna demanda, previamente tengan que recabar información que no siempre les llega en el “lenguaje” que manejan. Este proceso conlleva un entendimiento entre departamentos y un seguimiento que requiere tiempo, que puede ser fácilmente aliviado con las funciones de autoservicio, entre otras, que la computación en la nube facilita.

Por otra parte, el hábito cada vez más creciente de la deslocalización y el uso de dispositivos ajenos a la empresa, supone que IT deba tener un mayor control de su uso, que disminuye gracias a la posibilidad que en cloud se facilita de medidas de autentificación o bloqueo a grandes conjuntos o solo a aquellos que por necesidades internas se quieran proteger.

Razones por las que migrar a cloud

Mitos y verdades sobre sistemas cloud computing en trasformación digital

 

La tecnología cloud no solo está ganando cada vez más adeptos, sino que poco a poco se va integrando de forma natural en procesos de transformación digital, siendo indispensable para estrategias como la del gobierno del dato. Si esta creciente implantación no hándicap suficiente, probablemente frene para su adopción ciertos mitos que sobre esta tecnología existen y que a continuación queremos detallar.

 

¿Es la nube una tecnología segura?

 

Los sistemas on premise ofrecen cierta sensación de seguridad sobre la propiedad de la información: nuestro servidor es solo nuestro y, por tanto, es más seguro que alojar nuestros datos en una plataforma externa.

Esta concepción es muy analógica y errónea en una sociedad altamente tecnológica que adopta día tras día nuevos sistemas basados en IoT, IA o realidad aumentada que hacen cada vez menos posible que la capacidad de un servidor interno soporte la entrada de datos de forma totalmente controlada y aislarlo lo suficiente como para no ser objetivo de ciberataque.

En cuanto al sistema cloud, es común que la seguridad de los datos, corra a cargo del proveedor o que, al menos se comparta la responsabilidad. Este hecho supone que el grado de seguridad de las empresas proveedoras sea más que alto: por cuestiones de confianza del cliente, y por cuestiones reglamentales, ya que en caso de poner en peligro información sensible, se exponen a multas por RGPD que en algunos casos pueden resultar millonarias.

 

¿Es el cloud computing una tecnología cara?

 

Tendemos a relativizar el coste de una tecnología respecto a su implementación más inmediata, sin contemplar el ahorro derivado de su posterior uso. Aun así, los sistemas cloud no difieren en costes mucho más de lo que pueda costar la implementación y mantenimiento de un sistema on premise.

No obstante, el ahorro es mucho mayor a posteriori si tenemos en cuenta cuestiones como las descritas sobre el papel de IT: con un sistema tradicional, al departamento técnico le costará mucho más hacerse entender con otros departamentos e intervenir en el problema que teniendo un panel de mando detallado sobre qué ha pasado en cada espacio de trabajo. Estas horas de trabajo ahorrado se traduce en horas que IT puede dedicar a otras mejoras y, por tanto, en horas más productivas.

Lo mismo sucede con el tiempo que destinaríamos debiendo tener en cuenta la localización para realizar tareas concretas. Al permitir una conectividad segura y deslocalizada, se puede trabajar en la obtención de información de forma remota, evitando desplazamientos, ajustar agendas y, por tanto, optimizando horas y horas, que ya sabemos que tiempo = coste.

 

¿Es el proceso de migrar a cloud complejo?

 

Para empezar, las herramientas que facultan el trabajo en cloud o híbrido, destacan por su interfaz sencilla y por una usabilidad que permite que cualquier persona involucrada pueda intervenir sin conocimientos técnicos.

Por otra parte, tanto la propia migración como la digestión de datos una vez implementado el sistema cloud, cuenta con automatismos que no requieren mayor supervisión y tiempo en el proceso de migración. Todo ello hace que no haya cambios sustanciales en la forma en la que se trabajan los datos on premise que en cloud, reportando este último sistema otras muchas ventajas que nos hemos encargado de desgranar a lo largo del artículo.

Estar en la nube es el nuevo estar en internet para las empresas: no se trata solo de una sustancial mejora de los procesos, sino que más temprano que tarde, estará tan implementada en nuestro día a día que no abordarla supondrá un retraso para quienes no den el paso en firme, ¿por qué esperar?, ¿por qué no ganar ventaja competitiva aplicando desde ya todas las ventajas que ofrece esta tecnología?, ¿no sabes por dónde empezar? ¡Te ayudamos!

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Hablar a estas alturas de nuevas tecnologías resulta una contradicción, ya que muchas de ellas se encuentran plenamente instauradas en nuestro día a día desde hace años e incluso décadas. ¿Sabías que algo tan “novedoso” como la inteligencia artificial, “nació” en la década de los 50? El motivo por el que nos suena tan actual es porque es ahora en plena tercera década del s. XXI, cuando se está explotando todo su potencial y sus aplicaciones se están democratizando hasta no necesitar un título de ingeniería para hacer uso de ellas.

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La inteligencia artificial para quienes no la usan a diario, supone un término muy ligado a lo que las historias de Hollywood y los libros de Philip K. Dick y Asimov entre otros, ha calado culturalmente, pero la realidad es que se trata de un conjunto de tecnologías no solo casi centenarias, sino además muy asentada en nuestro día a día y que ofrece soluciones muy eficaces a procedimientos que usamos sin darnos cuenta. Es por ello que, tras definir el término y los usos de la inteligencia artificial, desde elternativa nos gustaría profundizaros en su origen, los datos más relevantes, curiosidades históricas y su actual auge en sectores como el retail, la banca y los seguros entre otros.

 

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