Como una arquitectura moderna de datos ayuda a la agilidad y a la resiliencia en momentos críticos

La actual contingencia económica global, exige a las empresas ser cada vez ágiles y resilientes. En la mayoría de los sectores el cambio es constante e intenso. También puede debilitar a las organizaciones que no cuentan con una infraestructura flexible y con las herramientas necesarias para una toma de decisiones rápida y precisa. A medida que las empresas en el mundo adoptan nuevos modelos de salir al mercado, cadenas de suministro optimizadas y políticas flexibles para su personal, también se deben examinar y actualizar la arquitectura de los datos.

Aprovechar una arquitectura de datos moderna ayuda a las empresas a ser competitivas en la nueva economía. Algunos mandatos no son nuevos. Los datos precisos hace tiempo que son un componente importante para el planeamiento y gestión de los presupuestos. Pero, en la actualidad el planeamiento estratégico ya no es un ritual que se realiza una vez al año con cuadros y documentos impresos que se reparten. Las analytics hoy en dia deben ser:

• En tiempo real, considerando una única verdad de toda la empresa
• Fácilmente usable en formato fácil de leer
• on-demand y amigable para los usuarios
• unificada y totalmente integrada con los sistemas empresariales
• basada en la nube para un almacenamiento eficiente
• sumamente precisa y confiable, con definiciones claras y con lógica bien documentada

Estas cualidades son esenciales para desarrollar una cultura empresarial equipada para reaccionar con gran velocidad y para proactivamente ocuparse de los temas cambiantes.

Los mercados están cambiando a un ritmo sin precedentes. Nuevos retos emergen diariamente que exigen los recursos y exponen las debilidades de los procesos manuales o antiguos. Esto frecuentemente empuja a la infraestructura y tecnología actual hasta el límite y a veces aún más.

No tiene que ser así. Las empresas pueden aprovechar analytics que son sumamente flexibles y que apoyan a los procesos importantes, para una rápida toma de decisiones, en distintos niveles de la organización. Esto ayuda a crear resiliencia, lo rápido que las empresas pueden adaptarse.

Las organizaciones tienen que estar preparadas para el futuro. Esto significa contar con la capacidad de ser elásticos y luego volver la normalidad en una mejor posición de la que estaban antes de los cambios.

La resiliencia significa la necesidad de ser rápidos, tomas decisiones enseguida y luego volver a la normalidad en forma ágil y segura.

Superando Retos

Existen tres retos comunes que normalmente atoran a las empresas con arquitectura de datos desactualizadas:

• Múltiples Fuentes de datos. Esto causa la incapacidad de gestionar todas las fuentes de datos involucradas en brindar analytics. La mayoría de las plataformas de datos han evolucionado y no siempre están preparadas para gestionar fuentes de información más modernas como datos máquina a máquina (M2M). Las infraestructuras antiguas también fuerzan a las empresas a calzar cantidad de datos dentro de estructuras predefinidas. Esto es un limitante.
• Alto costo al escalar. El segundo reto es la incapacidad de escalar en forma rápida, junto con los altos costos de mantenimiento. Para la mayoría de las soluciones ya existentes, la empresa paga la capacidad, aunque no se use. Recortar la capacidad, es un riesgo alto y puede hacer que la empresa no esté preparada. Poder escalar cuando surge una necesidad puede tomar semanas o meses para provisionar el hardware y software necesarios. En ese tiempo se puede perder la oportunidad con un competidor más ágil.
• Cuellos de Botello en los reportes. El tercer reto común es la incapacidad de ver nuevos datos rápidamente. Debido a tecnología vieja, los flujos de trabajo lentos y la necesidad de contar con recursos de TI altamente especializados, crear nuevos reportes puede ser trabajoso. Esto puede tomar tiempo para lograr incorporar nuevas fuentes de datos. Sin las herramientas para crear los reportes, los usuarios pueden esperar semanas en cola para que los recursos de TI estén disponibles. Los cuellos de botellas en la investigación demoran la innovación y las decisiones.

¿Como llegamos hasta aquí?

La lentitud de la estructura analítica no es intencional sino producto de la evolución. Para muchas empresas, el objetivo original era crear un repositorio para toda la información necesaria para la toma de decisiones en categorías críticas. Pero, los procesos y herramientas estaban frecuentemente aferrados, creando una estructura peligrosa de múltiples herramientas, extractos múltiples, almacenes de datos múltiples y de múltiples equipos trabajando en distintos silos de datos. Los proyectos frecuentemente se estancaban en la medida que se discutía quien cuenta con los datos correctos. Se necesitan largo tiempos para contar con los datos relevantes, por lo que la toma de decisiones era lenta.

Algunas empresas experimentan algunas desviaciones en el recorrido hacia analytics modernas al probar con soluciones de corto plazo. Por ejemplo, la tecnología de primera generación de lago de datos brindaba la capacidad de integrar múltiples formas de datos, con distintos servicios de hardware. Esto también tenía sus limitaciones.

La adopción de los usuarios era un reto. Como las herramientas estaban diseñadas para desarrolladores y científicos de datos, los usuarios tenían que tener conocimientos profundos para generar los nuevos reportes. El equipo de TI se transformó en un cuello de botella. Además, algunas de las primeras soluciones no estaban diseñadas para necesidades dinámicas, lo que también frustraba a los usuarios.

La solución moderna

Las empresas cuentan ahora con más opciones. A continuación, algunos lineamientos para ayudar a distinguir una solución moderna de una antigua, que limita la agilidad.

• Orientado a Resultados. Una arquitectura moderna de datos está centrada en el negocio, no en la TI. No es tecnología por el solo hecho de ser tecnología. Es tecnología para lograr mejores resultados empresariales. Está centrada en las necesidades del negocio y como lograr mayores éxitos.
• Automatizada. Además, una arquitectura moderna de datos aprovecha la automatización. Busca aumentar y automatizar las tareas manuales para garantizar que los procesos son sólidos.
• Flexible y elástica. Un sistema moderno debe ser lo suficientemente flexible para ocuparse de los distintos casos que pueden surgir. La arquitectura moderna es tambien elástica, aprovechando el poder de la nube brindando escalabilidad instantánea, on-demand, que asegura que siempre hay capacidad disponible.
• Adaptable. La solución moderna debe poder adaptarse a las necesidades cambiantes del negocio y a distintas realidades de la empresa. Al contar con una semántica actualizable, la empresa puede agregar definiciones y parámetros en la medida que se expanden las necesidades de la empresa. Esto significa que la empresa no queda atrapada en la forma que está trabajando en la actualidad.
• Inteligente. Las soluciones actuales deben aprovechar el poder de la inteligencia artificial (IA) y del machine learning (ML) para operar los datos automatizados. Las funciones impulsadas por IA ayudan a los usuarios a descubrir datos no detectados anteriormente, descubriendo tendencias y patrones que pueden ser ignorados por los humanos.
• Seguro. Las soluciones modernas obviamente deben ser seguras, garantizando los cumplimientos de la información en toda la cadena de suministro. Los sistemas no solo deben protegerse de infiltraciones externas, sino controlar también los accesos internos. Los usuarios solo deben poder acceder y usar la información que es adecuada para sus roles.
• Colaborativa. Una arquitectura moderna de datos debe ser colaborativa, permitiendo compartir información dentro de la empresa, entre los distintos departamentos y fuera de la empresa, garantizando que todos trabajen considerando los mismos datos.

La arquitectura moderna de datos está focalizada en permitir que todos los usuarios puedan usar los análisis según lo que necesiten. Permite que múltiples herramientas, con distintos tipos de casos cuenten con acceso seguro y fácil a los datos. Apoya a los usuarios por medio de un auto servicio a contar con una única definición de los activos empresariales, y brinda una versión de los datos confiable en toda la empresa.

Resumen Final

Las empresas en la actualidad necesitan unificar datos complejos dentro de sus organizaciones y tener una vista unificada del negocio. Los reportes deben ser rápidos y fáciles para que la organización pueda gestionar las necesidades cambiantes de la industria y de los clientes. La agilidad resulta esencial hoy en dia, y la resiliencia es tambien importante. Solo una arquitectura moderna de los datos puede brindar a las empresas los datos que necesitan para adaptarse y ser relevantes.