Sin lugar a dudas, la ciencia de datos está teniendo un alcance inusual en todas las industrias, sobre todo ahora, a partir de la pandemia de Covid-19. Y es que la ciencia de datos ha demostrado lo eficaz que es para aprovechar de mejor forma el conjunto de información, o nube de datos, que generan las empresas para tomar mejores decisiones comerciales.
Y es que ahora existen en el mercado herramientas tecnológicas de gran poderío que ayudan a los clientes a resolver sus mayores desafíos comerciales con ciencia de datos y aprendizaje automático o Machine Learning (ML). Por ejemplo, en su organización, estas nuevas tecnologías pueden ayudarlo a colaborar de mejor forma y echar a andar la maquinaria de ciencia de datos y el ML.
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Al contar con poderosas herramientas que permitan un análisis de punta a punta, o de todo el ciclo, su organización será capaz de permitir a los equipos de trabajo convertir los hallazgos predictivos en mejores resultados comerciales.
Soluciones innovadoras a problemas complejos
Para la ciencia de datos y el ML, la mayoría de los clientes buscan con frecuencia algoritmos y lenguajes de programación de código abierto, con el fin de crear soluciones innovadoras para sus asuntos que generan más problemas.
Pero el principal desafío surge al momento en que los clientes precisan de los servicios de proveedores de nube, con diferentes lenguajes de programación y diversos ecosistemas, como los siguientes: Google Tensor Flow, Microsoft Azure y Amazon SageMaker, entre otros.
Es importante destacar que con un correcto proveedor de tecnología de ciencia de datos y ML resolverá este reto, y por tanto, permitirá a los clientes manejar con toda tranquilidad ecosistemas complejos, además de trabajar sin sobresaltos desde una plataforma más estable, sólida y consolidada.
Análisis en tiempo real
Hay muchas empresas que refieren que a medida que los volúmenes de datos aumentan, como suele suceder ahora con más frecuencia, por toda la tecnología y apps que interactúan en la nube, el acceso a datos se convierte en una tarea titánica. Y es que, por lo regular, las compañías no pueden esperar para enviar todos los datos a los sistemas empresariales para su análisis, síntesis y evidencia. Por ello, cada vez más, se está usando el Internet de las cosas (IoT) y el Edge Analysis para realizar dicha tarea en tiempo real.
En resumen, el proveedor correcto de ciencia de datos puede ayudarle a su empresa a promover la colaboración, la automatización y la reutilización de los flujos de trabajo analíticos con el fin de optimizar la resolución de los problemas de negocio más complejos, independientemente de en qué industria se encuentre usted.
Las empresas deben buscar u proveedor que les ayude a enfrentar los desafíos comerciales con ciencia de datos, a innovar, resolver problemas complejos, crecer a nivel comercial, y por supuesto, mantenerse vigente en esta época de pandemia de Covid-19, que se distingue como de transformación profunda, sobrevivencia y grandes retos.
Por: Jorge López, Vicepresidente de Ventas para Latinoamérica de TIBCO.