Las empresas de hoy en día tienen más datos sobre productos, servicios, clientes y transacciones que nunca antes. En estos datos se esconden conocimientos esenciales que pueden impulsar los resultados de la empresa. Pero, sin fuentes de datos completas y bien gestionadas, los responsables de la toma de decisiones no pueden estar seguros de que la información que están utilizando sea la versión más reciente y precisa.
A medida que el volumen de datos crece, el problema se agrava con el paso del tiempo. Las empresas tienen que encontrar nuevas formas de gestionar y gobernar la creciente variedad y volumen de datos y entregarlos a los usuarios finales con la mayor rapidez posible y de forma fiable, independientemente de la modalidad informática.
Las organizaciones que han implementado DataOps con éxito saben a qué activos de datos tienen acceso, confían en su contenido y calidad, extrayendo de ellos todo su potencial. Estos activos de la organización solo tienen valor si resultan fiables, arrojan conclusiones u opciones avanzadas y lo hacen en el momento justo.
Por eso, resulta necesario poner en marcha en las organizaciones una buena práctica DataOps que entienda sus peculiaridades únicas, así como a su competencia y mercados. A partir de un proyecto piloto, en el que se haga participar a varios equipos de la compañía y se facilite la colaboración, se puede comenzar a conocer sus cualidades.
Aquí, claramente, toman ventaja las organizaciones que ya han trabajado con diferentes catálogos de datos, data lakes o proyectos de gestión de datos maestros (MDM), porque ya han comenzado a tener una visión única y fiable de la información que manejan sus usuarios y aplicaciones o, incluso, han visto reducidos sus costes y riesgos con su incorporación, a la vez que han acelerado su intercambio y precisión.
Además, han comenzado a gestionar sus datos maestros de forma centralizada, mejorando la comprensión, manejo e intercambio y evitando errores o duplicados. En definitiva, consolidando la información de toda la empresa, construyendo un gobierno adecuado para ellos.
El auge del Cloud es uno de los principales dinamizadores de este modelo basado en el dato, ya que las organizaciones buscan extender sus arquitecturas de TI más allá de las redes corporativas. Con la flexibilidad de la nube es posible cubrir todo tipo de sistemas, tipologías de red o condicionantes económicos y satisfacer cualquier necesidad, con múltiples opciones que permiten desplegar nuevas aplicaciones, datos y servicios a gran velocidad, ya sea en sus propias instalaciones, en la nube o en un entorno híbrido.
Los precios basados en la suscripción ayudan a reducir los costes y a optimizar los recursos, a la vez que facilitan una inversión inteligente en el crecimiento futuro, con una visión completa, muy precisa y en tiempo real de todos los datos que permita implementar políticas y procesos de administración de datos y buen gobierno.
Sus herramientas integradas ayudan a agilizar la planificación e incorporación de capacidades físicas, con una correspondencia y búsqueda probabilística de gran precisión, múltiples formas de implementación, amplios modelos de datos y servicios empresariales preconstruidos y ampliables, que admiten grandes cargas de transacciones y entornos de alta disponibilidad.
Una forma de mejorar la calidad, seguridad integral y fácil acceso a los datos, en el momento y lugar que se precisa, incluso creando un único almacén de información actualizado que puede utilizarse en toda la organización para iniciativas empresariales estratégicas.
Gracias a ello, se mejoran las relaciones con socios comerciales y la eficiencia de la cadena de suministro, a partir de la gestión de millones de datos y registros de productos, lo que acelera su llegada al mercado.
Además, se mejora la seguridad de los usuarios y las funciones de acceso con privilegios muy granulares que facilitan la colaboración de toda la organización, gracias a un panel que representa los flujos de trabajo para crear, revisar, aprobar y publicar la información de los productos.
En suma, las capacidades de IBM DataOps ayudan a crear una base analítica preparada para el negocio de nuestros días, con una tecnología líder del mercado que es condición previa para iniciar proyectos de inteligencia artificial, automatización de datos y analítica avanzada. O para ofrecer un autoservicio de datos a todos los empleado