El mercado vive un momento de máxima agitación, seguramente uno de los más decisivos en años, y las organizaciones afrontan el reto, pero sin aprovechar al máximo el verdadero valor de sus propios datos. Como asegura un reciente informe del especialista Experian, el 89% de las empresas aún tiene problemas con la gestión de su información; desde retrasos en el acceso por parte de los usuarios, hasta escasa adaptación a los objetivos comerciales. Por eso, cualquier intento de introducir inteligencia en una compañía parte siempre del correcto estado de sus datos, que deben ser operativos, válidos para el negocio y ayudar a la toma de decisiones.
Sí surge la metodología DataOps, un modelo único para lograr este gran objetivo en la práctica diaria de los negocios: mejorar la calidad de la información, primero, para emplear las más modernas tecnologías de analítica e inteligencia artificial, después.
La calidad de los datos resulta en este aspecto determinante del éxito o fracaso de cualquier negocio actual, porque las decisiones comerciales en nuestros días tienen que estar basadas en ellos. Son, por tanto, el combustible de cualquier innovación y la clave para ganar ventaja competitiva, además de la condición previa para poder utilizar la analítica para comprender las tendencias y oportunidades comerciales de una compañía.
Las tecnológicas hace tiempo que están desarrollando este aspecto, creando una canalización sólida de datos a la que acceda el usuario adecuado, vía autoservicio dotado de inteligencia artificial, con gobernanza integrada y un completo catálogo de experiencias previas para mejorar la operativa con el tiempo.
Es el caso de la solución IBM DataOps que permite entregar datos operativos para el negocio, con las capacidades mencionadas y mejorar la eficacia de los negocios, a partir de datos de calidad que son fácilmente accesibles y están completamente gobernados.
Una canalización avanzada que aporta la información en el momento adecuado, sea cual sea la fuente de procedencia. IBM DataOps permite a las organizaciones extraer el máximo valor de sus activos digitales, estén en entornos privados o en Cloud, de forma consolidada, integral y segura.
Su gran propósito es orquestar personas, procesos y tecnología para devolver datos fiables y de alta calidad a gran velocidad. Con la automatización, como motor, DataOps aborda los desafíos desafía a las ineficiencias en el acceso, preparación, integración y disponibilidad de los datos.
El modelo IBM DataOps aprovecha la automatización extrema para generar un impacto significativo y medible en las siguientes capacidades: servicios de conservación de datos, gestión de metadatos, gobierno de datos, gestión de datos maestros y autoservicio.
IBM proporciona un camino a una práctica de DataOps con una metodología y automatización basada en inteligencia artificial, y con el soporte de su Centro de su Excelencia en esta metodología.