Las empresas modernas se construyen a partir de sus propios datos. Valen tanto como son capaces de aprovechar sus activos digitales para ser mejores, más “inteligentes”. Esta cualidad típicamente humana se ha trasladado desde hace años al mundo de las organizaciones, acumulando cientos de recursos informáticos que ahora hay que aprovechar, para competir en un mundo donde la información es la principal ventaja competitiva.
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El paso hacia arquitecturas de nube híbrida significa vivir en un mundo con muchos servicios independientes, en entornos diversos, con complejidades que elevan los costes y elevan los riesgos operativos de las organizaciones. Esta transformación amplía también el volumen de datos que se comparten entre sistemas, que a su vez tardan semanas en ser filtrados y días en diagnosticar y solucionar incidentes. IBM Cloud Pak for Watson AIOps aborda estas complejidades y brinda la oportunidad a los equipos de operaciones IT de hacer frente a los crecientes desafíos de sus organizaciones.
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Muchas organizaciones llevan años buscando cómo lograr que sus aplicaciones ganen protagonismo y ofrezcan un rendimiento superior a equipos de operaciones IT más eficaces. La respuesta a este paradigma procede hoy de la Inteligencia Artificial, que ha pasado a jugar un papel decisivo en la próxima generación de aplicaciones, su solidez y rendimiento y, más importante, en la experiencia que vive el cliente.
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IBM Cloud Pak for Watson AIOps
La pandemia ha acelerado una tendencia general en las organizaciones, mirar los recursos y activos IT, analizar su operativa y la experiencia digital de sus clientes. Esta nueva velocidad ha puesto de actualidad las aplicaciones, su rendimiento y resultados de cara al negocio. Se buscan experiencias más ricas y sólidas, algo que depende de que los datos estén correctamente automatizados y gestionados con inteligencia artificial (IA).
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El rendimiento de las aplicaciones corporativas depende de que encuentren los recursos necesarios para su correcto funcionamiento. Se trata entonces de analizar sus correlaciones, con los recursos subyacentes (como contenedores, máquinas virtuales, servidores, almacenamiento o redes). En última instancia, todos estos activos deben estar correctamente dimensionados, para que el resultado final sea solvente.
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Los errores en las aplicaciones no son admisibles en estos días de acelerada actividad y búsqueda de la máxima productividad. Y, para no sufrir incidentes, la única alternativa es prevenirlos. Las tecnologías de aprendizaje automático e inteligencia artificial ya lo permiten. Se trata, entonces, de aplicarlo al día a día de la organización y automatizar tareas para que el desarrollo de las aplicaciones se acelere y no sufra parones o vueltas atrás.
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Los activos tecnológicos tienen que operar a pleno rendimiento, pero también ahorrar tiempo y costes de gestión a las empresas. Es la eterna paradoja de las IT: perfecto funcionamiento al mejor precio posible. Pero esta apuesta incluso ahora se dobla para brindar a todos los clientes experiencias excepcionales, basadas en una mejor utilización de sus datos y aplicaciones que, en general, operan en entornos de Cloud híbridos.
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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.
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El comercio y el retail son sectores para los que DataOps resulta imprescindible en su actividad diaria. Este tipo de negocio depende en gran medida de los datos para realizar un seguimiento de la información de los productos que mueven de un lugar a otro.
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Una iniciativa DataOps requiere de un plan inicial de actuación detallado, que tenga en cuenta el historial de datos de cada corporación, su tipología, procedencia, entorno de gestión e infraestructura de base.
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