Las organizaciones actuales se están convirtiendo en negocios basados en datos, gracias a la consolidación de las tecnologías Big Data y Analytics. Los informes de mercado indican que la inmensa mayoría de ellas considera la analítica de datos un aspecto relevante para sus objetivos comerciales, aunque muchas de sus cargas de trabajo aún no aprovechan el análisis avanzado o la Inteligencia Artificial. Pero eso ha comenzado a cambiar con la tecnología Power Systems de IBM. El aprendizaje automático de esta tecnología proporciona una buena forma de aumentar ingresos, lograr una ventaja competitiva y reducir costes.
Basada en el análisis predictivo, permite llevar la inteligencia empresarial a su fase de madurez, tomando en cuenta los datos para adelantar aspectos del futuro. Y, aunque lleva años en el mercado, Power Systems de IBM cuenta con nuevos enfoques en su evolución más reciente que han provocado que muchos negocios ya se estén planteando su adopción.
Planificar el crecimiento de la infraestructura sin afectar a las aplicaciones comerciales críticas es un aspecto clave en nuestros días y la tecnología Power Systems suma a la fiabilidad y rendimiento de los servidores, la capacidad para adaptarse a cada proyecto concreto.
Para ello, permite consolidar todas las cargas de trabajo en un entorno, que gestione picos y valles de demanda de capacidad, evitando tiempos de inactividad, planificados o no, y equilibrar los recursos a las necesidades de cada momento o incluso planificar futuros despliegues en función de las aplicaciones que se quieran utilizar a medio plazo.
¿Por qué?
En el aprendizaje automático, los sistemas están "entrenados" para usar algoritmos especializados que estudian, aprenden y pueden hacer predicciones y recomendaciones, a partir de grandes cantidades de datos. Incluso, estos modelos predictivos, cuando se introducen nuevos datos, son capaces de adaptarse sin intervención humana, aprendiendo de iteraciones anteriores, lo que ofrece decisiones y resultados cada vez más fiables.
Con el tiempo, esta iteración hace que los sistemas sean "inteligentes", más capaces de descubrir ideas ocultas, relaciones y tendencias históricas y revelar nuevas oportunidades de todo tipo: desde las preferencias de los compradores hasta las posibles mejoras de la cadena de suministro.
La aplicación más amplia del aprendizaje automático y la analítica precisa de la agilidad necesaria para responder al exponencial volumen de información que manejan en su día a día las organizaciones. En general, necesitan capacidad de proceso para aprovechar el tesoro de los datos, dispersos, con diferente formato y canales de procedencia, para responder rápidamente a situaciones dinámicas del mercado y mejorar sus resultados, en un entorno de enorme presión competitiva.
La respuesta es la plataforma Power Systems de IBM, que aporta el respaldo de potencia y rendimiento de una plataforma de servidor, y ha sido reconocida por los especialistas del mercado durante diez años consecutivos como la mejor alternativa para aprovechar las aplicaciones más modernas de inteligencia artificial y Big Data, a su máxima potencia.
