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Mesa redonda: “El Data Fabric como motor de la empresa Data Driven”

Digitalizar las arquitecturas de datos es una labor complicada para las instituciones, ya que generalmente éstas dependen de sistemas tradicionales y procesos muy complejos. Por esta razón las organizaciones deben contar con una tecnología de integración que sea flexible y comprensiva.

Lo anterior se puede lograr con la implementación de un Data Fabric, tecnología que sin importar la arquitectura de datos utilizada, es capaz de integrar y automatizar el despliegue de datos.

Este fue el tema de discusión principal en la mesa redonda virtual titulada “El Data Fabric como motor de la empresa Data Driven”, que organizó CIO México en conjunto con Denodo.

Para abordar el tema se contó con la participación de Pablo Álvarez, Director Global de Product Management para Denodo. La teleaudiencia de esta mesa redonda a distancia estaba conformada por un grupo de experimentados CIO quienes posteriormente compartieron sus experiencias y conocimientos en el tema de Data Fabric.

Data Fabric, para facilitar las decisiones estratégicas

Álvarez dijo que han detectado cuatro necesidades que un Data Fabric puede satisfacer de forma certera. La primera de ellas es la mejora de decisiones basada en el análisis de datos.

Anteriormente no había mucho análisis de Big Data generada por las empresas, pero actualmente hay nuevas prácticas en el mundo del análisis predictivo como minería de datos, Data Science, analíticas de nueva generación, etc.

Pablo Álvarez, Director Global de Product Management para Denodo.

En la actualidad el análisis de datos es algo común ya que este es un asset de valor esencial. El análisis de la información es precisamente lo que le da valor y ayuda a la toma de decisiones.

Otra de las características más importantes del Data Fabric es la capacidad de poner rápidamente los datos frente al responsable de la toma de decisiones. Esta agilidad de datos ayuda a mejorar los cuellos de botella para reducir el tiempo de procesos como el Time to Market, flujos de ingestión o transformación, etc.

“En ocasiones cuando se hace una petición de análisis de datos puede tomar semanas o meses. El cambio de responsabilidad de los departamentos de TI directamente a los usuarios de negocios hace que la disponibilidad de datos se reduzca a días o minutos”, agregó Pablo Álvarez.

Otro importante tópico es la reducción de costos. El abaratamiento de gastos no sólo está asociado a un tema de hardware, sino también a una gestión de los datos menos costosas. Con el Data Fabric se reducen las conexiones entre sistemas, mientras menos conexiones se tengan menos habrá que gestionar, actualizar, mantener y operar.

Además, el gobierno de datos se reduce, ya que también se disminuye la cantidad de personas por las que los datos van a pasar, reduciendo así la posibilidad de robo de información. De este modo, un buen gobierno de datos aumenta la seguridad dentro de las empresas.

“Se puede comparar al Data Fabric con un auto que se maneja de forma autónoma. Nos sabe llevar de un punto a otro, entiende el tráfico, sabe cuál es la carretera más eficiente, evitar los obstáculos, etc. Esa idea de autogestión es la que mejor define a esta tecnología. Se trata de una arquitectura de datos que integra y orquesta diferentes capacidades para facilitar la toma de decisiones basada en datos”, agregó Álvarez.

El especialista aseveró que la combinación de las habilidades anteriormente descritas permite una tecnología capaz de controlar las políticas de entrega y acceso de datos de manera independiente. Todo ello sin importar donde esté esa información, cual sea su proveedor, su fuente, etc.

El directivo hizo la mención del caso de éxito de Walmart que actualmente usa las soluciones de Data Fabric de Denodo. “Gracias a la combinación de la virtualización de datos, fuentes locales, en la nube, operaciones y del Data Warehousing (en esta compañía) han sido capaces de crear dashboards de control de entrega de paquetería a sus clientes. Con ello han pasado de tener un retraso de días a tener acceso inmediato. Y eso se traduce en reducción de costos gracias a que pueden entregar paquetes el mismo día o al día siguiente. Esto se realizó en 2020 cuando la entrega de paquetes a domicilio se incrementó por la pandemia”, finalizó Álvarez.

Agilidad de datos, un facilitador para la toma de decisiones

La agilidad de análisis de datos será un factor importante en el futuro dado el importante papel de la nube dentro de las organizaciones. Este fue uno de los temas más importantes que se tocaron en la ronda de discusión de esta mesa virtual.

Carlos Flores, Director Innovation Officer para Nadro, dijo al respecto que desde el año pasado aplicaron proyectos para reducir los tiempos y mejorar la agilidad.

Carlos Flores, Director Innovation Officer para Nadro.

El ejecutivo señaló que, aunque la agilidad juega un papel primordial, se enfocaron en un inicio en los resultados, mismos que precisamente repuntaron como resultado de las nuevas medidas. Los temas de agile ahora son un punto prioritario dentro de su compañía.

Para José Sevilla, Subdirector de Gobierno de Datos de HDI Seguros, comentó que implementaron iniciativas de agilidad de datos para reducir tiempos de Time to Market. Esta medida les permitió tener una idea más precisa acerca de su analítica y de las operaciones de su empresa. Por consiguiente, crearon una nueva hoja de ruta.

José Sevilla, Subdirector de Gobierno de Datos de HDI Seguros.

Sevilla agregó que en esta nueva normalidad los clientes están mucho más conectados y quieren que las empresas estén con ellos a toda hora y por cualquier canal. Afirmó que los datos son el combustible de los negocios, por tanto, las compañías que quieran convertir al cliente en el centro del negocio deben entender sus procesos a través de los datos.

Al respecto, José Luis López, Sales Director Latam de Denodo, añadió que la tecnología Data Fabric está ideada para ayudar a todo el mundo. “El Data Fabric puede ayudar a facilitar procesos, cerrar brechas y a reducir costos. Nuestro objetivo es que los datos de verdad ayuden al negocio y nos permitan ser más competitivos.”

El reto de converger tecnologías tradicionales con Data Fabric

Robin Mata, Business Technology Leader – Intelligent Automation & Finance de Johnson & Johnson.

A la fecha existen muchas tecnologías que, ya sea por su longevidad o por la dificultad de actualizarlas, persisten de manera activa dentro de las empresas. Desde luego, combinar dos visiones diferentes de tecnología representa desafíos.

Sobre este tema, Carlos Flores, de Nadro, comentó que salvo algunas calificadoras con datos estructurados, no tiene fuentes externas. Sin embargo, vislumbra agregar otras fuentes de información como redes sociales. Asimismo, aseguró que en un futuro cercano podrían tener dificultades para integrar más fuentes de información, principalmente externas.

Gerardo Carrera, Head of Data Science de Mabe.

En este mismo orden de ideas, Laureano Leyva, Sales Director para México y Sudamérica de Denodo, resaltó el hecho de no perder clientes en el proceso de contratar servicios. Dijo que actualmente sale triunfante la empresa que tiene la mejor interpretación de los datos.

“Para atraer más clientes y optimizar recursos debes tener una plataforma que te dé información en tiempo real. Se debe tener un punto centralizado dónde obtener la fuente única de la verdad y que agregue valor a las diferentes industrias”, finalizó Leyva.

César Villaseñor, CIO México


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