Gamers ahora disponen en Latam de SSD más fría
La visibilidad de la cadena de suministro, la valoración a través de la analítica y el aprovechamiento de los datos son el reto.
Por Thor Olavsrud | Original de IDGNS
La anallitica de datos es un dominio en constante movimiento. A principios de 2020, parecía claro que las organizaciones continuarían invirtiendo fuertemente en análisis para respaldar sus transformaciones digitales. La pandemia de COVID-19 surgió como un gran disruptor.
Al principio de la pandemia, parecía que las organizaciones podrían interceptar los avances de datos y analítica para reducir y centrarse en otras prioridades apremiantes, como habilitar una fuerza de trabajo remota.
Pero, en muchos casos, las organizaciones aceleraron la adopción de capacidades de datos y análisis de IA.
En julio de 2020, un estudio de KPMG encontró que:
- 67% de los encuestados aumentó el ritmo de su estrategia de transformación digital debido a la pandemia
- Y 63% aumentó su presupuesto de transformación digital.
Las cosas no se han ralentizado desde entonces.
La firma de investigación Fortune Business Insights predice que el mercado global de Analítica o análisis de big data crecerá a US$ 549,7 millardos (billones ingleses) en 2028, a una CAGR del 13,2% entre 2021 y 2008.
A medida que los líderes de TI centren su atención en analítica y la IA en 2022 y más allá, deben tener en mente las siguientes tres tendencias estrechamente relacionadas.
Se trata de la cadena de suministro
La pandemia ha ejercido una enorme presión sobre la cadena de suministro global.
El año pasado, los barcos esperaban interminablemente para ingresar a los puertos, los contenedores se apilaban en los centros de distribución y, en algunos casos, los estantes estaban vacíos.
Para muchas organizaciones, el análisis de la cadena de suministro se está convirtiendo en un componente esencial para hacer negocios.
“La mayoría de las organizaciones solo se enfocan en un nivel de la cadena de suministro: quiénes son los proveedores y cómo obtener algunas opcoones alternativas”, explica Doug Laney, miembro de innovación de estrategia de datos y análisis en West Monroe.
Cree él, sin embargo, que cada vez más organizaciones comenzarán a buscar la visibilidad de la cadena de suministro de varios niveles para poder predecir los índices de precios.
Es decir: buscar no solo mis proveedores sino, también, a los proveedores de mis proveedores, etc.
Laney considera que las organizaciones pueden encontrar una gran cantidad de datos para obtener esa visibilidad, incluida:
- La recopilación de datos de su sitio web
- El seguimiento de la facturación de LinkedIn
- Las redes sociales para las quejas relacionadas con los precios y la disponibilidad, etc.
Para Mike Giresi, director digital del fabricante Molex, comprender la cadena de suministro es actualmente un gran problema.
“La cadena de suministro en este momento es un desafío enorme en muchos niveles”, dice. “Estamos tratando de aprovechar los datos y la IA y el ML; estamos tratando de hacer todo tipo de cosas allí para tener más ventajas en términos de cómo entregamos nuestra capacidad de cadena de suministro”.
Con la analítica las organizaciones asignarán un valor real a sus datos
En opinión de Laney, el mayor éxito que tiene un director de datos es cuando, realmente, ha producido o comercializado sus datos de alguna manera.
“Esto está empezando a ser notado por muchas empresas”, afirmó.
Laney, distinguido ex VP de Análisis de Gartner, recuerda que la firma realizó un estudio sobre el éxito de los directores de datos.
Esta investigación encontró que los CDO tenían 3,5 veces más probabilidades de lograr el éxito en su función cuando:
- Cumplían con las iniciativas de monetización de datos
- En comparación con solo 1,7 veces más probabilidades…
- … cuando demostraron ROI en sus inversiones en BI o análisis de datos.
Gartner también descubrió que las empresas que producen o comercializan sus datos también son más valoradas por los inversores. De hecho, dice, el valor de los datos de una empresa se está convirtiendo en un elemento importante de la actividad de fusiones y adquisiciones.
El trabajo descubrió, recuerda, que las empresas que tratan los datos más como un activo tienen una relación de valor de mercado a valor contable que es casi dos veces mayor que el promedio del mercado.
“Y las empresas que venden productos de datos o derivados de datos de algún tipo tienen una relación de valor de mercado a valor contable de tres veces. Por lo tanto, hay algo que los inversores realmente favorecen sobre las empresas que son más conocedoras, impulsadas u orientadas a productos de datos”, afirmó.
Probablemente a causa de esto, en 2022 las empresas se están tomando en serio la asignación de valor a sus datos y aprovechando ese valor para generar ingresos.
No se trata solo de vender datos, la analítica se trata de comprender:
- Cómo integrar datos en un producto
- O servicio existente
- O, incluso utilizar datos internamente…
… para generar flujos de valor demostrables para la organización.
Alexandre t’Kint, científico de datos de Collibra, y Sarvenaz Rahmati, desarrollador de automatización del Centro Europeo de Capacitación en Investigación Clínica, publicaron recientemente una publicación de blog sobre el proceso que desarrollaron para determinar el valor de un producto de datos de Collibra.
Calcularon:
- El costo de los recursos utilizados por el producto de datos (incluido el desarrollo, el mantenimiento y las licencias involucradas)
- Y los ingresos generados por el producto de datos para determinar su valor neto.
El cálculo no fue sencillo, ya que el producto de datos en cuestión era una herramienta que respalda a los ingenieros de ventas de Collibra, en lugar de una que genera ingresos directamente.
t’Kint y Rahmati dicen que el proceso puede ayudar a las organizaciones a comprender:
- Qué productos de datos les darán el mayor rendimiento
- Y evaluar si los recursos del equipo de datos se están utilizando de manera efectiva.
“Es cierto, es mucho esfuerzo calcular el valor de su producto de datos. Si mide tantos costos y componentes como sea posible, vale la pena el esfuerzo. Un producto de datos efectivo conduce a decisiones precisas”, escriben.
Disney Advertising Sales es un ejemplo de una organización que aprovecha el valor de la analítica de sus datos para conectarlis con el negocio, ya que les proporciona clientes publicitarios acceso a su gráfico de audiencia a través de una sala limpia.
Para Lisa Valentino, vicepresidenta ejecutiva de soluciones para clientes y habilitación direccionable en Disney Advertising Sales, esto permite sus anunciantes sean mucho más innovadores que la demografía tradicional.
“Eso brinda oportunidades contextuales más relevantes y hace que nuestros invitados y espectadores estén más felices porque es un entorno más relevante. Y el rendimiento aumenta para nuestros clientes”, dice
La sostenibilidad es clave
La conciencia de los problemas ambientales, sociales y de gobierno (ESG) aumentó entre los líderes corporativos en 2021 y esa tendencia continúa en 2022.
Paige Morse, experta en sostenibilidad y estrategia para industrias de procesos en Aspen Technology, se unió a esa compañía como directora de marketing industrial enfocada en los negocios de energía y químicos de AspenTech.
AspenTech es un proveedor de software y servicios para las industrias de procesos nacido de un proyecto conjunto del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) y el Departamento de Energía de los Estados Unidos.
En agosto de 2021, fue nombrada líder de sostenibilidad de la empresa.
“Este nuevo rol se creó con un enfoque de sustentabilidad este verano. Creo que hemos visto lo importante que es la sostenibilidad”, dice Morse.
AspenTech está impulsando el uso de simulación y gemelos digitales para la sostenibilidad.
Morse señala que, al principio, estaba usando la simulación para ayudar a los clientes a buscar varias opciones, como diferentes formas de abordar un proceso químico en particular.
¿Qué pasa si el proceso tiene lugar a una temperatura diferente o si se aplica una técnica de separación diferente?
“Principalmente se centró en el costo y la rentabilidad. ¿Cómo puedo escalar este proceso?”, explicó Morse.
Hoy, sin embargo, los clientes están cada vez más interesados en la eficiencia.
“Solíamos medir la eficiencia en dólares o euros. Pero ahora decimos que es mejor que lo miremos en términos de CO2 evitado, desperdicio no producido, materia prima que no se perdió en el proceso”, dice.
Durante años, la empresa de servicios de fabricación Jabil ha perseguido su iniciativa Factory of the Future.
La compañía opera más de 100 plantas en más de 20 países, y la iniciativa Factory of the Future busca optimizar y preparar esas plantas.
May Yap, vicepresidenta sénior y CIO global de Jabil, considera que la optimización de la fábrica y la sustentabilidad van de la mano.
“En el momento en que establecimos la iniciativa Factory of the Future, en realidad no teníamos un nombre elegante para ella. Lo llamamos optimización de la fábrica de TI”, dice Yap.
En su opinión, toda vez que pueden digitalizar algo en la fábrica, pueden visualizarlo.
“Cuando podamos visualizarlo, podremos pensar en cómo optimizar los procesos dentro de la fábrica”, aseguró.
Entre otras cosas, la iniciativa utiliza gemelos digitales para monitorear las operaciones de los sitios de Jabil e identificar posibles desechos y, luego, Jabil busca utilizar ese producto de desecho en otra parte de la fábrica.
Un proceso en una fábrica podría generar vapor residual, por ejemplo. The Factory of the Future utiliza un gemelo digital para identificar la fuente del vapor residual, que luego puede capturarse y usarse para impulsar otro proceso en la fábrica. Todo gracias a tecnología analítica.
