Categor铆a: Big data

Biometr铆a en los Aeropuertos, cada vez m谩s cerca

Las aerol铆neas y los aeropuertos est谩n invirtiendo para ofrecer un viaje seguro y f谩cil a los pasajeros, con la tecnolog铆a biom茅trica como prioridad; de acuerdo a una investigaci贸n publicada por SITA. El聽reporte 2018 de SITA sobre las perspectivas de TI en la industria del transporte a茅reo聽(2018 Air Transport IT Insights聽por sus siglas en ingl茅s) muestra c贸mo se incorporan los datos biom茅tricos en la evoluci贸n del autoservicio en los aeropuertos del mundo.

Durante los pr贸ximos tres a帽os, el 77% de los aeropuertos y el 71% de las aerol铆neas estar谩n planificando programas importantes o de investigaci贸n y desarrollo en gesti贸n de identificaci贸n biom茅trica.

Los viajes seguros y sin problemas son imprescindibles para la industria del transporte a茅reo. Es alentador ver que tanto las aerol铆neas como los aeropuertos est谩n invirtiendo en tecnolog铆a biom茅trica para ofrecer una forma de identificaci贸n segura y exenta de papel a los pasajeros en los diversos pasos a lo largo del viaje. Ya hemos visto un gran 茅xito en varios aeropuertos del mundo donde lo hemos implementado鈥, coment贸 B谩rbara Dalibard, CEO de SITA.

Seg煤n muestra la investigaci贸n, la integraci贸n trae desaf铆os y la variedad de normas legislativas puede resultar desalentadora para aerol铆neas y aeropuertos. Sin embargo, para brindar una experiencia fluida a los pasajeros, aerol铆neas, aeropuertos, gobiernos y proveedores de la industria deben colaborar en conjunto y utilizar la tecnolog铆a para automatizar, e incluso eliminar, procesos tediosos.

Actualmente ya existe un amplio abanico de soluciones en el mercado, tal vez el m谩s com煤n de estos es la verificaci贸n de identidad en los quioscos de autoservicio para el聽check-in. Esto ya est谩 en uso en 41% de los aeropuertos, y un 74% tiene planes de implementar esta tecnolog铆a para finales de 2021. Las puertas de embarque que utilizan datos biom茅tricos como medio de identificaci贸n en la documentaci贸n, tambi茅n se convertir谩n en algo com煤n en los pr贸ximos tres a帽os, con el 59% de los aeropuertos y el 63% de las aerol铆neas que esperan usarlos.

Este reporte de聽SITA聽muestra que la industria enfrenta algunos desaf铆os en la adopci贸n total de la biometr铆a para los controles de identidad de los pasajeros. M谩s de un tercio de las aerol铆neas citan como principales desaf铆os a la integraci贸n de las herramientas y tecnolog铆as en los aeropuertos, y la falta de est谩ndares para procesos y tecnolog铆as de integraci贸n de controles. En el caso de los aeropuertos, la situaci贸n es similar, aunque el 39% de ellos expresan que cumplir con los requisitos gubernamentales y legislativos tambi茅n es un desaf铆o importante.

Las aerol铆neas y los aeropuertos tambi茅n est谩n considerando nuevas tecnolog铆as para la gesti贸n de la identidad del pasajero. Un ejemplo es聽blockchain, respecto al cual, el 40% de las aerol铆neas y el 36% de los aeropuertos creen que el principal beneficio que puede proporcionar esta tecnolog铆a es agilizar procesos, por ejemplo, al reducir la necesidad de m煤ltiples controles de identidad.

En general, la inversi贸n en tecnolog铆a est谩 aumentando. La investigaci贸n de SITA muestra que la inversi贸n de las aerol铆neas durante los 煤ltimos dos a帽os ha sido estable, pero las predicciones futuras para el gasto operativo y de capital son muy fuertes en 2018 con un pron贸stico de 3.67% de gasto de TI como porcentaje de los ingresos. La inversi贸n en aeropuertos tambi茅n ser谩 fuerte, con un pron贸stico de 5.69% de los ingresos para este a帽o.

Las aerol铆neas tambi茅n est谩n invirtiendo en nuevas tecnolog铆as que les ofrecen beneficios estrat茅gicos y operativos.

La inteligencia artificial (IA) se considera beneficiosa para una amplia gama de operaciones a茅reas, ya que el 84% de las aerol铆neas planean tener programas importantes o de investigaci贸n y desarrollo en 2021.

Esto representa un aumento del 52% contra la encuesta del a帽o pasado. Los aeropuertos tambi茅n est谩n invirtiendo en IA, con un 61% que planea grandes programas de investigaci贸n y desarrollo en los pr贸ximos tres a帽os, lo que representa un aumento de 34% contra 2017.

Si bien tanto las aerol铆neas como los aeropuertos est谩n invirtiendo en IA, sus usos son diferentes. Las aerol铆neas est谩n analizando el potencial del uso de inteligencia artificial para agentes virtuales y chatbots, con un 85% que piensa usarlo para el 2021. Alrededor del 79% de los aeropuertos utilizan actualmente, o planean usar, inteligencia artificial para el an谩lisis predictivo con fines de mejora en la eficiencia operativa.

“Est谩 claro que la voluntad de la industria es cambiar la forma en que viajamos, mejorando la eficiencia y haciendo que el viaje de los pasajeros sea lo m谩s seguro y eficaz posible. Esto requiere una unidad concertada y alineada, implicando una verdadera colaboraci贸n”, finaliz贸聽Dalibard.

4 preguntas para saber si tu compa帽铆a est谩 lista para la Inteligencia Artificial

Las tecnolog铆as basadas en Inteligencia Artificial (IA) han encontrado un nicho en diversas compa帽铆as, ya que 茅sta les permite hacer m谩s eficientes sus procesos y abaratar costos. De acuerdo con Adobe, actualmente solo 15% de las empresas utilizan inteligencia artificial a nivel global, aunque se espera que esta cifra ascienda a 31% para 2019.

鈥淐ada vez m谩s las empresas incorporan esta tecnolog铆a de IA para automatizar tareas repetitivas, o en forma de聽 chatbots para ventas o servicio al cliente鈥, explic贸 Gustavo Par茅s, director general de Nearshore Delivery Solutions, empresa especializada en c贸mputo cognitivo e IA.

El Machine Learning y la IA impactar谩n a la mayor铆a de las industrias, empleos y empresas de todos niveles, agreg贸 el directivo. A medida que se invierta en el desarrollo de esta tecnolog铆a m谩s empresas integrar谩n este tipo de soluciones a su operaci贸n. Las empresas que no se arriesguen comenzar谩n a rezagarse.

Los beneficios de la IA van desde ahorro de tiempo y dinero, hasta la implementaci贸n de nuevos procesos que satisfacen las necesidades de sus usuarios.

Pero 驴c贸mo saber si tu empresa est谩 lista para incorporar IA en sus procesos? Para ayudar a evaluar si tu compa帽铆a est谩 preparada para el uso de la Inteligencia Artificial,聽Nearshore Delivery Solutions, recomienda plantearse cuatro preguntas antes de dar el salto.

 

1. 驴Sabes qu茅 quieres lograr con IA?

Una vez que est茅s al tanto de lo b谩sico, el siguiente paso para cualquier empresa es comenzar a explorar diferentes ideas. Piensa en c贸mo podr铆as agregar capacidades de IA a tus productos y servicios existentes.

Lo m谩s importante es detectar en qu茅 casos o procesos espec铆ficos, el uso de la IA puede resolver problemas comerciales o proporcionar un valor demostrable para tu empresa.

Al igual que con cualquier otra soluci贸n, es importante comenzar con el resultado que se espera conseguir. Simplemente no se puede aplicar una nueva herramienta por aplicarla, ya que esto puede atraer nuevos problemas, como un gran costo de inversi贸n, o incluso puede entorpecer los procesos ya establecidos dentro de una empresa.

2. 驴Qu茅 procesos puedo hacer m谩s eficientes?

La mayor铆a de las empresas ya est谩n utilizando la Inteligencia Artificial de una forma u otra, pero no debe emplearse si no aporta un valor para la tuya.

Su uso simplifica una larga lista de procesos, lo cual permite que los esfuerzos se centren m谩s en pr谩cticas empresariales creativas, en lugar de consumir tiempo en procedimientos de rutina.

A diferencia de las compa帽铆as de tecnolog铆a m谩s grandes, no es necesario realizar inversiones de ocho cifras en IA. En lugar de tratar de integrarla en todos los procesos de tu empresa, debes pensar en aquellos en los que pueda tener el mayor efecto, el m谩s r谩pido y el m谩s transparente, para ahorrar as铆 la mayor cantidad de tiempo posible y el beneficio sea m谩s visible.

 

3. 驴Ya somos un negocio digital?

Si no haz digitalizado los procesos de negocio del mundo del papel a la nube, es posible que no est茅s listo para la IA.

Las compa帽铆as m谩s actuales se lanzaron cuando la digitalizaci贸n era la norma, por lo que su operaci贸n puede hacer mayor uso del c贸mputo en la nube, big data y otras tecnolog铆as, lo que permite que estas aplicaciones est茅n mejor integradas.

Sin embargo, en las empresas tradicionales, los procesos y la tecnolog铆a pueden no ser f谩cilmente adaptables para las aplicaciones que ofrece la inteligencia artificial.

Antes de correr hay que aprender a caminar, por lo que si tu empresa a煤n no ha digitalizado sus procesos, es momento de hacerlo antes de dar el siguiente paso.

4. 驴Debo automatizar mi servicio al cliente?

Muchas veces, los usuarios piden o buscan informaci贸n sobre los diferentes productos o servicios que ofrece una empresa dentro de un sitio web o en el 谩rea de atenci贸n a clientes, sin embargo, suelen tener una mala experiencia al navegar por la p谩gina web, permanecer mucho tiempo en espera o al no encontrar una respuesta adecuada a sus dudas, haciendo que acudan a un lugar que se ajuste a lo que ellos necesitan, en otras palabras: se van con la competencia.

La inteligencia artificial puede solucionar estos problemas con el uso de chatbots, ya que estos gestionan la adquisici贸n de nuevos clientes y funcionan como canales de atenci贸n para presentar productos, servicios, horarios entre otras caracter铆sticas.

Tambi茅n ayudan a recibir solicitudes de servicio, responder a presupuestos, agendar visitas, tratar reclamaciones y ofrecer promociones. Finalmente, influyen en la retenci贸n de los usuarios al solucionar dudas, y mantener a los clientes actualizados sobre el progreso de sus servicios.

Seg煤n Hubspot, el 57% de los usuarios prefieren interactuar con chatbots debido a su instantaneidad. Con esto en mente, y tomando en cuenta la cantidad de empresas que ya implementan esta tecnolog铆a en sus servicios y procesos, 驴Vale la pena perder a nuestros clientes ante la competencia que ofrece una experiencia m谩s organizada e integrada?

Anal铆tica de datos e IA, indispensables para los veh铆culos aut贸nomos

La l铆nea que separa el presente del futuro se est谩 desdibujando en la industria automotriz gracias a un cambio de paradigma en la tecnolog铆a implementada en los veh铆culos. Los autom贸viles aut贸nomos y con inteligencia artificial ya no son conceptos del futuro. Ya no debemos imaginar que la movilidad segura, la protecci贸n ambiental, el placer y la conveniencia en la conducci贸n llegar谩n en la 鈥減r贸xima d茅cada鈥, porque esto impulsar谩 nuestro estilo de vida en los pr贸ximos dos o tres a帽os.

Los autom贸viles actuales no son solamente m谩quinas sobre ruedas sino una comuni贸n inseparable entre hardware y software. Funciones tales como el control de velocidad, la asistencia al conductor, los sistemas anticolisi贸n, la geolocalizaci贸n e integraci贸n de conectividad, entre otras, se introdujeron en el mercado masivo y aumentaron la seguridad y comodidad.

Sin embargo, el objetivo de la industria es hacer veh铆culos que sean una extensi贸n del ser humano, m谩s que un accesorio. Y es aqu铆 donde la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje autom谩tico (AA) entran en juego.

 

Donde hay IA, hay anal铆ticas de datos

Aunque las funciones de conectividad y asistencia al conductor habilitadas por IA, tales como sensores, mantenimiento predictivo y mapeo geoespacial, se est谩n integrando actualmente en los autom贸viles, los veh铆culos aut贸nomos que necesitan un m铆nimo de intervenci贸n humana son algo totalmente distinto. En un coche totalmente aut贸nomo, las decisiones de manejo son gobernadas por algoritmos de IA que procesan datos hist贸ricos recopilados por empresas automotrices, as铆 como datos reunidos por sistemas de aprendizaje adaptativo, que registran situaciones din谩micas en el camino y las aplican, despu茅s de procesarlas, a la conducci贸n en tiempo real.

Seg煤n la consultora McKinsey, el ecosistema habilitado por la IA para los fabricantes de autom贸viles, y que abarca a todo el sector, tendr谩 un valor de alrededor de USD聽215.000聽millones para el a帽o 2025.

Si se quiere aprovechar esta oportunidad, las tecnolog铆as de IA y AA deben trabajar en conjunto con los fabricantes de veh铆culos conectados y aut贸nomos. A fin de integrar plenamente estas tecnolog铆as sin problemas y lograr que se impongan en el mercado de los veh铆culos de consumo, los fabricantes de autom贸viles deben tener herramientas anal铆ticas potentes que recopilen, procesen y den sentido a los datos.

Anal铆tica de datos, tan importantes como las ruedas

La inteligencia artificial aplicada a los autom贸viles generar谩 muchas oportunidades para reducir costos, aumentar la eficiencia operacional, optimizar el precio, mejorar la programaci贸n del mantenimiento, predecir y satisfacer la oferta y la demanda, as铆 como ayudar a generar nuevas fuentes de ingresos. Con numerosas compa帽铆as tecnol贸gicas y automotrices que se incorporan a la carrera automovil铆stica internacional de la IA para aprovechar estas oportunidades es evidente que enormes cantidades de datos se mezclar谩n y pueden llegar a convertirse en un obst谩culo para la productividad.

Sin embargo, una plataforma anal铆tica de big data fuerte y escalable puede recopilar todo, agilizar la producci贸n y aumentar la eficiencia del ecosistema en su conjunto.

McKinsey predice que el big data en los autom贸viles se convertir谩 en una industria de USD 750.000 millones para 2030.

Por ejemplo, las herramientas de anal铆ticas de datos actuales analizan patrones de trenes, subterr谩neos, taxis, autom贸viles, sem谩foros, afluencia a los restaurantes y movimiento de la poblaci贸n en general para proporcionar nuevos conocimientos que permitan adoptar medidas de prevenci贸n en sistemas aut贸nomos. Las herramientas anal铆ticas pueden estudiar los datos suministrados por los sensores de flotas de veh铆culos, tales como el tiempo de viaje y las rutas, y optimizar las operaciones para predecir la posibilidad de que haya un desperfecto que, en consecuencia, afectar铆a en el negocio.

El an谩lisis de big data de autom贸viles individuales puede ayudar a que un sistema de IA integrado entienda la diferencia entre una situaci贸n en la que realmente ocurre un accidente y otra en la que casi ocurre, y as铆 lograr que los veh铆culos aut贸nomos del futuro sean m谩s inteligentes y seguros.

Aunque los autom贸viles con IA nunca lleguen a tener la intuici贸n humana, los datos y algoritmos correctos los ayudar谩n a hacer caminos m谩s seguros y viajes m谩s eficientes. A medida que los veh铆culos totalmente aut贸nomos se expongan a un ambiente cambiante, se convertir谩n en almacenes de datos que deben ser procesados constantemente para obtener informaci贸n 煤til y mejorar el rendimiento. Cuantos m谩s datos se tengan, mayor ser谩 su potencial. Por lo tanto, los veh铆culos aut贸nomos y las anal铆ticas de big data deber谩n trabajar en conjunto para subirse la vara mutuamente.

 

Por: Souma Das, Managing Director Teradata India.

Las 5 etapas para alcanzar una Gesti贸n Inteligente de Datos

Las 谩reas de TI de las organizaciones tienen claro que, para lograr la transformaci贸n digital, necesitan que los datos que producen y usan sean administrados con inteligencia, pues 茅sta es la base para poder convertirlos en informaci贸n, conocimiento y, finalmente, visi贸n. Con todo, IDC explica que estas empresas se est谩n enfrentando a grandes vol煤menes de datos y requieren apoyarse en una arquitectura que les provea alcance, escala, velocidad, flexibilidad y sostenibilidad.

Nunca como ahora, las fuentes de los datos hab铆an sido tan diversas, adem谩s de que el volumen de los datos contin煤a creciendo exponencialmente, multiplicando a la vez la cantidad de datos cr铆ticos para los negocios. Es visible lo dif铆cil que est谩 resultando su manejo para las empresas.

El Reporte de Disponibilidad 2017 de Veeam indica que, a nivel global, 6 de cada 7 organizaciones carecen de un alto nivel de confianza en su habilidad para proteger y recuperar datos en los ambientes virtuales actuales. Por otro lado, mientras el n煤mero de datos cr铆ticos o hiper cr铆ticos va en aumento, un alt铆simo 82% de las compa帽铆as consideran que sus capacidades de recuperaci贸n no cubren las expectativas de las unidades de negocio, lo que las lleva a tener una brecha de disponibilidad, en tanto que 72% tienen una brecha de protecci贸n al ser incapaces de proteger los datos con la frecuencia necesaria.

Si bien este entorno complejo alrededor de los datos puede verse como un desaf铆o, tambi茅n representa una enorme oportunidad para las empresas que rompan el paradigma de la gesti贸n de datos tradicional y se muevan hacia una Gesti贸n Inteligente de Datos. 脡sta implica tres desaf铆os: contar con una plataforma que les asegure que sus datos estar谩n siempre protegidos, en cumplimiento y disponibles cuando los requieran; tener una estrategia que maneje un acercamiento hol铆stico a los datos a lo largo de su ciclo de vida involucrando su respaldo, recuperaci贸n, protecci贸n, seguridad y administraci贸n, y lograr un nuevo enfoque, pasando de la gesti贸n basada en pol铆ticas a una basada en comportamientos, con lo cual los datos se vuelven m谩s inteligentes y auto-gobernables.

Para llegar a la meta de la Gesti贸n Inteligente de Datos, hay que pasar por 5 etapas, a saber:

  1. Respaldo.聽Se hacen respaldos de todas las cargas de trabajo, con la seguridad de que siempre ser谩n recuperables por si se presentan ataques, interrupciones, p茅rdidas, robos o alguna otra eventualidad.
  2. Agregaci贸n.聽聽La protecci贸n y disponibilidad de los datos est谩 garantizada a lo largo de entornos multi-nube, lo que facilita la entrega de servicios digitales y asegura que se tiene una visi贸n acumulada del cumplimiento de los niveles de servicio.
  3. Visibilidad.聽Se tiene una gesti贸n de datos 贸ptima en entornos multi-nube, con visibilidad clara y unificada, y con un total control sobre el uso, los problemas de rendimiento y las operaciones.
  4. Orquestaci贸n.聽Los datos se transfieren sin inconvenientes a su mejor ubicaci贸n en ambientes multi-nube, garantizando continuidad de negocio, cumplimiento, seguridad y uso 贸ptimo de los recursos para las operaciones de negocio.
  5. Automatizaci贸n.聽Finalmente, los datos se gestionan por s铆 mismos, pues han aprendido a respaldarse, migrarse a la ubicaci贸n ideal en funci贸n de las necesidades del negocio, protegerse durante una actividad an贸mala y recuperarse de manera instant谩nea.

Actualmente, la mayor铆a de las organizaciones se encuentra en las primeras etapas o, idealmente, est谩n a medio camino en esta iniciativa. Sin duda, aquellas que enlisten entre sus prioridades el continuar avanzando en la Gesti贸n Inteligente de Datos contar谩n con una enorme ventaja competitiva, y alcanzar su transformaci贸n digital ser谩 mucho m谩s f谩cil.

 

Por: Abelardo Lara, Country Manager de Veeam en M茅xico.

Soriana brindar谩 servicio de WiFi gratuito en todas sus tiendas

Soriana anunci贸 que brindar谩 WiFi de manera gratuita en sus 824 tiendas para sus m谩s de 714 millones de clientes anuales. El servicio de conexi贸n a internet inal谩mbrico ser谩 suministrado por WaveMAX.

Bajo su tecnolog铆a patentada SharedFi, la cual aprovecha la inteligencia artificial y el aprendizaje autom谩tico de los datos de compras de los compradores, Soriana podr谩 tener interacciones inteligentes con sus clientes, al mismo tiempo que permitir谩 aumentar los niveles de servicio.

La incorporaci贸n de este avance ha facilitado a los consumidores en tienda, recibir autom谩ticamente promociones y ofertas directas sobre art铆culos que se ajusten a sus h谩bitos de compra.

“En Soriana trabajamos con el firme prop贸sito de innovar, por lo que continuamente aplicamos el uso de nuevas tecnolog铆as en beneficio de nuestros clientes. Estamos seguros que con la incorporaci贸n de la tecnolog铆a WaveMax en nuestras tiendas, nos permitir谩 enriquecer la experiencia de compra de nuestros clientes con ofertas a la medida鈥, coment贸聽Humberto Fayad, Director Comercial de Organizaci贸n Soriana.

Para acceder a la red gratuita, los clientes deber谩n conectarse a la red WiFi de la tienda a trav茅s de la aplicaci贸n SharedFi. Una vez que el cliente se registre, la soluci贸n identificar谩 su perfil a fin de ofrecerle promociones digitales a su medida e inter茅s. La implementaci贸n se realizar谩 por etapas, logrando as铆 a finales del 2018 estar presentes en todas las tiendas de los diferentes formatos.

Servicios, marketing y ventas juntos en un s贸lo clic, la apuesta de Customer 360 de Salesforce

San Francisco, Cal.-聽Entre las novedades dadas a conocer en el evento Dreamforce, organizado por la empresa Salesforce en esta ciudad y que finaliz贸 el viernes pasado, destac贸 el anuncio de Customer 360, una plataforma basada en CRM que facilitar谩 la creaci贸n de un perfil 煤nico e integral de cada cliente聽 para as铆 respaldar cada interacci贸n que se tenga con 茅l.

鈥淐ustomer 360 facilitar谩 a las empresas la uni贸n del servicio, el comercio y el marketing para ofrecer las experiencias unificadas que exigen sus clientes, con clics, no con c贸digos鈥, explic贸 en conferencia de prensa Bret Taylor, presidente y Chief Product Officer de Salesforce.

Aunque el directivo reconoci贸 que el concepto de vista 煤nica del cliente no es nuevo, lo realmente novedoso es c贸mo lo entregar谩 Salesforce. 鈥淐ustomer 360 manejar谩 los datos de la manera m谩s eficiente y segura, permitiendo que 茅stos residan en los sistemas que lo administran, con la posibilidad de recurrir a ellos cuando sea necesario, en lugar de crear enormes lagos centralizados de datos duplicados鈥.聽 Agreg贸 que ahora las empresas podr谩n concentrarse menos en la gesti贸n de datos y m谩s en ofrecer experiencias verdaderamente unificadas entre canales.

 

Servicios unificados

M谩s adelante, la compa帽铆a difundi贸 m谩s detalles en torno a la plataforma. Customer 360 comprende un conjunto de servicios mediante los cuales se mejorar谩 la administraci贸n de datos en todas las aplicaciones de Salesforce y brindar谩 acceso instant谩neo a datos consistentes y conciliados de los clientes. Estos servicios incluir谩n una interfaz de usuario (IU) basada聽en clics para administrar aplicaciones y datos que聽permitir谩 a los administradores establecer conexiones de confianza entre las aplicaciones de Salesforce. Tambi茅n permitir谩 mapear y reconciliar datos entre nubes y crear un modelo de datos can贸nicos que brinde una representaci贸n 煤nica de los datos del cliente para los sistemas conectados.

Salesforce Customer 360 ofrece nueva forma para que las empresas conecten aplicaciones de Salesforce y entreguen experiencias unificadas de clientes entre canales.

Anteriormente las empresas tendr铆an que depender de conexiones punto a punto, pero con estas capacidades las empresas tendr谩n una manera directa y segura de conectar sus datos de clientes y un solo lugar para ver sus aplicaciones de Salesforce.

Asimismo, esta plataforma ofrecer谩 una 煤nica identificaci贸n para que las aplicaciones de Salesforce reconozcan a un cliente en m煤ltiples canales, independientemente de c贸mo se identifiquen: nombre, correo electr贸nico, n煤mero de tel茅fono, identificador de redes sociales, etc. Las capacidades de administraci贸n de datos pueden preparar, combinar, conciliar y actualizar el perfil del cliente mediante las nubes. Y a diferencia de los lagos de datos masivos o los almacenes de datos que pueden volverse costosos y reducir los negocios, Customer 360 deja datos en la fuente donde se origin贸, recuper谩ndolos s贸lo cuando es necesario.

Otra de las caracter铆sticas de esta plataforma es el ofrecimiento de paquetes preconstruidos para servicio, marketing y comercio. Estos paquetes permitir谩n a las empresas implementar r谩pidamente experiencias para los casos de uso m谩s comunes, como una experiencia de Service Cloud que permita a los agentes ver el historial de compras y navegaciones de Commerce Cloud, o un viaje de Marketing Cloud que se desencadene autom谩ticamente por un evento en Commerce Cloud. Cada paquete tendr谩 los componentes necesarios para acelerar la entrega de experiencias conectadas.

En Service Cloud, los componentes tendr谩n conectividad preconstruida para Customer 360. En Marketing Cloud, las plantillas predefinidas de viaje y correo electr贸nico contendr谩n contenido y datos directamente desde Customer 360. Mientras que los datos y eventos de Commerce Cloud se distribuir谩n a cada sistema conectado a Cliente 360, inform贸 la compa帽铆a.

Cabe se帽alar que si bien Customer 360 puede unificar servicio, marketing y comercio en la misma plataforma de CRM de Salesforce, para obtener una visi贸n m谩s completa del cliente las empresas requieren acceder a los datos de los clientes desde una serie de sistemas fuera de Salesforce. Es por ello que la compa帽铆a anunci贸 en Dreamforce la posibilidad de聽implementar conectividad dirigida por API en cualquier aplicaci贸n, datos o dispositivo mediante la MuleSoft Anypoint Platform para luego conectar estas API directamente a Customer 360.

 

-Jos茅 Luis Becerra, CIO M茅xico.

Iniciativa Open Data pretende conectar y aprovechar datos con IA

Microsoft, SAP y Adobe presentaron en el marco del Ignite 2018, la Iniciativa Open Data, una nueva estrategia de gesti贸n de experiencia del cliente (CXM) al impulsar a compa帽铆as a obtener un mayor valor de sus datos y entregar mejores experiencias en tiempo real.

En el mundo actual, los datos son el recurso m谩s valioso de una compa帽铆a, considerados por especialistas como el oro de hoy en d铆a. Sin embargo, muchos negocios luchan por conseguir una visualizaci贸n completa de sus interacciones y operaciones de cliente, porque no son capaces de conectar la informaci贸n que se encuentra atrapada en silos internos. Al mismo tiempo, informaci贸n importante de cliente tambi茅n reside en silos externos con servicios de intermediaros y proveedores de terceros, lo que limita la capacidad de una compa帽铆a para crear las conexiones adecuadas, recabar inteligencia y al final, extraer m谩s valor de sus propios datos en tiempo real, para atender mejor a los clientes.

Compa帽铆as alrededor del mundo utilizan software y servicios desde Adobe, Microsoft y SAP para correr desarrollo de producto, operaciones, finanzas, mercadotecnia, ventas, recursos humanos y m谩s. Hoy, estas tres compa帽铆as se unen con el prop贸sito de impulsar la Iniciativa Open Data, un enfoque com煤n y un conjunto de recursos para los clientes, basada en tres principios:

  • Cada organizaci贸n posee y mantiene control directo y completo de todos sus datos.
  • Los clientes pueden habilitar procesos de negocios impulsados por IA para obtener informaci贸n de valor e inteligencia a partir de datos unificados de comportamiento y operacionales.
  • Un amplio ecosistema de socios debe ser capaz de aprovechar de manera sencilla un modelo de datos abierto y extensible para extender la soluci贸n.

La Iniciativa Open Data pretende eliminar silos de datos y permitir una sola visualizaci贸n del cliente, para ayudar a gobernar mejor sus datos y dar apoyo a sus iniciativas de privacidad y seguridad.

Con la capacidad de conectar mejor los datos a trav茅s de una organizaci贸n, las compa帽铆as pueden utilizar de manera m谩s sencilla la IA y la anal铆tica avanzada para obtener informaci贸n de valor en tiempo real, 鈥渉idratar鈥 aplicaciones de negocios con datos cr铆ticos para hacerlos m谩s efectivos y entregar una nueva categor铆a de servicios para clientes impulsados por IA.

鈥淏rindaremos la capacidad de aprovechar y accionar vol煤menes masivos de datos de clientes para entregar experiencias de cliente personalizadas a escala y en tiempo real鈥, coment贸 Shantanu Narayen, CEO de Adobe.聽聽Bill McDermott, CEO de SAP agreg贸 que 鈥淟os CEO han comenzado a romper los silos del status quo para que toda la gente dentro de sus compa帽铆as est茅 enfocada en atender a la gente que se encuentra fuera de las mismas. Con la Iniciativa Open Data, ayudaremos a los negocios a funcionar con una verdadera visi贸n 煤nica del cliente鈥.

Por su parte, el CEO de Microsoft, Satya Nadella, coment贸, 鈥淟as organizaciones en todo el mundo tienen una enorme oportunidad de construir circuitos de retroalimentaci贸n digital impulsados por AI para obtener poder predictivo, flujos de trabajo automatizados, y al final, resultados mejorados de negocios鈥.

Para cumplir con la Iniciativa Open Data, los tres socios mejoran la interoperabilidad y el intercambio de datos entre sus aplicaciones y plataformas: Adobe Experience Cloud y Adobe Experience Platform, Microsoft Dynamics 365, SAP C/4HANA y S/4HANA, a trav茅s de un modelo com煤n de datos. El modelo de datos brindar谩 al usuario un servicio com煤n de data lake sobre Microsoft Azure. Este almac茅n unificado de datos permitir谩 a los clientes elegir sus herramientas y aplicaciones de desarrollo para construir y desplegar servicios.

Con la Iniciativa Open Data, las empresas podr谩n:

  • Desbloquear y armonizar datos aislados para crear un nuevo valor
  • Mover de manera bidireccional, datos transaccionales, operacionales, de cliente o de IoT a y desde el data lake com煤n, basados en sus preferencias o necesidades
  • Crear circuitos digitales de retroalimentaci贸n impulsados por datos para un mayor impacto de negocios, a la vez que se les ayuda para habilitar sus iniciativas de cumplimento de normas de seguridad y privacidad
  • Construir y adoptar aplicaciones inteligentes que entiendan datos, relaciones y metadatos de manera nativa para abarcar m煤ltiples servicios por parte de Adobe, SAP, Microsoft y sus socios

 

Cuatro pilares obligatorios en el manejo de datos

El manejo de datos se convirti贸 en uno de los asuntos m谩s discutidos en el proceso de transformaci贸n digital. Ese trayecto de los negocios, que se denomin贸 stairway to value (escaleras hacia el valor), necesita recorrerse fase a fase, de modo que todos los aspectos esenciales se contemplen y que la organizaci贸n se prepare de manera efectiva para aprovechar la informaci贸n que se genera.

En principio, se necesita hacer el debido estudio, o sea, la organizaci贸n y preparaci贸n de los datos (sean estructurados o no estructurados) recogidos de diversas fuentes. Se trata del momento propicio para que empresas y profesionales aprendan a lidiar con los datos y, a partir de eso, a realizar las siguientes etapas: almacenar, enriquecer, activar y monetizar su informaci贸n.

Hace pocos a帽os, las bases de datos s贸lo exist铆an para almacenar. Hoy en d铆a, esos recursos son fundamentales para dar cuerpo a la transformaci贸n digital, ya que la materia prima de la informaci贸n valiosa para los negocios est谩 ah铆. Y para obtener ventajas de ese futuro modelado por los datos, necesitamos considerar algunos pilares.

 

Modernizaci贸n del centro de datos: es el primer paso para la optimizaci贸n del almacenamiento y procesamiento de datos. Se necesita garantizar que la infraestructura tecnol贸gica sea flexible y que funcione para diversas aplicaciones y ambientes multinube, permitiendo, por ejemplo, la inserci贸n de futuras tecnolog铆as que facilitar谩n la utilizaci贸n de los datos. En resumen, la infraestructura de TI debe ser 谩gil y no puede ser un factor limitante para la transformaci贸n digital.

Gobernanza de datos inteligente: en este pilar, entran las soluciones y herramientas que permiten simplificar el cumplimiento de los datos y protegerlos donde sea que est茅n: en instalaciones o en la nube. Con la gobernanza, los datos no estructurados y, a veces, llamados obscuros, se convierten m谩s claros, mucho en funci贸n del trabajo de los ingenieros de datos. Adem谩s, entran en escena los metadatos o datos sobre datos, que permiten comprender informaciones que son inteligibles.

 

Insights generados a partir de datos: despu茅s de la estructuraci贸n, la ciencia de datos entra con profesionales especializados, que pueden ayudar en la lectura y extracci贸n de informaci贸n y valores de los que, antes, eran una materia bruta, aparentemente sin valor. En ese momento, se hace posible unir los conocimientos humano y artificial para la toma de decisiones asertivas para el negocio.

Monetizaci贸n de los datos: ese es el estado del arte donde, adem谩s de aumentar la eficiencia de la tomada de decisi贸n por medio de insights, los datos permiten tambi茅n la generaci贸n de valor financiero, ya sea con la creaci贸n de nuevas fuentes de ingresos o incluso por la reducci贸n de costos y riesgos.

Hoy en d铆a, el principal desaf铆o es tener los cuatro pilares en funcionamiento, algo que, de por s铆, requiere la superaci贸n de varios obst谩culos. Y no hay alternativa. 聽La transformaci贸n digital es un camino sin retorno, que demandar谩 cada vez m谩s exactitud para crear nuevos mercados y responder a demandas creadas con el surgimiento de las nuevas tecnolog铆as. Mientras tanto, los desaf铆os comunes contin煤an: enfrentar la competencia, buscar aumento de ingresos y reducci贸n de costo, gestionar riesgos. Ese es nuestro nuevo mundo.

 

Por: Marcelo Sales, Director de Productos y Soluciones de Hitachi Vantara LATAM.

Los desaf铆os de la Disrupci贸n Digital

Hoy en d铆a la disrupci贸n digital ha obligado a las empresas de cualquier tama帽o y vertical a replantearse el modo en que manejan el negocio, no s贸lo compiten con los negocios tradicionales y de a帽os, se encuentran microempresas y negocios que han nacido de la disrupci贸n misma que avanzan a pasos agigantados.

Seg煤n dio a conocer Microsoft, del a帽o 2000 a la fecha, m谩s del 50% de las compa帽铆as dentro del Fortune 500 ha sido adquiridas por otras empresas o han desaparecido por completo, debido a que no supieron adaptarse al cambio que proviene de la tecnolog铆a.

鈥淟os CIOs se han dado cuenta que los modelos de negocio tradicional est谩n cambiando dram谩ticamente, desde la forma de llegar a los mercados hasta como se desarrolla el producto o se ofrece el servicio en s铆, y es algo para que las compa帽铆as deben estar preparadas鈥, coment贸 Mois茅s 聽Avelar, Consumer & Devices Director en聽Microsoft.

Entre las tecnolog铆as que, seg煤n Microsoft, Intel y Lenovo, marcar谩n tendencia en los pr贸ximos a帽os en el mundo de los negocios destaca la red 5G, Inteligencia Artificial y Realidad Virtual y Aumentada.

Ricardo L贸pez Tello, Director de ventas Corporativas y Gobierno para聽Intel M茅xico; Mois茅s 聽Avelar, Consumer & Devices Director en聽Microsoft.; y Luis Vejar, Director Comercial para el Sector Privado y de Gobierno en聽Lenovo聽M茅xico.

鈥淟a red 5G es una super carretera por donde circulan todas las dem谩s tecnolog铆as, que ofrecer谩 la velocidad necesaria para que funcionen adecuadamente y se pueda obtener y aprovechar la informaci贸n en tiempo real. No olvidemos que los datos son el nuevo petr贸leo de los negocios鈥, asever贸 Ricardo L贸pez Tello, Director de ventas Corporativas y Gobierno para聽Intel M茅xico.

Seg煤n fuentes citadas por Intel, el 90% de los datos que tenemos hoy en d铆a fueron generados en los dos 煤ltimos a帽os, y para el 2025 esta cifra se har谩 diez veces mayor, superando los dispositivos o cosas conectadas al n煤mero de personas, por lo que crear ese camino donde corran estos datos con fluidez, ser谩 la clave de la verdadera revoluci贸n industrial.

Por su parte, Lenovo destac贸 el papel que estar谩 cobrando la Realidad Virtual y Aumentada (RV y RA) en los negocios, reduciendo costos de capacitaci贸n, as铆 como ofrecer un mejor servicio al cliente. 鈥淵a no s贸lo se trata de adoptarla para mejorar la vida de los usuarios o para divertirse, se est谩n viendo oportunidades reales para impulsar el negocio鈥, coment贸 Luis Vejar, Director Comercial para el Sector Privado y de Gobierno en聽Lenovo聽M茅xico.

Por 煤ltimo, se menciona la Inteligencia Artificial, que ya no se trata de una idea futur铆stica, sino de una tecnolog铆a que ya varias empresas a nivel global est谩n adoptando porque han visto resultados reales en sus negocios. 鈥淟a adopci贸n de la tecnolog铆a no es una moda, se trata de algo que debemos adoptar m谩s temprano que tarde para hacer m谩s rentable el negocio鈥, agreg贸 Mois茅s Avelar de Microsoft.

 

-Karina Rodr铆guez, Computerworld M茅xico.

Los cuatro retos del Big Data y Analytics, seg煤n Gartner

En el marco del primer Gartner Data & Analytics Summit en la Ciudad de M茅xico, la consultora destac贸 que con el surgimiento de tendencias como Internet de las Cosas, Inteligencia Artificial聽y aprendizaje autom谩tico聽como nuevos pilares de los negocios digitales, los datos y anal铆ticos se est谩n volviendo dominantes, sustentando todos los modelos de negocio.

Para alcanzar este objetivo, los analistas de Gartner se帽alaron que a煤n existen cuatro retos que los especialistas deben superar: confianza, diversidad, complejidad y conocimiento.

Donald Feinberg, vicepresidente y analista de Gartner, coment贸 que existe una oportunidad sin precedentes para ampliar los datos fundamentados y acelerar los descubrimientos anal铆ticos.

 

Confianza

En un mundo en el que aumenta el fraude, la incertidumbre y las fake news, la confianza es un bien escaso pero crucial en los negocios digitales: nada funciona sin ella.聽Las empresas deben esforzarse por asegurar que todas las partes involucradas conf铆en en sus datos a la vez que deben permitir un nivel de observaci贸n y examen de sus datos que no existe en la mayor铆a de las organizaciones.

Las nuevas estrategias deben centrarse en la confianza en los datos. 鈥淓stas estrategias se basan en dos t茅cnicas: crowdsourcing y automatizaci贸n. Con el sistema de crowdsourcing, los usuarios etiquetan lo que hacen y proporcionan, durante el proceso, un registro del linaje de datos (Data Lineage). As铆 se crea un m茅todo m谩s din谩mico para confiar en los datos. La automatizaci贸n se refiere al surgimiento de los cat谩logos de datos como una competencia cr铆tica de la gesti贸n de datos. Al adoptar estas dos t茅cnicas, la confianza en los datos aumentar谩 significativamente gracias a la capacidad de verificar su origen鈥, coment贸 Peter Krensky, analista investigador senior de Gartner.

 

Diversidad

La diversidad incluye algoritmos, personas y datos. Como nuestras opiniones y prejuicios se codifican en los algoritmos 鈥渓as organizaciones deben crear m茅todos de verificaci贸n mejores para las suposiciones y datos usados en los algoritmos que permitan garantizar que sean justos e incluyan los valores at铆picos鈥, afirm贸 Cindi Howson, vicepresidente de investigaciones de Gartner. 鈥淓so se torna particularmente dif铆cil cuando el sector tecnol贸gico carece de diversidad y suele enfocarse solamente en las diferencias visibles, tales como el g茅nero. Adem谩s, es necesario que dejemos de integrar solo los datos a los que se accede f谩cilmente e integremos los datos pertinentes鈥.

 

Complejidad

La complejidad plantea un desaf铆o porque es dif铆cil comprender cabalmente la din谩mica de los negocios y tener el tiempo necesario para responder de manera adecuada.

鈥淗oy, los l铆deres en datos y anal铆ticas tienen la oportunidad de construir plataformas de datos y an谩lisis precisas y exactas. Estas plataformas proveer谩n m谩s contexto, gracias a la recopilaci贸n de datos integrales; mayor comprensi贸n, gracias a un sistema de medici贸n y clasificaci贸n s贸lido; y m谩s tiempo para responder, gracias a los sistemas de baja latencia鈥, explic贸 Krensky. 鈥淢ayor contexto, comprensi贸n y baja latencia transforman una complejidad abrumadora en una ventaja competitiva. Comprender el patr贸n que subyace a la complejidad acelera el tiempo de respuesta. Dominar esta complejidad es la clave del 茅xito de las iniciativas anal铆ticas鈥.

 

Conocimiento

A medida que las empresas se fortalecen con equipos m谩s diversos, que cuentan con datos m谩s complejos, la necesidad de poder “hablar en el idioma de los datos”, de la misma manera, es mayor que nunca antes.

鈥淪i no hay un lenguaje en com煤n que sirva para interpretar los diversos datos de la organizaci贸n, habr谩 problemas fundamentales en la comunicaci贸n cuando se empleen soluciones basadas en datos y anal铆ticas鈥, afirm贸 Howson.

En la tercera encuesta anual de Gartner a los directores de datos, los consultados afirmaron que el obst谩culo m谩s grande para lograr el progreso mediante datos y anal铆ticas es el escaso conocimiento sobre los datos. Los l铆deres en este campo deben aprender a tratar la informaci贸n como una segunda lengua y el conocimiento es un elemento fundamental para la trasformaci贸n digital.

Gartner espera que, para 2020, 80% de las organizaciones ponga en marcha el desarrollo deliberado de competencias en el campo de los datos, tras admitir que hay una gran deficiencia.

鈥淒esarrollar este tipo de conocimientos puede ser perturbador鈥, manifest贸 Howson. 鈥淓valuar el conocimiento sobre datos de las personas que crean y consumen informaci贸n es un paso fundamental para garantizar que la organizaci贸n est茅 equipada con las habilidades adecuadas para satisfacer las necesidades presentes y futuras de la sociedad digital鈥.