21 de Abril de 2022 · 4 min de lectura
Allí afuera hay un inmenso océano de datos. Las fuentes de información son diversas, además de presentarse en multitud de formatos; por lo que en el mundo digital, el caudal de datos es abundante y diverso. ¿Qué hacemos con los mismos? No basta con obtener la información, sino que hay que saber procesar, seleccionar, transformar e interpretar la misma; extraer lo que verdaderamente significan los datos, y en lo particular, en los negocios, resulta de suma importancia interpretarlos apropiadamente, para orientar los esfuerzos en ser dirigidos, según los objetivos que se hayan definido, rediseñarlos o incluso sugerir nuevas opciones.
En esta entrega, comentaremos muy brevemente acerca de los ‘datos como servicio’ y ‘datos como producto’ y compartiremos la experiencia de APSL en relación a las plataformas DaaS.
Los datos como servicio (en inglés se le conoce como Data as a Service -DaaS-) es un modelo de suministro y distribución de información. Su corazón es la gestión de datos, la nube, mediante herramientas de software desde donde se desprenden una multitud de servicios relacionados con los datos, a rasgos muy generales son: el almacenamiento, procesamiento y análisis, para su distribución en texto, imágenes, vídeos y sonidos.
Entre algunos ejemplos de DaaS podemos mencionar: la gestión del almacén de datos (data warehouse), el empleo de datos geográficos; datos financieros o datos comerciales de organizaciones.
DaaS aporta bondades, entre las cuales se destaca la calidad de los datos; la agilidad para acudir a los datos requeridos de forma manejable y amigable con el usuario; además la adaptabilidad financiera que ofrecen diversas empresas proveedoras de DaaS, permite ahorrar recursos operativos y de mantenimiento; y finalmente incrementar el flujo de trabajo. En otras palabras, se provee bajo petición por parte de las empresas con datos de valor y muy concretos, integrados en sus aplicaciones de negocio.
De manera muy resumida, podemos citar las siguientes ventajas del DaaS para las empresas: Bajo costo de equipos, reducción de costos con bienes de capital, libre de mantenimientos y actualizaciones, personalización flexible y seguridad de la información.
Encontramos que DaaS está vinculado con el almacenamiento como servicio (Storage as a Service -Saas-) y el software como servicio (Software as a Service -SaaS-).
En el contexto de los datos como producto (siendo su acrónimo en inglés: DaaP), los informes son el ejemplo más común, ofreciendo un despliegue de datos, usualmente bajo la forma de gráficas y/o de manera descriptiva. Sin embargo, cuando son incorporadas diversas analíticas avanzadas, tales como predicciones, proyecciones y/o recomendaciones, se llega a un nivel superior, permitiendo de este modo entregar justamente lo requerido por la empresa para facilitar la toma de buenas decisiones.
Otros ejemplos de los datos como producto son los motores de búsqueda; la ciberseguridad a través de la detección de amenazas; las sugerencias de productos que son ofrecidas cuando ingresamos a una web comercial; la granularidad (nivel de detalle) en los datos de compras mediante tarjetas de crédito, además de la detección de fraudes y clasificación de los clientes; identificación de enfermedades mediante el análisis de imagen y sugerencias en sus tratamientos; mantenimiento predictivo de las máquinas en la industria; clasificación de imágenes; automatización de procesos; previsión de consumo del sector energético, entre otros.
En resumen, son aplicados a los proyectos de datos, principios clave de desarrollo de productos, en donde se identifican y abordan las necesidades no satisfechas, agilidad, iterabilidad y sobre todo en la reutilización de las soluciones puntuales para resolver una diversidad de problemas empresariales.
En el Departamento de Ciencia de Datos de APSL, empleamos el Big Data e Inteligencia Artificial y trabajamos juntos como equipo con diversidad de clientes, en donde nuestro valioso recurso de capital humano ha permitido agregar valor, bien sea a través del manejo de datos, su integración, y garantizar la calidad de los mismos durante sus procesos de transformación y análisis a través del flujo de datos (por ejemplo, empleando el framework Kedro), para así poder ofrecer y garantizar servicios de consultoría y administración de alto nivel para las empresas; así también como mediante el manejo de modelos matemáticos y algoritmos inteligentes, hemos realizado análisis predictivo, y en consecuencia haber aportado valor a nuestros clientes, para sus estrategias de negocios.
Adicionalmente, le invitamos a conocer e interactuar bajo los idiomas castellano, inglés y catalán, con nuestro asistente virtual para equipos remotos, YedAI, que encontrarás en la esquina inferior derecha de esta página, la cual es una herramienta de chatbot basada en inteligencia artificial, parte de la inversión en I+D+i de APSL orientada en brindar servicio a los teletrabajadores de cualquier organización. El bot ha aprendido a gestionar cuestiones tales como: “Ofertas de trabajo”; “organigrama”; “contacto”; “¿quién me manda un ordenador nuevo?” “¿Cómo pido las vacaciones?” “¿Cómo puedo negociar un aumento de sueldo?”... y nuestro equipo de Contenidos puede editar fácilmente las respuestas en caso necesario en la plataforma de gestión de conocimiento.
Es importante señalar que tal como la vida misma y todo proceso de aprendizaje, no siempre se logrará obtener una respuesta que te satisfaga, y tendrás la opción de dar feedback o contactar directamente a un humano...
En una entrada anterior de este blog, hablamos sobre cómo pasar del dato en crudo al dato con valor. Ahora mediante diversos procedimientos que involucran criterios de selección, procesamiento de modelos matemáticos y estadísticos, en conjunto con la lógica del negocio y los objetivos empresariales, los datos pueden ser transformados y ofrecidos como valiosos servicios o bien como interesantes productos que nos facilitan nuestro transitar en el mundo digital.
Para solicitar mayor información:
Email: info@apsl.net
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