Transformación Digital
¿Por qué transformación digital?
La adopción del cloud computing y las tecnologías emergentes asociadas a la nube nos permite abordar mejoras e innovación en todas las áreas de la gestión directiva:
Cómo interactuamos mejor con los clientes, cómo administramos una empresa con estadísticas más exactas, cómo nos asociamos de mejor manera, cómo formamos empleados más productivos.
Incluso, en algunos casos ¿cómo reinventamos nuestro modelo de negocio?
¿Qué aporta la transformación digital a las empresas?
Nuevas formas de trabajar más modernas que permiten la agilidad y competitividad que tu negocio necesita. Esta es la aportación de la transformación digital:
José Luis Cerrada | CTO
Vivimos un momento muy especial. El Cloud Computing nos permite implementar aplicaciones en tiempo record y realizar en pocos segundos tareas que antes nos llevaban mucho tiempo.
Además de esta rapidez, podemos pagar de forma flexible por el uso que le damos a la tecnología. Y podemos delegar toda la infraestructura en un tercero, para nosotros dedicarnos a lo que realmente sabemos hacer bien: nuestro negocio.
Descubre el alcance de la transformación digital
BIG DATA
Las aplicaciones de hoy en día generan una cantidad de datos diversas fuentes dentro de la empresa, extendiéndose al mundo físico donde cualquier dispositivo es capaz de capturar señales importantes para el análisis.
Todos estos datos relevantes para el negocio pueden procesarse de manera eficiente y gran escala, a través de la plataforma integrada de Big Data de Google Cloud Platform posibilitando el análisis predictivo y aportando información muy valiosa en áreas como operaciones, marketing o ventas.
Cloud Platform nos ofrece una solución de Big Data end to end, probada e integrada, basada en años de innovación en Google, que permite capturar, procesar, almacenar y analizar todos los datos generados en una sola plataforma.
¿Quieres saber cuales son las áreas de aplicación del Big Data en tu negocio?
Contáctanos y estaremos encantados de ayudarte.
IOT (Internet the las cosas)
El Internet of Things es en esencia un sistema de máquinas y objetos equipados con tecnologías de recopilación de datos, de manera que esos objetos pueden comunicarse entre sí. Los datos de que se generan tienen una gran cantidad de usos, pero frecuentemente se utilizan para determinar la salud y el estado de las cosas.
El objetivo es hacer que todos estos dispositivos u objetos actúen de forma cada vez más inteligente e independiente, conectándose a internet y entre sí, intercambiando datos con servidores externos y actuando de acuerdo a la información recogida, tanto de sensores como de los servidores.
Para ello, es necesario el empleo del protocolo IPv6 y el desarrollo de numerosas tecnologías que actualmente están siendo diseñadas por las principales compañías del sector.
Google dispone del Google Cloud IoT Core , un servicio diseñado con el fin de ayudar a conectar y gestionar de forma segura dispositivos a gran escala. Numerosas empresas de sectores diversos como el transporte, el petróleo, los servicios públicos o la sanidad ya están usando este servicio.
BLOCKCHAIN
Blockchain es una potente tecnología que permite a las empresas y negocios aportar seguridad a sus procesos y actividades. Gracias a la tecnología blockchain las empresas pueden atribuir con certeza absoluta la autoría de la información que viaja y se almacena en las redes.
Nuestros servicios te ayudarán a simplificar la manera en la que obtenemos valor de Blockchain.
Ventajas del blockchain:
- Seguridad garantizada en todas las actividades
- Transparencia en las operaciones
- Ahorro de tiempo
- Inmutabilidad de los datos con procesos criptográficos
MACHINE LEARNING
El Machine Learning o Aprendizaje Automático es una rama dentro del campo de la Inteligencia Artificial cuyo objetivo es dotar a los ordenadores de la capacidad de aprender de forma autónoma y de automatizar, mediante distintos algoritmos, la identificación de patrones o tendencias a partir de los datos.
Los algoritmos del aprendizaje automático se clasifican a menudo como supervisados o no supervisados. Los algoritmos supervisados trabajan con datos “etiquetados” y aprenden a partir de un histórico de datos para predecir un determinado valor de salida.
Un ejemplo sencillo sería el SPAM de Google, donde se aplica un problema de clasificación, como la detección de correo basura o “spam”.
En los algoritmos no supervisados no se dispone de una experiencia previa por lo que se orienta principalmente a descubrir relaciones implícitas y patrones en un conjunto de datos sin etiquetado previo, como es el caso del análisis científico, que tiene una clara naturaleza exploratoria..
Resulta muy importante no sólo la elección del algoritmo más adecuado sino también el hecho de disponer de un gran volumen de datos de suficiente calidad.
Una vez definido el objetivo y la información que debemos recoger, el Machine Learning puede ser enormemente útil a la hora de detectar tendencias y comportamientos. Y de esta forma poder realizar predicciones y facilitar la toma de decisiones en todas las áreas funcionales de la empresa.
En este proceso es fundamental el papel del consultor tecnológico ya que puede guiar a su empresa desde el concepto hasta la implementación, a través de un amplio abanico de paquetes y servicios que se enfocan en desarrollar soluciones de aprendizaje automático.
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