Informe uso de Cloud por Denovo

cloud proveedores

Gran informe de Denodo sobre el uso de Cloud por las empresas. Muy bueno por la amplitud de temas revisados y la sencillez de su presentación.

Aquí va MI resumen:

  • Sube el interés de las empresas, pero no se lanzan.
  • Uso principal para Data Analytics y BI reporting, no para sus procesos.
  • En Cloud híbridas 42%
  • Con datos estructurados. El DataLake de todo junto queda lejos, porque la accesibilidad y la seguridad priman
  • Azure (+) y AWS (-) se llevan el grueso del mercado
  • La migración lleva implicita refactoring 35%, rehosting 21%, … trabajos importantes
  • Y un gran miedo a los costes ocultos del licenciamiento
  • Eso también explica el limitado uso de los Markets Places

Seguro que tu tendrán conclusiones más adecuadas a tus necesidades. Lo dicho, gran informe.

DenodoCloud

El misterio del Si bemol 3 en Mozart

Mozart sib3

¿Por qué no hay Si bemol 3 en la obra de Mozart?

Cómo una gráfica de frecuencia de las notas empleadas por Mozart, nos lleva a descubrir conspiraciones masónicas anti absolutistas, sonidos que mejoran la inteligencia, o tendencias actuales de la música del efecto Baus.
Imprescindible ver el video de Jaime Altozano. Nos enseña cómo un storytelling condiciona la comprensión de unos datos, su interpretación  y la construcción mental de sus consecuencias.

Una vez visto, entenderéis porqué es tan diferente a una gráfica de frecuencias normales esperadas, y de cómo debemos hacer caso a nuestra intuición estadística para descubrir patrones ocultos.

Deseo que disfrutéis tanto como yo he disfrutado.

 

La IA cambia cómo tomar decisiones de Negocio

BI-timeline

Con este post continúo la línea de cómo la IA nos afecta directamente la Gestión de las organizaciones.

Este post refleja cómo están evolucionando los BI, Business Intelligence, o sistemas de información para la toma de decisiones de Negocio gracias a la incorporación de Inteligencia Artificial en el tratamiento de datos.

No creo poder mejorar el artículo de Mona Patel de birst, por lo que recomiendo su lectura. Aquí un pequeño resumen.

A los problemas clásicos que los Business Intelligence, BI, tienen en las organizaciones:

  • Sólo acceden el 20%
  • No responden todas las preguntas, creando frustración
  • No suele ser escalable

La AI puede ofrecer hasta un 10% de ingresos (Mc Kinsey) al permitir:

  • El usuario pasa del atasco de pedir informes directamente al Análisis
  • Descubriendo datos ocultos y prediciendo para ser proactivos

El uso de información en la actualidad aún tiene problemas:

  • El analista debe conocer el negocio para identificar la información de valor
  • Seguimos sin suministrar toda la información que requiere el tomador de decisiones
  • El cual, pierde mucho tiempo en analizar e interpretar

La disrupción de IA en BI aparece cuando hacemos los análisis y datos, más utilizables, oportunos y valiosos.

Poco a poco vamos automatizando esa obtención de valor en los BI, pero en estas primeras etapas, aún se requiere de tiempo para analizar, y los humanos sentimos la necesidad de preguntar el “por qué” de una predicción de AI, que no siempre puede proporcionar.

Sin embargo, la AI tampoco puede reemplazar todos los casos de uso y debe mantener a los humanos informados debido a posibles errores de la máquina.

La IA permite nuevo nivel de análisis, mejor, más práctico y más inteligente.

En próximos post hablaremos de casos prácticos. Hagan sus peticiones.