Para muchas empresas, el crecimiento hoy en día depende de un factor clave: su capacidad para gestionar y utilizar los datos. Cada clic en un sitio web, cada compra, cada mensaje, cada búsqueda y cada interacción dejan una huella digital. El verdadero reto no es recopilar esta información -la mayoría de las organizaciones ya lo hacen-, sino implementar una estrategia de modernización de datos para gestionarla de forma que resulte, fiable y útil.
Para las empresas, los datos ya no son sólo un recurso técnico gestionado por los equipos TI. Se han convertido en uno de los activos estratégicos más importantes que puede tener una empresa. Cuando los datos están debidamente estructurados y conectados en toda la organización, permiten a las empresas comprender mejor a los clientes, mejorar los productos de forma más eficiente, optimizar las operaciones y tomar decisiones más inteligentes con confianza.
Hace años, las decisiones se basaban principalmente en la intuición y la experiencia. Hoy en día, se apoyan en pruebas. Ya no hay que adivinar lo que los clientes quieren: es posible identificar patrones en los datos. En lugar de reaccionar cuando ya es demasiado tarde, las empresas pueden anticiparse a las tendencias y prepararse para lo que está por venir. Pero este cambio requiere algo más que disponer de datos: requiere las bases adecuadas para garantizar que la información pueda escalar, integrarse y adaptarse a las nuevas exigencias empresariales. Los datos son la brújula. No sustituyen al liderazgo ni a la creatividad, pero proporcionan una dirección. Y en un mundo competitivo, la dirección marca la diferencia.
La evolución de la modernización de datos
Estamos atravesando un periodo de evolución tecnológica en cuanto a la forma en que las empresas utilizan los datos.
En los sistemas actuales y antiguos —como ejemplo SAP Business Warehouse 7.5—, los datos procedentes de diferentes áreas de la empresa se almacenan en un único lugar, un gran "silo" donde se consolidan todos los datos para poder analizarlos.
Entonces, ¿cuál es el problema? Cuando todo se concentra en un mismo lugar, los cambios o las operaciones realizadas en los datos pueden afectar a áreas de la empresa que no deberían verse alteradas. El problema no son las bases de datos utilizadas, sino que todo el procesamiento se lleve a cabo dentro del mismo entorno.
Otro problema del enfoque antiguo es la escalabilidad. Dado que estos sistemas, como el ejemplo de SAP BW 7.5, son principalmente locales, sufren problemas de escalabilidad tanto horizontal (más máquinas en funcionamiento) como vertical (potencia de las máquinas).
Además, muchos clientes buscan soluciones modulares para abordar problemas en áreas concretas de la empresa sin tener que invertir en otras partes del sistema. Sin embargo, con todos los datos centralizados, esa flexibilidad no era posible. Por esta razón, y debido a otras limitaciones técnicas, las arquitecturas de datos han evolucionado a lo largo de los años. Al mismo tiempo, los proveedores de software se están preparando para el fin del mantenimiento de estos sistemas, lo que empuja a todo el sector a seguir mejorando y modernizándose. En el ejemplo de SAP BW 7.5, el soporte estándar está previsto hasta finales de 2027, con soporte ampliado opcional hasta finales de 2030.
Cómo se presenta hoy en día la modernización de dato
El modelo tradicional de datos centralizados ha evolucionado en los últimos años hacia una arquitectura basada en microservicios, impulsada por la adopción de la nube. En este caso, cada microservicio funciona como un ‘silo’ para cada área del negocio, desplazando al modelo clásico.
Esto resuelve en parte el problema de las ventas modulares, permitiendo a las empresas ampliar los servicios en las áreas específicas de su negocio que lo necesitaban. Además, ha facilitado el mantenimiento y las actualizaciones al permitir que se realicen por separado, sin afectar a otras zonas.
Otra gran ventaja es la posibilidad de escalar horizontal y verticalmente según convenga a la empresa.
Sin embargo, este sistema sigue enfrentándose a un problema: la comunicación entre los distintos ‘silos’ o áreas de la empresa. En esta arquitectura, las interfaces de programación de aplicaciones (API) facilitan el intercambio de datos entre dos sistemas. No obstante, cada API está construida para su propio sistema y funciona dentro de su propio entorno. En consecuencia, la integración entre estas áreas depende de contar con especialistas que comprendan cada tecnología y sean capaces de conectarlas de manera eficaz.
OData: Impulsando la siguiente fase de la modernización de datos
A medida que avanza la modernización de datos, uno de los avances clave que respalda su transformación es el Protocolo OData.
OData son las siglas de Open Data Protocol, y fue creado por Microsoft y gestionado actualmente por la organización OASIS . Define los estándares para crear y utilizar API RESTful (API que conectan dos sistemas y les permiten intercambiar datos de forma segura), lo que permite la conectividad en tiempo real de una forma más sencilla.
¿Recuerdas cuando Apple cambió el cargador de sus dispositivos al estándar de puerto de carga USB-C? Eso es lo que hace OData: garantiza la compatibilidad universal y beneficia a todo el ecosistema, que ya no necesita hablar los diferentes y específicos lenguajes de sistemas como Salesforce, Microsoft Azure y otros servicios web modernos.
En el ejemplo de SAP BW 7.5, el uso de OData permitiría la comunicación automática y en tiempo real con plataformas externas como Azure y Amazon Web Services (AWS), lo que facilitaría el intercambio de datos sin interrupciones.
De los datos a las decisiones: la revolución de la IA
Las empresas que desean implementar eficazmente la inteligencia artificial (IA), pero no lo consiguen, suelen tener una base de datos incompatible con este tipo de innovación. Sistemas como SAP BW 7.5 no han sido diseñados para gestionar la demanda masiva y elástica de recursos que genera el Machine Learning (aprendizaje automático).
La transición a infraestructuras en la nube ha permitido una escalabilidad horizontal y vertical para gestionar los picos de carga de trabajo de la IA. La elasticidad es crucial porque la necesidad de una mayor capacidad de procesamiento de IA no suele ser constante, sino que tiende a dispararse durante el entrenamiento de modelos o el razonamiento complejo. Además, los modelos de IA necesitan datos estandarizados y de alta calidad para aprender de forma eficaz. Iniciar la modernización de sus datos o migrar a la nube garantiza que todos los datos “hablen el mismo idioma”. Por tanto, resulta mucho más fácil utilizarlos como palanca en un mundo de decisiones basadas en datos, donde ya no se reacciona ante los cambios, sino que su empresa se anticipa a ellos.
Cómo Code10 ayuda a las empresas a modernizar sus datos
En Code10, contamos con un equipo con amplia experiencia en proyectos, lo que garantiza el uso de las mejores prácticas a la hora de modernizar los datos y maximizar sus beneficios, lo que se traduce en un ahorro de costes y una infraestructura preparada para el futuro.
La transición a la nube y la disponibilidad de una arquitectura cloud de alta calidad permiten anticipar picos en la demanda de datos, que podemos cubrir gracias a una escalabilidad flexible en diferentes áreas. Del mismo modo, también reducimos la capacidad de la nube una vez que el pico ha pasado, proporcionando un equilibrio que optimiza la estabilidad sin costes de infraestructura innecesarios.
Nuestros consultores también cuentan con experiencia en garantizar un tiempo de inactividad cero para los proyectos de nuestros clientes, manteniendo las operaciones durante toda la duración del proyecto.
Póngase en contacto con nosotros para obtener más información sobre cómo Code10 puede ayudarle a modernizar sus datos y tomar mejores decisiones, preparando su infraestructura TI para el futuro: cuéntenos sus necesidades en el siguiente formulario o enviando un correo electrónico a info@code10it.com.
