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La ciencia de TI aplicada al negocio

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Tiempo de lectura: 3 minutos

La ciencia de los datos y el aprendizaje automático causan un profundo impacto en los negocios y se están volviendo rápidamente críticos para la diferenciación y, a veces, la supervivencia de la empresa. ¿Sabes cómo explotar el potencial de la ciencia de TI para obtener ventaja competitiva?

El impacto de la ciencia de TI

Aunque, hasta hace no demasiado tiempo, en ingeniero de sistemas o arquitecto de bases de datos eran los perfiles más especializados del área tecnológica de la empresa, hoy la evolución de la ciencia de TI ha permitido que lleguen a la empresa nuevos profesionales como el analista big data o el data scientist.

La ampliación y aumento de las capacidades de este Departamento no son los únicos cambios que promueve la ciencia de los datos. Según Gartner, el impacto de la ciencia de TI en la empresa se nota en 5 áreas:

  1. Innovación: fomenta nuevas ideas y disrupciones comerciales basadas en la ciencia de datos.
  2. Exploración: permite explorar patrones de transformación desconocidos en datos.
  3. Prototipos: hace posible desafiar el status quo con nuevas soluciones radicales.
  4. Precisión: la ciencia de TI se centra en mejorar de forma continua e iterativa los procesos y productos existentes.
  5. Prevención y cumplimiento: permite identificar los impulsores de ciertas situaciones que podrían afectar negativamente a negocio.

La nube es el entorno que permite acelerar el desarrollo de la ciencia de TI y ampliar el alcance de su descubrimiento, haciendo posible la disrupción en los mercados. Por esta razón se considera que cloud computing y data science son inseparables.

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Limitaciones al potencial de la ciencia de TI

Sin embargo, a pesar de las grandes ventajas que supone para la empresa y de los cambios a mejor que promueve, en ocasiones la ciencia de TI no aporta al negocio el valor esperado. Esto puede deberse a las siguientes razones:

  • La brecha entre los objetivos comerciales y los esfuerzos analíticos, que avanzan en direcciones opuestas sin lograr la sincronización que ayudaría al negocio a aprovechar las oportunidades que se le presentan.
  • La falta de disciplina en la medición de resultados, que provoca desajustes o impide advertir tendencias que obligarían a modificar el curso de acción de la estrategia de la empresa.
  • La falta de agilidad en el planteamiento de los proyectos Big Data, que suelen ser altamente exploratorios y con resultados inciertos ya que, al centrarse en unos pocos esfuerzos de alto riesgo, la probabilidad de fracaso aumenta.

Igual que sucede con la mayoría de iniciativas que terminan considerándose como un éxito, en términos de rendimiento y rentabilidad, hacer que un programa de ciencia de TI sea eficaz puede requerir un esfuerzo considerable y muy probablemente necesitará de varias iteraciones antes de lograr estructurarse de manera efectiva.

Pero no hay que rendirse. En plena era del análisis y compitiendo en un mundo basado en datos, las firmas líderes que ya han desarrollado sólidos proyectos de ciencia de TI no sólo están logrando sobresalir en sus propias industrias, sino que se hallan a la búsqueda de las vías que les permitan provocar la disrupción en otros sectores.

 

Créditos fotográficos: metamorworks

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