Cuatro pasos para transformarse en una empresa basada en datos

Cuatro pasos para transformarse en una empresa basada en datos

El cambio a home office ha favorecido una nueva forma de hacer negocios y con esto, una enorme cantidad de datos, dando paso a un nuevo modelo de negocio basado en la recolección de datos y administración para aprovechar el poder de “Big Data”. En este artículo analizaremos cómo aprovechar la automatización de procesos para mejorar la recolección y gestión de datos en los negocios.

Con el auge del trabajo remoto y el comercio minorista, las empresas han cambiado a modelos en línea. Agregando una mayor dependencia de los entornos híbridos y en la nube y con esto, una gran cantidad de datos en el mundo. Aprovechar realmente todos esos datos significa encontrar formas mejores y más inteligentes de adquirirlos, difundirlos y monetizarlos de fuentes tradicionales como planificación de recursos empresariales (ERP), gestión de relaciones con clientes (CRM), sistemas financieros y otros sistemas de registro, así como nuevas fuentes como dispositivos de Internet de las cosas (IoT), redes sociales y sistemas de participación del cliente.

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático son las claves para maximizar los datos y convertirse en un negocio basado en datos , uno de los principios de la Empresa Digital Autónoma (ADE), un marco que se centra en el estado futuro de los negocios a medida que las empresas adoptan tecnologías emergentes y automatización para sobrevivir y prosperar frente a la interrupción persistente.

¿Cómo convertirse en una empresa basada en datos?

Big Data / ETL / Automatización de bases de datos

Obtén visibilidad y control de toda la canalización de datos, garantiza una orquestación confiable del flujo de trabajo de las aplicaciones e integra sin problemas con aplicaciones empresariales, bases de datos y servicios en la nube mediante la automatización de la carga de trabajo en todos los flujos de datos. Esto también puede ayudar a reducir riesgos, costos, procesos manuales y reprocesos, al tiempo que aumentas la escalabilidad y la eficiencia del personal y mejoras la entrega de servicios y el cumplimiento del acuerdo de nivel de servicio (SLA).

Análisis predictivo

Anticipa los problemas antes de que afecten al negocio con procesos inteligentes, automatizados y predictivos que ingieren, almacenan, recopilan y analizan datos de fuentes tradicionales y fuentes más nuevas, como dispositivos y sensores basados en IoT.

Rendimiento, administración y recuperación de la base de datos

Optimiza el rendimiento, aumenta los ahorros, simplifica la administración de la base de datos y minimiza el riesgo con soluciones de base de datos que mantienen las aplicaciones basadas en mainframe funcionando 24 × 7 sin descuidar los programas de mantenimiento, ayudan a las empresas a cumplir con los SLA y brindan una ventaja competitiva a través del mejor servicio de su clase.

Optimización de costos y administración de capacidad de mainframe:

Garantiza un rendimiento y disponibilidad óptimos para los servicios existentes mientras mantienes la agilidad y la escalabilidad para mantenerte al día con la innovación y la dinámica cambiante del mercado mediante el uso del mainframe para proporcionar análisis, conocimientos y control sobre los generadores de costos y predecir tendencias futuras.

Conclusión

Al implementar un enfoque sistemático y automatizado de datos y análisis como parte de una evolución hacia una empresa digital autónoma, las empresas pueden tomar mejores decisiones y aprovechar los activos de información para crear valor.

Control-M simplifica la organización de flujos de trabajo de aplicaciones. De esta manera, es fácil definir, programar, gestionar y monitorear los flujos de trabajo, a la vez que se garantiza la visibilidad y la fiabilidad, al mismo tiempo que se mejoran los SLA. Comienza tu transformación digital contactando a nuestros expertos para solicitar una demostración personalizada.

Consulta la información original en inglés.

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