Por qué una nube de datos inteligente es clave para la transformación digital

En la era actual de la disrupción digital, las empresas de todos los sectores se enfrentan a la competencia de alternativas que ofrecen tecnología, modelos de negocio, cadenas de valor operativas y experiencias de consumo superiores. La transformación digital no es un fenómeno nuevo, pero se ha acelerado en los sectores minorista, sanitario, de servicios financieros, de transporte, automotor, de medios y entretenimiento y de fabricación durante los últimos años.

Los innovadores digitales están alterando los modelos de negocio de las empresas tradicionales al inventar a un ritmo mucho más rápido. Estos pioneros digitales comprenden el potencial de integrar datos en toda su empresa para generar un verdadero cambio y valor. Aprovechan los beneficios de bases de datos, análisis y sistemas de aprendizaje automático duraderos y de misión crítica que pueden operar la empresa de manera confiable las 24 horas del día, los siete días de la semana, e impulsar la innovación. Los innovadores digitales están construyendo sus nubes de datos utilizando una plataforma abierta, inteligente y confiable, y lo están haciendo ahora.

Clientes cuyas transformaciones digitales están impulsadas por nubes de datos inteligentes

1. The Home Depot (THD) ayuda a más de 400.000 empleados a trabajar de manera más inteligente en más de 50.000 productos almacenados en más de 2.000 sucursales, brindándoles información sobre los artículos que necesita cada cliente. Además de utilizar Cloud SQL, Spanner y Bigtable para casos de uso operativos, THD emplea inteligencia artificial para ayudar con la ubicación de los artículos mediante sus aplicaciones móviles para la navegación en la tienda.
2. Mediante el uso de ML y computadoras, la Sociedad Estadounidense del Cáncer identificó patrones únicos en imágenes patológicas digitales para posiblemente mejorar los resultados de los pacientes y analizó imágenes de cáncer de mama 12 veces más rápido. Incluso con un equipo de patólogos dedicados, habría llevado años en lugar de tres meses evaluar 1700 muestras de tejido sin el aprendizaje automático.
3. UPS ahorra hasta $400 millones al año al reducir el uso de combustible en 10 millones de galones al año al utilizar BigQuery y Spanner para entregar más productos a un costo más bajo y atender a sus clientes de una manera más inteligente y ágil.
4. La tienda online Zulily utiliza las capacidades más actualizadas en inteligencia artificial, aprendizaje automático y computación en la nube para desarrollar y servir a sus consumidores de una manera significativa. Para proporcionar a los compradores online una representación precisa de cómo luciría una prenda al usarla, Zulily entrena modelos de aprendizaje automático para analizar fotos de productos y extraer información. Desarrollan estas soluciones utilizando tecnologías basadas en la nube como AutoML Vision.
5. Al utilizar BigQuery, Cloud SQL y Spanner, ANZ Bank procesa transacciones hasta 250 veces más rápido que antes.
6. Con el apoyo de ML, BigQuery y Google Kubernetes Engine, Priceline puede tomar decisiones basadas en datos mucho más rápidamente, lo que le permite adaptarse más velozmente a las cambiantes demandas de los clientes.

Los métodos de datos modernos están estancados en sistemas de datos arcaicos

El cliente de Google Cloud, The Home Depot (THD), se ha ganado una reputación por su apuesta a lo grande: grandes sucursales, una gran variedad de productos y, lo más importante, una gran satisfacción del cliente. Sin embargo, con el paso del tiempo, THD descubrió que tenía un problema, que era, por supuesto, el big data. THD buscó un método para actualizar su estrategia, a pesar de que su éxito a lo largo de los años se basaba completamente en datos. Querían combinar las complejidades de sus empresas vinculadas, como el alquiler de equipos y los servicios para el hogar, de manera más eficaz. Además, deseaban equipar mejor a sus equipos de análisis de datos y a los empleados de las tiendas con dispositivos informáticos móviles, así como aprovechar el comercio electrónico y las nuevas herramientas modernas, como la inteligencia artificial (IA), para satisfacer las necesidades de sus clientes.

Su actual almacén de datos local se volvió incapaz de abordar los desafíos modernos, sobrecargado por la necesidad continua de análisis y sin poder administrar los casos de uso cada vez más sofisticados de sus analistas de datos.

Esto no sólo resultó en una enorme expansión del almacén de datos, sino que también planteó dificultades para controlar las prioridades, el rendimiento y los gastos.

Para aumentar la capacidad del entorno, THD necesitó una planificación, un diseño y unas pruebas exhaustivas. En un caso, la ampliación de la capacidad en las instalaciones requirió seis meses de preparación y una interrupción del servicio de tres días. Sin embargo, los beneficios duraron poco: en menos de un año, la escasez de capacidad había vuelto a afectar el rendimiento y la capacidad de ejecutar todas las cargas de trabajo esenciales de generación de informes y análisis. The Home Depot también tuvo que actualizar sus bases de datos operativas para acelerar la implementación de aplicaciones para sus equipos y eliminar la necesidad de gestionar recursos.

THD carecía de acceso en tiempo real a los análisis de ventas, productos y envíos necesarios para mejorar la experiencia del cliente, los SKU de productos y más, lo que obstaculizaba su capacidad de competir en una industria donde la experiencia del cliente es clave.

¿Le suena familiar? Estas dificultades están ahora muy extendidas en toda la organización. Operar con tecnología histórica mientras se intenta implementar una estrategia de datos contemporánea ya no es factible para la gran mayoría de las organizaciones, incluida THD.

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