El mundo empresarial actual cambia a un ritmo vertiginoso y las decisiones que tomamos deben ser más ágiles y acertadas que nunca. En este contexto, el análisis de datos es imprescindible para facilitar el camino hacia decisiones más inteligentes que aporten mayor valor al negocio.

Para hacerlo de forma efectiva, es necesario contar con una buena estrategia de análisis de datos que permita identificar las necesidades, oportunidades y casos de uso idóneos.  

En este artículo recorremos un viaje a través de los 5 pasos claves que te permitirán sacar el máximo valor a tus datos.

1. Empecemos por las bases: define qué quieres lograr a través de tus datos

Nuestro viaje empieza por lo fundamental en toda estrategia: definir objetivos. Aunque parezca obvio, lo primero que debemos entender es que el análisis de datos no se trata simplemente de procesar números y estadísticas.

Esto quiere decir que antes de implementar técnicas y tecnologías más avanzadas, es importante comprender las necesidades, objetivos y desafíos de tu organización. Eso es lo que te guiará para recopilar, procesar y aprovechar tus datos con sentido y al servicio del negocio.

Además, los objetivos bien definidos permiten medir el progreso y evaluar el impacto del análisis de datos en los objetivos empresariales. Sin objetivos sólidos, el análisis de datos carecerá de dirección y enfoque, desperdiciando recursos y tiempo.

2. Continuemos por el orden: ¿Dónde almacenarás tus datos?

Una vez que tengas tus objetivos definidos, el siguiente paso clave es decidir dónde almacenar, recopilar y organizar tus datos en la nube.

Existen repositorios de datos que puedes elegir según tus diferentes propósitos y necesidades. Por ejemplo, si necesitas conservar todos los datos posibles sin perder información, puedes optar por un lago de datos, también conocido como Data Lake en inglés, que te permite almacenar grandes cantidades de datos en bruto y al que podrás recurrir cada vez que quieras explorar datos nuevos o desconocidos.

En cuanto a organización y recopilación de datos, otra opción es construir un almacén de datos, también conocido como Data Warehouse, que te permitirá tener a tu alcance un repositorio estructurado, es decir, donde todos los datos importantes ya están ordenados y listos para su uso.

Además, con un Data Warehouse moderno, puedes realizar técnicas de análitica avanzada como las analíticas descriptiva, diagnóstica, predictiva y prescriptiva, de las que podrás extraer conocimientos e insights valiosos de tus datos.

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3. ¡Ha llegado la hora de analizar!

Una vez que hayas establecido una base sólida para tus datos, el siguiente paso en tu viaje es empezar a analizarlos para obtener insights, con el fin de tomar decisiones más inteligentes basadas en datos y no en la intuición.

Para ello, otro de los pasos clave para sacar el máximo valor de tus datos es la combinación efectiva de distintos enfoques y escenarios de análisis, como la ciencia de datos y el análisis en tiempo real.

Mientras que la ciencia de datos proporciona la profundidad y la visión necesarias para tomar decisiones estratégicas informadas, el análisis en tiempo real te da la agilidad necesaria para reaccionar rápidamente en un mundo en constante cambio.

Sin embargo, la combinación de la ciencia de datos y el análisis en tiempo real es un proceso dinámico que requiere una infraestructura tecnológica sólida, así como equipos especializados en ambas disciplinas.

4. La tecnología, la guinda del pastel

En este viaje hacia la maximización del valor de tus datos, es fundamental seleccionar las herramientas y soluciones adecuadas para que el proceso de análisis de datos sea lo más eficiente posible.

Las empresas con ambición ya han comenzado a apostar por soluciones en la nube completamente integradas que les permiten almacenar, procesar analizar sus datos de manera fácil y segura.

Microsoft Fabric, la nueva solución unificada de análisis de datos en la nube de Microsoft, combina tecnologías como Data Factory, Synapse Analytics, Power BI, Análisis en tiempo real y Ciencia de datos de Synapse, para que las organizaciones puedan almacenar, integrar y analizar sus datos todo desde un solo lugar.

De esta manera, podrás establecer una única fuente de datos fidedigna y unificada que te permitirá democratizar el acceso a tus datos y reducir el tiempo y esfuerzo de tus equipos para obtener conocimientos valiosos.

5. Espera, que sin un equipo especializado será todo más difícil…

El último punto, y no por eso el menos importante, es el papel fundamental de un equipo especializado.

Sin embargo, muchas empresas no cuentan con los recursos necesarios para implementar, gestionar y dominar este tipo de soluciones en la nube, una tarea compleja si se tiene en cuenta la gran cantidad de tecnología y productos diferentes que muchas veces están desconectados entre sí.

Es por eso por lo que muchas empresas confían en un partner especialista con el know-how y la experiencia necesaria para que, no sólo los asesore y ayude en la implementación de las tecnologías, sino también los acompañe en todo el camino.

Como Top Partner Cloud de Microsoft, en Softeng te acompañamos en el camino para maximizar el valor real de tus datos. ¿Quieres saber más? Nuestro equipo estará encantado de hablar contigo.

El análisis de datos se ha convertido en una prioridad para muchas empresas. Sin embargo, existe una característica particular que dificulta su gestión: la cantidad de datos no para de crecer. En este artículo desbloqueamos los principales desafíos de la gestión de los datos para que puedas superarlos y gestionarlos sin perder el control.

Las empresas cuentan con grandes volúmenes de información, a menudo redundante y desconectada. Como se ha demostrado una y otra vez, los datos por sí solos no son suficientes. La clave radica en la capacidad de integrar y analizar estos datos de manera efectiva para desbloquear insights valiosos que respalden la toma de decisiones estratégicas.

Pero, ¿cómo analizamos nuestros datos si están en constante evolución? La gestión eficaz de datos en la nube se ha convertido en una ventaja competitiva. Aquellas empresas que logren administrar, almacenar, organizar y asegurar sus datos en la nube sin perder el control estarán más preparadas que nunca para tomar mejores decisiones que marquen la diferencia.

Sin embargo, la gran cantidad de información, y la variedad de servicios y soluciones desconectadas entre sí, han traído consigo desafíos que afectan a la mayoría de las empresas. Estos desafíos, lejos de ser obstáculos insuperables, pueden abordarse con éxito para que las empresas aprovechen al máximo las ventajas de la gestión de datos en la nube.

3 desafíos principales de la gestión de datos en la nube

1. Recursos escasos

Si imaginamos la nube como la casa de nuestros datos, contar con un equipo y las herramientas adecuadas para construirla y cuidarla es fundamental.

La implementación y administración de plataformas de datos en la nube suelen requerir la participación de equipos de ingenieros y desarrolladores con un alto expertise y capacitación tecnológica. Sin embargo, esto puede resultar costoso y, a veces, casi inaccesible para muchas organizaciones.

2. Falta de gobernanza de datos

Una vez que tenemos construida nuestra casa, también es importante asegurarla para no poner en riesgo lo que tenemos dentro. La gobernanza de datos se refiere a las políticas, estándares y procedimientos sólidos para gestionar, organizar y proteger los datos almacenados en la nube. Sin ellos, las empresas pueden verse afectadas con ciberataques comunes y problemas de privacidad.

3. Búsqueda de una fuente única y confiable

Ya tenemos nuestra casa lista y asegurada. Pero de nada serviría si lo que tenemos dentro está desordenado.

En la era de la nube, las empresas suelen tener datos de diversas fuentes, en diferentes formatos y a menudo de diferentes proveedores. Contar con una fuente única y confiable para unificar estos datos, identificarlos, analizarlos y darles un propósito estratégico puede convertirse en un auténtico desafío.

Cómo enfrentar los desafíos de gestión de datos en la nube

A medida que la evolución de los datos aumenta y la necesidad por tomar decisiones estratégicas se hace cada vez más importante, muchas empresas han comenzado a adoptar soluciones en la nube que se caracterizan por ser seguras, integradas y fáciles de implementar.

La nube de Microsoft ofrece soluciones como Microsoft Fabric que permiten a las empresas integrar, almacenar, analizar y gobernar sus datos desde una fuente fidedigna y unificada.

Ahora bien, debido a la falta de recursos y a la prioridad de no comprometer la seguridad, muchas empresas con ambición digital eligen contar con un partner que los acompañe y facilite maximizar el potencial de sus datos mediante una gestión eficiente y garantizando el control durante todo el camino.

En Softeng, como Top Partner Cloud de Microsoft, nuestro equipo de expertos en la nube puede acompañarte en este viaje para maximizar la gestión de tus datos. Contáctanos para que avancemos juntos en tus objetivos de negocio.

En muchas empresas aún es muy habitual que las decisiones se tomen de manera intuitiva o “porque siempre se ha hecho así”. Sin embargo, si basamos nuestra estrategia de negocio en datos y, por lo tanto, tomamos decisiones basándonos en información objetiva, lo que estamos haciendo es reducir el riesgo de asumir o presuponer aspectos de nuestro negocio que podrían no ser verdad.

Al aprovechar el potencial de los datos podemos no sólo generar conocimiento y mejorar la eficiencia y la calidad de los procesos de negocio, sino también crear valor diferencial.

Pero con la gran cantidad de datos que se generan y su constante evolución, almacenarlos, transformarlos y analizarlos es prácticamente imposible, y puede suponer un caos sin la tecnología adecuada ni el know-how necesario para maximizar su potencial, con el objetivo de crear valor a partir de los datos.

Del caos al orden: los datos sin tecnología no sirven de nada 

Las herramientas tecnológicas son como faros que nos marcan el camino entre los grandes océanos de información. Sin las herramientas adecuadas, incluso los datos más ricos pueden resultar inaccesibles.

Dominar la tecnología para procesar, transformar y visualizar datos puede ser un verdadero rompecabezas, pero cuando la dominas se abren oportunidades que van mucho más allá de sólo almacenar y recolectar información. En este sentido, maximizando el uso de la tecnología podemos:

Democratizar el acceso a la información

La tecnología permite compartir y analizar datos de manera transparente y segura, lo que fomenta tanto la autonomía como la colaboración entre los usuarios, agilizando el proceso de toma de decisiones más inteligentes en todos los niveles y áreas del negocio.

Garantizar el dato único y la veracidad de la información

En un mundo inundado de datos, la precisión y la confiabilidad son fundamentales. La implementación de herramientas tecnológicas adecuadas garantiza que los datos sean precisos y coherentes, lo que a su vez fortalece la confianza en la información utilizada para la toma de decisiones.

Potenciar las capacidades analíticas

No es lo mismo tener todos tus datos en excels que poder visualizarlos en dashboards interactivos en tiempo real y de manera más intuitiva. Además, la tecnología no solo permite el análisis retrospectivo, sino que también desbloquea el mundo de la analítica avanzada para descubrir patrones ocultos, tendencias y oportunidades futuras.

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Microsoft Fabric, la pieza fundamental del rompecabezas 

Sin embargo, dominar toda la tecnología puede resultar bastante complejo debido a la gran cantidad de productos y proveedores desconectados entre sí. Es aquí donde contar con una plataforma única e integrada se vuelve la pieza fundamental del rompecabezas.

Microsoft Fabric nos ofrece una plataforma de análisis completa, integral y segura en la nube de Microsoft, que integra tecnologías como Azure Data Factory, Azure Synapse Analytics y Power BI, entre otras, que permiten unificar, procesar, transformar y analizar los datos para gestionar todo su ciclo de vida.

Historia de éxito: Cómo la tecnología puede potenciar el valor de los datos

Son muchas las empresas con ambición digital que ya han comenzado a apostar por las tecnologías de data y analítica para obtener el máximo valor de sus datos.

Un ejemplo es el caso de éxito de Eolos, uno de los líderes mundiales en recopilación y venta de datos meteorológicos oceánicos, que desde Softeng le hemos ayudado a unificar todos sus datos y disponer de una arquitectura tecnológica funcional y escalable de las herramientas de data y visualización.

Esto le ha permitido a Eolos mejorar su propuesta de valor, ofreciendo a sus clientes un portal de visualización mucho más completo, autónomo y amigable con dashboards interactivos.

La importancia de un partner especialista

Muchas empresas no cuentan con los recursos suficientes para poner en orden sus datos y ni mucho menos dominar toda la tecnología y estar actualizadas de los constantes cambios. Es por ello que muchas apuestan por un partner tecnológico que les ayude a gestionar el ciclo de vida de sus datos para obtener el máximo provecho.

En Softeng, acompañamos a aquellas empresas con ambición digital para que puedan aprovechar al máximo el valor de sus datos, siendo su aliado estratégico en su viaje data-driven.

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Demo de IA generativa en ciberseguridad

Nuestros expertos, Álex Imbernón, Responsable de Ciberseguridad, y David Castellà, Responsable de Data & IA, han destacado en el IA & Big Data Congress 2023 con una demostración en directo sobre el potencial de la IA generativa aplicada a la ciberseguridad.

Cómo maximizar la IA generativa para mejorar la ciberseguridad

La IA generativa es una de las tecnologías más disruptivas y prometedoras de la actualidad. Ya se ha demostrado su poder transformador con los modelos GPT aplicándola en diversos casos de uso. En ciberseguridad, la inteligencia artificial generativa puede ayudar a prevenir, detectar y responder con mayor eficiencia ante las ciberamenazas que ponen en riesgo la seguridad de las empresas. Pero, ¿cómo podemos aprovechar todo su potencial?

En este artículo compartimos un caso de uso real utilizando la IA generativa como una herramienta de ayuda maximizando su potencial para mejorar la ciberseguridad.

Caso de uso: Cómo la IA generativa puede detectar un falso positivo

Supongamos que un usuario ha sido añadido a un grupo con roles de administración sin autorización previa. Para la seguridad del negocio, esto podría indicar un intento de escalada de privilegios, una técnica utilizada por los ciberatacantes para acceder a los recursos e información sensible de la empresa.

Gracias a la integración de Azure Open AI con Microsoft Sentinel, podemos identificar este tipo de incidentes mediante la recopilación y el análisis de los eventos de auditoría que se generan en los sistemas de identidad, como Azure Active Directory o Microsoft 365.

Así, Microsoft Sentinel, en función de los datos conectados, es capaz de avisarnos de lo que ha pasado, indicando quién es el usuario, a qué grupo lo han añadido y cuándo ha ocurrido, así como el nivel de riesgo y los posibles daños.

Cómo la IA generativa ayuda a investigar y responder más rápido ante incidentes

Aprovechando el potencial de Azure OpenAI como herramienta de ayuda al servicio de los analistas de seguridad, la IA genera las siguientes acciones recomendadas, para este caso de uso, que permiten investigar y responder más rápido al incidente:

1. Tareas de investigación: Investigar qué ha hecho el usuario, revisando los registros de auditoría que recogen sus actividades y acciones.
2. Tareas de análisis: Analizar los datos relacionados con el incidente, utilizando una consulta que Azure OpenAI te proporciona, la cual combina información específica del incidente con información general sobre seguridad
3. Tareas de remediación automática: Bloquear el usuario, quitarlo del grupo administrador o pedirle una doble verificación.
4. Tareas de accionamiento recomendado: Revisar el informe que Azure OpenAI genera en los comentarios del incidente, donde ofrece recomendaciones para reducir falsos positivos.

¿Te ha parecido interesante este caso de uso? Si quieres saber más sobre cómo mejorar la ciberseguridad de tu empresa, no te pierdas nuestro evento digital para aprender a través de una demo inédita cómo abordar una defensa completa con un SOC moderno.

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La estrategia de negocio basada en datos e inteligencia artificial está en auge. Las organizaciones se han dado cuenta de que el valor de sus datos no solo radica en la cantidad, sino también en la calidad y en cómo los utilizan para tomar decisiones más inteligentes y estratégicas.

Pero, como pasa con todas las tecnologías emergentes, se hace muy complicado adoptarlas sin antes tener que investigar mucho para encontrar aquello realmente tangible e interesante detrás del ruido; manteniendo, además, siempre nuestra postura zero-trust en ciberseguridad frente a las nuevas ciberamenazas que también van surgiendo.

En concreto, las tecnologías de Data e inteligencia artificial se complementan y potencian mutuamente para mejorar los procesos, aportando un gran valor añadido para avanzar en los objetivos de negocio de manera más rápida y segura. Analizar el entorno, encontrar patrones de comportamiento, predecir tendencias de consumo u optimizar procesos, son solo algunos de los casos de uso donde podemos aprovechar todo su potencial. Pero, ¿por dónde empezar si queremos maximizar el valor de los datos? Por los cimientos. Y para ello, primero, es imprescindible disponer de un Data Warehouse moderno. Y segundo, conectar los datos de negocio y transformarlos de manera adecuada para su uso.

Construir un Data Warehouse moderno

Un Data Warehouse proporciona un repositorio centralizado y estructurado donde se pueden almacenar datos de diversas fuentes, como bases de datos operacionales, aplicaciones empresariales y sistemas en la nube. Esto permite una visión integral y unificada de los datos, lo que facilita el análisis y la generación de informes precisos.

Algunas organizaciones disponen de sus propios Data Warehouse. Aun así, muchas todavía no están aprovechando las ventajas que ofrece un Data Warehouse moderno en la nube, como la escalabilidad, el rendimiento, la disponibilidad, las capacidades de analítica avanzada mediante IA y la reducción de costes para crear repositorios de datos mucho más flexibles, rápidos y seguros.

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Conectar los datos de negocio y transformarlos de manera adecuada

Una vez configurado el Data Warehouse, el siguiente paso consiste en conectar los datos de negocio que sean necesarios y transformarlos de manera adecuada para asegurar que la calidad de los datos en el formato adecuado, bajo los principios de integridad, continuidad y disponibilidad.

Una vez que los datos están disponibles en el Data Warehouse y han sido transformados, es posible comenzar a tomar decisiones más inteligentes y basadas en evidencias. El análisis de los datos puede revelar patrones, tendencias y relaciones que antes no eran visibles, lo que permite a las organizaciones obtener información muy valiosa para la toma de decisiones estratégicas. Además, también puede ayudar a identificar oportunidades de mejora, optimizar operaciones, comprender el comportamiento del cliente y anticipar tendencias del mercado.

En el contexto actual, la capacidad de conectar los datos de la organización con ChatGPT de manera segura, siguiendo las mejores prácticas de seguridad y privacidad, ofrece nuevas oportunidades para resolver distintos procesos de negocio, permitiendo aprovechar el conocimiento y la capacidad analítica del modelo para obtener información y respuestas rápidas sobre diversos aspectos del negocio.

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En conclusión, contar con una estrategia data-driven y saber maximizar el potencial de las nuevas tecnologías permite a las empresas desbloquear todo el potencial de los datos para tomar mejores decisiones, resolver problemas de manera más eficiente, logrando una ventaja competitiva.

Evento digital: Descubre cómo maximizar el valor de tus datos con tecnologías de analítica avanzada y ChatGPT. ¡Accede al evento bajo demanda!

La inteligencia artificial (IA) y la tecnología GPT (Generative Pre-trained Transformer) han emergido como potentes herramientas capaces de transformar la manera en que las empresas operan y toman decisiones estratégicas. La adopción de estas tecnologías para impulsar la innovación digital va a generar un impacto muy significativo para aquellas empresas que sean capaces de maximizar su potencial creando aplicaciones de negocio de nueva generación.

En este artículo, exploramos los beneficios de la adopción de la IA con ChatGPT a través de 4 casos de uso, utilizando las capacidades de Microsoft Azure Cognitive Services y Azure OpenAI Services:

1. Mejorar la experiencia de usuario y reducir la carga de trabajo del equipo de Helpdesk

Aplicación de negocio: Asistente virtual de atención al cliente.

Cómo: Aprovechando el potencial del servicio de IA conversacional Language Understanding (LUIS) de Azure Cognitive Services, el asistente virtual es capaz de interactuar de manera natural y proporcionar respuestas más rápidas y precisas a las consultas de los usuarios e, incluso, comprender la intención de la consulta.

2. Mejorar la productividad y organización personal

Aplicación de negocio: Asistente virtual personalizado para la gestión de tareas.

Cómo: Utilizando Language Understanding (LUIS) y Text Analytics, el asistente puede comprender las solicitudes y preguntas de los usuarios, realizar seguimiento de tareas, enviar recordatorios y proporcionar recomendaciones personalizadas.

3. Aumentar el engagement y fomentar las ventas

Aplicación de negocio: Asistente virtual de recomendaciones personalizadas.

Cómo: ChatGPT puede combinarse con el servicio de Personalizer de Azure Cognitive Services para desarrollar un asistente virtual que proporcione recomendaciones personalizadas a los usuarios basadas en el histórico de datos y patrones de comportamiento, entre otros.

4. Aumentar la eficiencia de los procesos de negocio con un acceso rápido a la información

Aplicación de negocio: Asistente virtual de búsqueda de información interna corporativa.

Cómo: Aprovechando Azure Cognitive Search para realizar búsquedas semánticas indexando todo tipo de documentos, archivos y bases de datos interna, junto con ChatGPT ofreciendo una interfaz conversacional para procesar las consultas de los usuarios, con el objetivo de encontrar la información concreta de manera más rápida, precisa y segura.

A medida que la inteligencia artificial y la tecnología GPT continúen evolucionando, surgirán más casos de uso cuya aplicación en los procesos de negocio se convierta en un must en las empresas con ambición digital, por su gran utilidad y eficiencia, con el fin de seguir avanzando en sus objetivos de negocio en un mundo cada vez más competitivo.

Descubre en este evento digital cómo construir un Data Warehouse moderno y cómo conectar ChatGPT con tus datos de negocio de manera segura, a través de diferentes casos de uso y ejemplos práctico. ¡Accede al evento bajo demanda!

Insights del evento digital: “Descubre cómo llevar la automatización de tus procesos de negocio al siguiente nivel gracias a la inteligencia artificial.”

No será la primera vez que leas que la digitalización ha pasado de ser una opción a ser una obligación. El trabajo híbrido y la ventaja competitiva que aportan las nuevas tecnologías, han empujado a las empresas a acelerar su digitalización para adaptarse, modernizarse y seguir compitiendo en su sector.

Ahora bien, con los recursos y activos corporativos ya digitalizados, muchos de los procesos de negocio continúan siendo tareas manuales y repetitivas. Esto implica que sean poco eficientes y, por lo tanto, más costosos. Es aquí donde entra en juego, con una utilidad innegable, la automatización de procesos para que las personas se dediquen a tareas de mayor valor para el negocio. Pero no se trata únicamente de automatizar tareas repetitivas, sino que podemos llevar la automatización al siguiente nivel gracias a la inteligencia artificial.

Sin embargo, crear inteligencia artificial desde cero es difícil, costoso e implica mucho tiempo, por lo que en la mayoría de los casos no será una opción rentable. Por ello, lo óptimo es aprovechar soluciones ya existentes como Power Platform, un conjunto de herramientas inteligentes en la nube de Microsoft que nos ayudan a digitalizar, crear y automatizar nuestros procesos de negocio.

Cómo aplicar inteligencia artificial a la automatización de procesos, sin ciencia ficción

En este contexto, desde Softeng hemos organizado un evento digital con el objetivo de compartir, sin tecnicismos y con ejemplos prácticos, cómo podemos maximizar el potencial de las herramientas de Power Platform combinadas con la inteligencia artificial en la nube de Microsoft para automatizar y enriquecer los procesos de negocio de manera más eficiente y aprovechar toda la información que nos aporta; y llevar la automatización al siguiente nivel.

A través de una demo, Marc Jordana y Joseph Valdivia, expertos en Microsoft 365, han realizado un proceso de automatización de un proceso habitual de finanzas para la gestión de facturas, muy manual y repetitivo, mediante los flujos de escritorio de RPA y aplicándole una capa de inteligencia artificial para extraer la información que nos interesa de cada documento – en concreto, pdfs -, tal y como lo haría una persona, y, como último paso, almacenarla de manera centralizada en una base de datos en Dataverse para tener toda esa información de valor disponible para explotarla, posteriormente.

Cinco consejos prácticos

Como conclusión del evento digital, podemos extraer 5 consejos prácticos para llevar a cabo la automatización de vuestros procesos de negocio aplicando la inteligencia artificial de Microsoft, con el fin de conseguir mayor eficiencia y resolver problemas operativos en cualquiera de las áreas de negocio: recursos humanos, marketing, finanzas, etc.

1. Identificar los casos de uso idóneos

Identifica muy bien qué procesos se pueden automatizar, en cuáles va a aportar mayor valor y la prioridad. Aquí, menos es más. Así que recomendamos empezar automatizando aquellas tareas más sencillas, y poco a poco incorporar nuevos procesos.

2. Definir bien el flujo del proceso a automatizar

El orden es la base de cualquier proceso, y más cuando hablamos de automatización robótica. Establecer de manera precisa todos los pasos de cada proceso a automatizar y definir su flujo óptimo, es primordial y te ahorrará ineficiencias en el futuro.

3. Conocer las herramientas de automatización

Parece obvio, pero las herramientas de automatización y los algoritmos de IA incluyen muchas opciones. Tener la capacitación tecnológica adecuada va a marcar la diferencia entre conseguir aprovechar el potencial de la automatización o generarte muchos dolores de cabeza, tiempo y dinero.

4. Probar y probar antes de lanzar la automatización

La experiencia nos enseña que es importantísimo tener en cuenta todas las posibles casuísticas para poner al límite y probar a fondo el proceso que hemos automatizado antes de ponerlo en producción, con el fin de evitar problemas y que genere más trabajo que valor aportado. Invierte tiempo en testearlo para ganarlo después.

5. Contar con un partner especialista

A diferencia del punto 3, quizás no parece tan obvio, pero contar con un equipo experto que tenga la especialización tecnológica y experiencia para que te acompañe y recomiende las mejores prácticas, termina siendo la mejor inversión.

Pregunta destacada

P. En la demo se muestra cómo se introducen datos de Dataverse desde el proceso que automatizado. Si se hace lo mismo para todos los procesos de la organización, ¿Se puede aprovechar toda esa información para algo más?

R. Por supuesto. Al fin y al cabo, Dataverse es nuestra base de datos de negocio, y por lo tanto, podemos aprovechar toda la información que almacenamos en ella para crear nuestros informes de inteligencia de negocio e, incluso, aprovecharla para nuestros procesos de análisis de datos. De hecho, os avanzamos que en el próximo evento digital que haremos a finales de septiembre, os enseñaremos como podéis explotar vuestros datos de negocio – estén en Dataverse o en otro tipo de base de datos – a través de herramientas en la nube de Microsoft.

La automatización de procesos nos ayuda a simplificar y homogeneizar los procesos, hacerlos más eficientes y mucho más robustos. Además, gracias a la tecnología cada uno de los procesos automatizados nos aporta mucha información valiosa para entender mejor qué hacemos y cómo trabajamos. 

Por ello, la automatización no es algo aislado, sino que se debe tratar como parte de un engranaje que funciona junto con el análisis de datos, la creación de soluciones y aplicaciones de negocio, etc. ¿Pero cuál es el siguiente nivel? 

La sofisticación de la automatización para reinventar procesos que aprendan, se anticipen y actúen con eficiencia

Cuando llevamos la automatización de procesos al siguiente nivel, ya no hablamos simplemente de automatizar tareas repetitivas, sino que se va más allá al combinar la automatización en sí con tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial, el machine learning o RPA (Robotic Process Automation), entre otras, para diseñar, automatizar, supervisar, medir y analizar cada proceso con el fin de maximizar su potencial. Hablamos de la hiperautomatización.

Tal y como preveía Gartner, la hiperautomatización ha sido una tendencia estratégica creciente durante 2021, y lo seguirá siendo durante los próximos años, principalmente, por la búsqueda de formas más eficientes de gestionar los procesos de negocio en un entorno cada vez más cambiante y competitivo. Así, no es de extrañar que en aquellas empresas que ya están en un proceso avanzado de digitalización y entienden la nube y la innovación como palancas para progresar, la hiperautomatización de procesos sea una de sus prioridades.

Las herramientas de Microsoft Power Platform nos ayudan a transformar y a enriquecer nuestros datos – que de otra manera debería alimentar una persona de manera mecánica y repetitiva –, con el fin de alcanzar la excelencia operativa, con una mayor optimización, calidad y ahorro de costes.

¿Quieres saber más? Contacta con nosotros.

¿Quieres saber cuál de tus clientes tienes más riesgo a perder o qué producto tienes más posibilidades de venderle ?

Ahora, con tu histórico de datos y la tecnología predictiva de Microsoft «Azure Machine Learning», puedes obtener respuesta a éstas y otras preguntas y avanzarte así tomando las acciones oportunas.

Obtén valiosa información a partir de tus datos

Las empresas tienen cada vez mayores cantidades de datos (Big Data) a su alcance y de los que con las herramientas y técnicas adecuadas, es posible extraer valiosa información, no solo para entender el presente, sino también para predecir el futuro.

Hasta hace poco este tipo de análisis sólo
podía realizarse a través de software complejo, potentes ordenadores y científicos / matemáticos. Ahora con la plataforma de aprendizaje automático de Microsoft en la nube, serás capaz de reconocer patrones para predecir tendencias o comportamientos
futuros, sin necesidad de tener grandes conocimientos.

Machine Learning te ofrece diferentes tipos de análisis
para obtener la información:

• ¿Qué es lo que ocurre? (Análisis descriptivo)
• ¿Por qué ocurre? (Análisis de diagnóstico)
• ¿Qué pasará en el futuro? (Análisis predictivo)
• ¿Cuál es la mejor acción a tomar? (Análisis prescriptivo)

A través de estos análisis serás capaz de:

• Extraer información para comprender y definir una situación o problema.
• Predecir escenarios y situaciones.
• Tomar decisiones inteligentes y evaluar las probables consecuencias.
• Implementar mejoras y automatizar procesos.

En definitiva, podrás obtener resultados de alto valor que te ayudarán a tomar buenas decisiones.

Machine Learning está en todas partes

Aunque no nos demos cuenta, las aplicaciones con capacidad predictiva forman parte de nuestro día a día, por ejemplo: El filtro de Spam del correo, las páginas de resultados de los buscadores web, las sugerencias de contactos en las redes sociales y muchas más aplicaciones y servicios que conviven con nosotros desde hace tiempo y que nos ayudan a ser más productivos.

Ahora las técnicas de aprendizaje automático están al alcance de todos y en Softeng, como partners especialistas en soluciones en la nube de Microsoft, te ayudamos a sacar el máximo partido de Azure.

¿Quieres saber más? Contacta con nosotros.

La AEPD confirma a Microsoft como el primer y único proveedor Cloud que ofrece garantías suficientes en protección y seguridad.

 La ISO 27018 es la primera normativa internacional sobre privacidad en la nube. En el día de ayer Microsoft anunciaba que Azure es la primera plataforma en la nube en cumplir la normativa, para aquellos que se quejan de la falta de adopción de estándares por parte de la compañía de Redmond.

Tras analizar los modelos de contratos para los servicios corporativos de Office 365, Dynamics CRM Online y Microsoft Azure,  el organismo español ha declarado que estos ofrecen a los clientes la solvencia y las garantías adecuadas para exportar datos personales a Microsoft al amparo de la Ley Orgánica de Protección de Datos (LOPD).

Este reconocimiento beneficia a todos los clientes corporativos del ámbito empresarial y de las administraciones públicas, quienes únicamente tendrán que notificar a la agencia la transferencia internacional utilizando el código de autorización otorgado a Microsoft y sin necesidad de tener que pedir nuevas autorizaciones.

En palabras de Jaime Gil-Robles, Director del Área Legal y Corporativa de Microsoft Ibérica “Esta distinción que recibe hoy Microsoft es fruto de un diálogo constructivo y continuado entre la compañía y la Agencia Española de Protección de Datos y refleja la plena compatibilidad entre el compromiso inquebrantable de Microsoft con la privacidad y protección de datos de los clientes españoles y la prestación de servicios cloud innovadores y de alta calidad como Office 365, Dynamics CRM Online y Microsoft Azure”.

Tras esta resolución, Microsoft se convierte en el primer y único proveedor de servicios cloud en obtener una resolución de la AEPD de estas características.

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