Multicloud: cómo empezar a aprovechar silos de datos en diferentes entornos

La optimización y simplificación de entornos multicloud híbridos se ha convertido en un elemento clave para la agilidad empresarial. Sin embargo, el uso de varias nubes y proveedores diferentes, puede plantear retos importantes. Las tecnologías Cloud de los distintos proveedores vienen con sus propias herramientas operativas y de gestión, por lo que probablemente se enfrentará a una mayor complejidad y costo. Las nuevas soluciones multicloud y de gestión TI contribuyen a optimizar el rendimiento y el acceso; controlar gastos; y proteger su combinación de aplicaciones, entornos y datos; tanto si están en su centro de datos como en la nube.

Para que la adopción de ambientes multicloud sea exitosa las organizaciones necesitan hacer que los ambientes multicloud realmente potencien su capacidad de explorar y analizar los datos y transformarlos en conocimiento, de modo de convertir la información en inteligencia y acción. Para esto se necesita una estrategia de datos que propicie el control del área de TI y facilite el uso por parte de las personas, independientemente de dónde se ejecuten los análisis o residan los datos.

Para competir y crecer en el desafiante escenario de los negocios actuales, las compañías necesitan una estrategia centrada en el conocimiento que incorpore capacidades de análisis en toda la organización. Para ello se tiene que aplicar una variedad de herramientas científicas digitales: BI, aprendizaje automático y análisis de inteligencia artificial, entre otros. También se necesita tener la capacidad de procesar y analizar datos desde múltiples ubicaciones -en las instalaciones, en diferentes nubes o desde una variedad de puntos finales.

Los silos de datos, el bloqueo de datos y la falta de interoperabilidad se encuentran entre los mayores impedimentos estratégicos a los que se enfrentan las organizaciones. Además hay que considerar que para convertir los datos en inteligencia, se necesita involucrar diferentes herramientas de ciencia de datos, distintos marcos analíticos y técnicas de aprendizaje automático e inteligencia artificial, lo que agrega aún más complejidad.