AI Weekly: el análisis de datos sigue atrayendo inversiones debido a la pandemia


Las empresas están invirtiendo más en análisis de datos durante la pandemia, según un artículo de West Monroe. Una encuesta reciente de KPMG está de acuerdo con esto. Los ejecutivos de la alta gerencia informan que las plataformas de datos y análisis son la nueva tecnología más utilizada, y el 21% de los encuestados dijo que su empresa ha puesto a prueba soluciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático.

La tendencia está impulsada por el creciente reconocimiento de que la IA puede ayudar a las empresas a maximizar el rendimiento de las inversiones en tecnología al obtener la mayor cantidad de información a partir de los datos. Por ejemplo, la inteligencia artificial se puede utilizar para determinar a qué partes de un sitio web es probable que presten atención los clientes, o para ayudar a los minoristas a comprender lo que es probable que compren sus clientes.

«Una tendencia positiva de la pandemia fue que las empresas se dieron cuenta de que los datos son tan importantes», dijo Sandy Carter, vicepresidente de Amazon, a VentureBeat en una entrevista telefónica. «Muchos de ellos encontraron que necesitaban más información para tomar las decisiones correctas».

Cómo puede ayudar el análisis de datos

De hecho, la mayoría de las organizaciones tienen que lidiar con toneladas de depósitos de datos, algunos de los cuales ya no existen. Una encuesta de Forrester encontró que entre el 60% y el 73% de todos los datos dentro de una organización nunca se analizan en busca de información o tendencias importantes. El costo de oportunidad de estos datos no utilizados es significativo. Según un informe de Veritas, estos ascenderán a 3,3 billones de dólares para 2020. Quizás es por eso que las empresas se han interesado en soluciones que absorban, comprendan, organicen y procesen contenido digital de múltiples fuentes digitales.

La mayoría de estas cargas de trabajo de análisis se procesan en la nube, lo que permite flexibilidad sobre cómo y cuándo se pueden ejecutar. IDG informa que el presupuesto promedio de la nube ha crecido de $ 1,62 millones en 2016 a la friolera de $ 2,2 millones en la actualidad. Una encuesta de Lemongrass descubrió que los ejecutivos de TI estaban motivados para migrar sistemas porque necesitaban proteger los datos, mantener el acceso a los datos, ahorrar dinero, optimizar los recursos de almacenamiento y acelerar la transformación digital.

Carter dio el ejemplo de Splunk, quien trabajó con la ciudad de Los Ángeles para desarrollar una solución de análisis de datos para más de 40 agencias diferentes. La ciudad quería aprovechar los 240 millones de registros que estas agencias crean todos los días y usar esos datos junto con otros datos de la ciudad para generar conocimientos. En particular, los funcionarios de la ciudad querían evaluar las amenazas cibernéticas.

Los hacks y las rupturas han aumentado drásticamente durante el último año, en gran parte debido a la pandemia. Canalys descubrió que más registros se vieron comprometidos desde marzo de 2020 hasta marzo de 2021 que en los últimos 15 años combinados. En un ejemplo aterrador en febrero, los piratas informáticos intentaron envenenar un suministro de agua en Florida accediendo de forma remota a un servidor. En 2015 y 2016, los ciberataques provocaron importantes cortes de energía en Ucrania.

Con la ayuda de Splunk y Amazon Web Services (AWS), la ciudad de Los Ángeles ahora puede, según Carter, evaluar 100 millones de amenazas cada mes con la ayuda de análisis y compartir los datos con las 40 agencias.

Ventajas y obstáculos

Sin embargo, algunas empresas continúan enfrentando obstáculos para adoptar el análisis de datos. Los encuestados de Lemongrass dijeron que la seguridad y el cumplimiento son las principales preocupaciones de las empresas al trasladar sistemas heredados a la nube. Una investigación separada de Alation y Wakefield Research encontró que los problemas de calidad de los datos contribuyeron a las implementaciones fallidas de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.

Carter dice que un cliente de AWS, los Servicios de Ciudadanía e Inmigración de EE. UU., Ignoraba en gran medida lo que la inteligencia artificial y los datos podían aportar. El Departamento de Seguridad Nacional de EE. UU., Que administra el sistema de naturalización e inmigración del país, expresó su voluntad de aplicar modelos de aprendizaje automático a sus datos, pero no tenía objetivos específicos en mente. Con la ayuda de Amazon, la agencia determinó qué conocimientos podrían ser útiles para sus empleados, p. Ej. B. el porcentaje de probables no presentarse a las citas y el número de solicitudes en el próximo año.

Las encuestas muestran que una migración exitosa a la nube puede generar una variedad de beneficios. Por ejemplo, según OpsRamp, el ahorro promedio de la migración a la nube asciende a alrededor del 15% de todo el gasto en TI. Las pequeñas y medianas empresas son las que más se benefician, ya que gastan un 36% menos en TI de esta manera. Además, el 59% de las empresas informan un aumento en la productividad después de migrar aplicaciones y servicios a la nube, según Microsoft.

«Si está utilizando análisis y aprendizaje automático, la estructura de costos de la nube, las capacidades bajo demanda y la agilidad tienen sentido», dijo Carter. «Muchas empresas … tenían prisa por llevar sus datos a la nube porque sabían que el uso de análisis y aprendizaje automático se evitaría sin crearlos, almacenarlos y administrarlos en un lago de datos».

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Kyle Wiggers

Redactor de AI

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