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Por Christian Buckner, vicepresidente senior de Altair

Cualquiera que haya estado siguiendo las noticias en el mercado del análisis de datos y la inteligencia artificial (IA) sabe que en los últimos años se han producido cambios considerables. Grandes empresas de análisis como Alteryx y Cuadro han sido objeto de fusiones, adquisiciones y privatizaciones.

El auge del lenguaje de código abierto ha ejercido presión sobre las tecnologías analíticas fundamentales como SAS. Las nuevas empresas han quemado mucho dinero y han aprendido duras lecciones, a veces sin siquiera lograr modelos de negocio sostenibles. Y, por supuesto, la rápida adopción de la IA generativa ha hecho que todos se pregunten si están haciendo todo lo posible para mantenerse al día con la competencia. En definitiva, nunca ha habido tanta incertidumbre en el análisis de datos.

Como resultado, es más importante que nunca pensar a largo plazo en las asociaciones de análisis que se forjan. ¿Está eligiendo tecnologías que resistirán la prueba del tiempo? ¿Está eligiendo empresas con trayectoria comprobada? ¿Cómo se ven los costos en las escalas más grandes? ¿Cómo debería crecer mi equipo a medida que aumenta mi uso de datos? ¿Pueden mis socios ayudarme cuando las cosas se ponen difíciles? Estas siempre han sido preguntas importantes a la hora de tomar decisiones sobre alianzas analíticas, pero en el panorama actual en constante cambio es especialmente importante pensar en el futuro.

Qué buscar en los datos y la tecnología de inteligencia artificial

 
Empecemos por el lado de la tecnología. Con tantos cambios en el mercado, más proveedores en un flujo de trabajo de entrega de datos significa más riesgo. Los pequeños proveedores de software especializados que satisfacen sólo un eslabón de la cadena suelen tener dos resultados: o tienen éxito y finalmente son adquiridos por una empresa con una oferta más amplia, o nunca alcanzan la velocidad de escape. De cualquier manera, el resultado para usted es la disrupción.

En cambio, las organizaciones deben buscar datos y tecnología de inteligencia artificial que abarquen toda la gama y puedan hacer el trabajo de principio a fin. En el lado de la tecnología, las organizaciones deben buscar empresas que ofrezcan todo, incluido:

• Preparación de datos
• Extraer, transformar y cargar (ETL)
• AutoML, previsión automática e ingeniería de funciones automáticas
• Ajuste fino de la IA generativa
• Modelo de desarrollo
• Orquestación de cargas de trabajo
• Visualización de datos
• Análisis en varios idiomas (incluido Python, R, SQL y el lenguaje SAS)

Además, cuando todas estas herramientas las ofrece el mismo socio tecnológico, es probable que se combinen de forma mucho más natural y elegante. Esto significa que no tiene que dedicar la mitad de su tiempo a improvisar herramientas, y cuando sus trabajadores de datos desempeñan múltiples tareas, no tienen que saltar de una herramienta a otra tratando de armar el flujo de trabajo ellos mismos.

"Si desea que sus soluciones de datos resistan la prueba del tiempo, asegúrese de que sus proveedores de datos hayan resistido la prueba del tiempo".

La guinda del pastel es un socio de software que puede ofrecer todas estas cosas, ofrecerlas en un flujo de trabajo optimizado y, además, ofrecerlas de una manera que capacite tanto a quienes tienen habilidades especializadas en datos como a quienes no las tienen. De esa manera, el equipo de datos no tiene que hacerlo todo. Las herramientas sin código y con poco código permiten a las partes interesadas ajenas al equipo de datos abordar las tareas pequeñas pero importantes que constituyen el 80% del trabajo de un equipo de datos, al tiempo que liberan al equipo de datos para abordar los proyectos más difíciles que requieren una ciencia de datos seria.

Lo ideal es que el mismo socio pueda proporcionar el paquete completo. De extremo a extremo, perfectamente integrado, sin código para codificar primero. Estas son las características distintivas de una IA sin fricciones y socios tecnológicos sólidos.

Qué buscar en los enfoques comerciales de datos e inteligencia artificial

 
Sin embargo, la tecnología es sólo la mitad de la batalla. Muchas organizaciones cuentan con gran tecnología, pero no proyectan estabilidad. Sobre todo en el lado empresarial, cuando buscan un socio que se encargue de sus necesidades de análisis de datos e inteligencia artificial, los líderes y las organizaciones deben priorizar empresas que demuestren resultados probados y estabilidad.

Los datos lo son todo para las organizaciones de vanguardia de hoy. Las interrupciones y faltas de comunicación causadas por socios inestables son demoras inaceptables que ponen en peligro el éxito tanto a corto como a largo plazo. Si desea que sus soluciones de datos resistan la prueba del tiempo, asegúrese de que sus proveedores de datos hayan resistido la prueba del tiempo.

Además, puede minimizar la incertidumbre en su día a día asociándose con una organización que tiene una profunda experiencia en el campo y un historial comprobado de servicio al cliente de clase mundial. Se supone que los socios son eso: socios, no meros proveedores. Quieres a alguien que esté a tu lado para ayudarte cuando las cosas se pongan difíciles.

Por último, la incertidumbre del mercado significa que todos estarán preocupados por los precios y el valor. Priorice a los socios cuyo modelo de negocio y sistema de licencias esté diseñado para los clientes; los reconocerá cuando los vea. Quiere encontrar un socio que le brinde más valor cuanto más utilice sus ofertas.

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Christian Buckner es vicepresidente senior de análisis de datos en Altair. Ha dedicado su carrera de décadas a ayudar a organizaciones innovadoras a construir un futuro mejor elevando los datos en la toma de decisiones y la automatización.
 
 

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