IA en el datacenter, a favor del negocio

Según Javier Guevara, Territory Sales Manager de Hitachi Vantara, muchas grandes empresas se están relegando porque su personal tiene que lidiar con problemas en la captura y correlación de datos de la infraestructura de TI que provienen de múltiples silos y fuentes de información. La IA viene en su auxilio.

“Las empresas se enfrentan con un crecimiento masivo de datos y todos quieren obtener más valor de ellos”, dice Javier Guevara, Territory Sales Manager de Hitachi Vantara para la región Spanish South America. Con todo, para obtener más valor de los datos se pueden seguir dos caminos.

Utilizar los datos de los clientes para aumentar el retorno en los flujos de ingresos existentes y/o desarrollar nuevas oportunidades.

Usar los datos de telemetría de la infraestructura para aumentar el ROI y mejorar la eficiencia operativa.

“Nadie dijo que crear valor a partir de datos sea una tarea simple —agrega Guevara en un reciente post—. Es por esto que cada vez más soluciones de analítica y automatización utilizan Machine Learning (ML) e Inteligencia Artificial (IA) para simplificar los procesos, las operaciones y reducir los costos”.

Predicciones y tendencias

Según “IDC FutureScape: Worldwide CIO Agenda 2019 Predictions”, el 70% de los CIOs aplicarán agresivamente los datos y la inteligencia artificial a las operaciones, herramientas y procesos de TI para el año 2021, forzados a reducir el gasto en TI, mejorar la agilidad de TI de la empresa y acelerar la innovación.

Según Gartner, el personal de Operaciones de TI se encuentra en medio de una revolución. Las fuerzas de la transformación del negocio digital requieren un cambio en las técnicas tradicionales de administración de TI. En consecuencia, estamos viendo un cambio significativo en los procedimientos actuales de operaciones de TI y una reestructuración en la forma en que administramos nuestros ecosistemas de TI. Y el término de Gartner que captura el espíritu de estos cambios es Inteligencia Artificial para Operaciones de TI, o AIOps.

Preguntas ineludibles, respuestas inteligentes

¿Estamos preparados para afrontar los nuevos desafíos de automatización? ¿La infraestructura TI puede dar respuesta a las nuevas aplicaciones y optimizar el rendimiento del sistema? ¿Tenemos la visibilidad adecuada para tomar decisiones informadas que permitan incrementar la utilización y eficiencia del centro de datos?

Descubrimos que grandes empresas se están relegando porque su personal tiene que lidiar con problemas en la captura y correlación de datos de infraestructura que provienen de múltiples silos y fuentes de información generadas por herramientas de monitoreo —dice Guevara—. La imposibilidad de que alguien administre y automatice de forma rápida y sistemática los recursos del centro de datos ralentiza los tiempos de respuesta de TI (creando presiones informáticas ocultas) y la innovación (lo que afecta el crecimiento de los ingresos)”.

En este orden, las soluciones de integración y análisis de datos de Hitachi Vantara aceleran la capacidad de desbloquear ideas basadas en datos al dar sentido a datos complejos de negocios, humanos y de máquinas para la mejor toma de decisiones, operaciones eficientes y transformación digital. Además, Hitachi Vantara ofrece la cartera de almacenamiento de objetos líder, tanto en cuota de mercado como en innovación. Proporciona una fuente única de datos con capacidad de buscar, indexar y etiquetar datos sin la necesidad de depender del personal de TI no autorizado. Sus soluciones garantizan que los datos no solo sean seguros, sino que también estén disponibles en cualquier momento, en cualquier dispositivo.

Así, los equipos de ingeniería de Hitachi se encuentran particularmente enfocados en el diseño de las capacidades de IA y ML. Actualmente, los esfuerzos de desarrollo de Hitachi para el centro de datos se focalizan principalmente en dos herramientas: Hitachi Automation Director (HAD) y Hitachi Infraestructure Analitycs Advisor (HIAA). Estas ofertas están diseñadas para predecir, prescribir o ejecutar acciones basadas fundamentalmente en dos aspectos del aprendizaje automático:

  • Aprendizaje por árbol de decisión.
  • Aprendizaje por reglas de asociación.

“Combinados ayudan a las organizaciones en el camino a la automatización del centro de datos, donde las operaciones del día a día son administradas por sistemas de softwares inteligentes. Inteligencia artificial y centro de datos: cómo sacar provecho para obtener el máximo valor”, resume el especialista.

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Alejandro Alonso

Alejandro Alonso

Periodista especializado en ciencia y tecnología. Trabajó en publicaciones como Banqueros & Empresarios, Telecomunicaciones & Negocios, Customer Service, Prensa Económica, Computerworld, e Insider, entre otras.

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