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En este vídeo Ezequiel Pitton y Ricardo Leal, expertos de SEAT, cuentan cuáles han sido las claves del programa de digitalización SEAT Data Driven, para el cual usaron utilizaron la virtualización de datos de denodo como componente estratégico. Ve el vídeo para conocer cómo:

Los proyectos de Big Data y Machine Learning en muchos casos no logran los beneficios esperados y los lagos de datos se convierten en nuevos silos de datos que aportan poco valor a negocio. Los principales desafíos que encuentran las empresas para un aprovechamiento de las iniciativas de Big Data y Machine Learning son los siguientes:

Los datos están en el corazón de todas las organizaciones. Sin embargo, en los últimos años se ha demostrado que, en la mayoría de las ocasiones, los datos están más distribuidos que centralizados. Es por ello que una estrategia y planificación adecuada de la infraestructura de datos es clave para el éxito empresarial.

Mejorar la toma de decisiones basada en datos es a menudo el objetivo central de las iniciativas de transformación digital. Pero para que estas iniciativas tengan éxito es fundamental hacerlo a todos los niveles de la organización. Democratizar el acceso a la tecnología, y en particular, a los datos, es clave para una estrategia de analítica de datos moderna.

Un Data Mesh es una infraestructura de datos distribuida y descentralizada en la que múltiples dominios autónomos gestionan y exponen sus propios datos, llamados "productos de datos", al resto de la organización.

La Fábrica de Datos (Data Fabric) es una arquitectura lógica que facilita la integración y el consumo de los datos, aún cuando éstos se encuentran en distintas plataformas tecnológicas tanto en sistemas on-prem como en la nube.

Las empresas minoristas están aprovechando la virtualización de datos para permitir experiencias paralelas online y en tienda.

Un enfoque lógico de gestión de datos que permite la hiperpersonalización basada en datos y la innovación basada en IA a la velocidad del negocio

Hoy más que nunca, las organizaciones tienen una dependencia crucial de los datos. Es por ello, que las empresas son conscientes de la importancia de una integración y gestión de los datos que sea eficiente, para hacerlos de fácil acceso, confiables y gobernados. Esta necesidad que tienen todas las organizaciones, ha impulsado la llegada de estilos modernos de integración de datos.

Las técnicas de análisis en tiempo real prometen enriquecer los análisis tradicionales de datos en tiempo real. Esto es clave para muchos escenarios, como la gestión de la cadena de suministro o la atención al cliente.