¿Su empresa pretende ser líder en el campo de la analítica e inteligencia predictiva? Una nueva investigación sugiere que debería hacerlo. La investigación de ESG encuentra que las empresas habilitadas para la adopción y utilización de la Inteligencia Artificial como parte de su modelo de negocio son consideradas como las empresas de TI «más avanzadas»; tienen 2,6 veces más probabilidades de liderar la competencia en inteligencia de negocios y análisis.
Las organizaciones que están clasificadas como «más avanzadas» y que hacen uso de la analitica predictiva de datos utilizan:
- Servidores modernos con amplias capacidades de automatización (es decir, actualización, supervisión, configuración, aprovisionamiento y corrección de problemas automatizados).
- Aceleradores como GPUs o FPGAs para soportar cargas de trabajo que supone la Inteligencia Artificial.
- Infraestructura convergente/hiperconvergente para soportar las cargas de trabajo de la Inteligencia Artificial.
ESG se refiere a las empresas habilitadas para la IA «más avanzadas» como Etapa 3, siendo la «menos avanzada» la Etapa 1. Las compañías de la Etapa 3 son casi 7 veces más propensas a ser líderes del mercado cuando se trata del desarrollo, implementación y ajuste de modelos de Inteligencia Artificial, incluyendo aquellos utilizados para el análisis predictivo de datos. De hecho, el 74% de las organizaciones de la Etapa 3 están desarrollando, implementando y ajustando modelos de Inteligencia artificial para la inteligencia predictiva en la producción actual. Compare esto con sólo el 55% de las empresas de la Etapa 1.[1] Ser líder en el campo del análisis predictivo significa cosechar una serie de beneficios como:
- Planificación de negocios más precisa,
- Mejor toma de decisiones estratégicas
- Mayor capacidad para identificar y aprovechar las tendencias.
Un nuevo eBook de Dell EMC, The Compute Infrastructure Needed for Predictive Analytics (La infraestructura computacional necesaria para el análisis predictivo), explora los beneficios de ser una organización propensa y habilitada para utilizar la inteligencia predictiva y el big data. Se trata de una inmersión profunda en la infraestructura ideal necesaria para ejecutar un entorno de análisis predictivo/aprendizaje de máquinas como Spark on Hadoop. Como muestra la investigación de ESG, para aumentar su capacidad de análisis predictivo, es útil disponer de servidores automatizados.
Cuando reemplace sus servidores antiguos por servidores modernos con capacidades de automatización, puede esperar:[2]
- Despliegues un 43% más rápidos
- 43% más de fiabilidad de los sistemas
- Actualizaciones de aplicaciones un 38% más rápidas
- 37% menos de tiempo dedicado a la gestión manual y rutinaria de la infraestructura de TI
¿Qué significa esto? Los servidores modernos permiten que su organización tenga un acceso más rápido a los conocimientos. Sus servidores de análisis estarán funcionando a la velocidad de un rayo. Además, usted experimentará un tiempo de inactividad mínimo para el procesamiento de datos. Todos los servidores recomendados para ejecutar Hadoop y Spark en el eBook ofrecen opciones de automatización atractivas. Nuestra principal plataforma de gestión de servidores, la cartera OpenManage, ofrece RESTful APIs. Las APIs le permiten crear secuencias de comandos de muchos aspectos de la implementación, el mantenimiento y el aprovisionamiento de su servidor. Puedes escribir un código, configurarlo y olvidarlo. OpenManage Integrations también soporta el framework Ansible con OpenManage Ansible Modules. Esto permite que la TI se automatice en un escenario de múltiples proveedores. Los módulos se entregan como scripts preescritos para una automatización ajustada.
Para obtener más información sobre los otros dos criterios de cálculo esenciales para la inteligencia artificial, lea el documento del ESG. Para profundizar en la configuración de su infraestructura ideal para el análisis predictivo y el aprendizaje de máquinas, descargue el eBook de Dell EMC sobre este tema.
2] Forrester Consulting, Insights from Modernized IT: How to Achieve the Greatest Success as You Automate, noviembre de 2018.
