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Oracle continúa su apuesta por la tecnología Autonomous

Oracle tiene claro que el futuro pasa por la automatización y el Machine Learning. Su apuesta por Autonomus es clara y tal y como puso de manifiesto Iván López, responsable del área de Autonomous en Oracle, «en estos momentos tenemos una base de datos que trabaja de forma autonóma sin necesidad de intervención humana. Hemos conseguido que tareas que eran necesarias pero rutinarias se realicen de forma automatizada, lo que permite que las empresas puedan fijar su valor en lo que realmente es su negocio».

Tal y como se puso de manifiesto en el encuentro, actualmente Oracle tiene 60 clientes en España que ya trabajan con Autonomous, lo que les permite trabajar sin  tener que recurrir a especilaistas en determinadas tareas. Este software autónomo está impulsado por la inteligencia artificial (IA) y el Machine Learning, y se está probando en compañías de diferentes sectores, afectando a diferentes  departamentos como el de gestión financiera, el marketing y la gestión de los recursos humanos. “Autonomous está permitiendo a las empresas obtener una respuesta muy rápida, con una visión unificada del dato para las diferentes áreas de negocio, eliminando la complejidad y facilitando una agilidad sin precedentes”, explicó López.

Oracle Autonomous Database y Oracle Autonomous Linux permite manejar grandes volúmenes de datos sin tener que incrementar drásticamente los recursos

Oracle está definiendo una nueva categoría tecnológica, la del software autónomo, en la que la automatización de tareas en la base de datos (Oracle Autonomous Database) y, más recientemente, en el sistema operativo (Oracle Autonomous Linux), permite manejar grandes volúmenes de datos sin tener que incrementar drásticamente los recursos. El crecimiento de los sistemas está directamente asociado a las necesidades de la organización. Además, este tipo de soluciones incrementan la seguridad. “El error humano provoca el 80% de los problemas de seguridad, así que la automatización del software nos está permitiendo un control absoluto de la seguridad”, ha afirmado el directivo. “Además, al eliminar tareas rutinarias, pero necesarias, el tiempo de los profesionales de tecnología se dedica a actividades de mayor valor añadido, como el análisis de datos y la toma de decisiones”.

Departamento financiero

El impacto de Autonomous va mucho más allá de los sistemas TI de las organizaciones. Oracle estima que la implementación de esta tecnología en las organizaciones está produciendo beneficios concretos en líneas de negocio y departamentos. Por ejemplo, la puesta en marcha y utilización de Oracle Autonomous Database está generando los siguientes beneficios en los departamentos de finanzas:

  • Incremento de entre 2 y 4 veces de la productividad del personal del departamento
  • Ahorros de costes asociados a la tecnología usada en el departamento de más del 40%, que pueden ser reinvertidos en proyectos de innovación o de mayor valor añadido.
  • Más del 90% de los reportes financieros son ahora “self-service” y cualquier empleado autorizado puede acceder a informes actualizados de forma inmediata en cualquier momento (esto elimina la necesidad de crear y comprobar reportes periódicos).
  • El 75% del trabajo del personal migra desde tareas rutinarias de finanzas a actividades de mayor valor añadido.
  • Las capacidades analíticas para la realización de informes predictivos mejoran en un 80%

Hay que destacar que Oracle está incorporando la IA en todas las capas de la tecnología y esto incluye los sistemas de gestión financiera (Oracle ERP Cloud), un segmento en el que Oracle es líder a nivel mundial con más de 27.000 clientes activos. Estas capacidades de Inteligencia Artificial en la capa de la aplicación ya permiten automatizar tareas transaccionales, de contabilidad, de control, de cumplimiento normativo y de reporting. “Pero al añadir la capa de software autónomo desde la base de datos”, explica Iván López, “damos un paso adicional, facilitando a las empresas que integren los datos de todas las áreas de negocio y provenientes de fuentes externas. Esto potencia la capacidad de análisis predictivo convierte a la tecnología en un aliado de la planificación y la asesoría estratégica”.

Departamento de Marketing

Nunca el marketing ha sido tan importante como ahora y nunca se le ha pedido tanto como ahora. La dirección de las empresas ha puesto el foco en atraer nuevos ingresos y mejorar el retorno de la inversión de las acciones de marketing. Los datos y la inteligencia aplicada a los mismos pueden ser una palanca indiscutible para conseguir una optimización de los recursos que se invierten en Marketing. De hecho, de acuerdo con la Columbia Business School, el 75% de los CEOs quieren que los CMOs se focalicen 100% en el ROI. Igualmente, el 92% de los directivos de marketing quieren ser “data-driven” para poder cuantificar el valor de su actividad.

Sin embargo, los departamentos de marketing se enfrentan a los siguientes desafíos:

  • Datos desconectados o en silos. De acuerdo con Econsultancy, el 31% de las compañías tienen más de 30 proveedores de marketing.
  • Inteligencia desconectada. Solo el 11% de los profesionales de marketing tienen confianza en estar dirigiéndose a la audiencia correcta (Nielsen).
  • Experiencia desconectada. El 94% de los clientes abandonan la comunicación con una compañía (y, por tanto, el proceso de compra) simplemente por estar recibiendo mensajes irrelevantes (Blue Research).

A esto hay que añadir que el Customer Journey se ha vuelto totalmente impredecible. Antes, todo ocurría en un orden determinado y los procesos de marketing y ventas estaban adaptados a ese orden. Pero el comportamiento actual de los clientes genera muchos silos de información tanto en el B2B como en el B2C y por lo tanto el problema de entender a los clientes es ahora un desafío mayor.

Las soluciones de Oracle Customer Experience ya abordan estos problemas, pero de nuevo, la incorporación de la IA al nivel de la base de datos proporciona beneficios tangibles en la integración de datos y su análisis. Es el caso de la empresa DX Marketing, por ejemplo, que ha obtenido un ahorro del 50% del coste medio en adquisición de nuevos clientes. O el caso de la propia Oracle, que ha duplicado la tasa de conversión de “leads” en oportunidades reales de negocio.

Departamento de RRHH

Las organizaciones con mejor Analítica de RRHH consiguen, en un periodo de tres años, unos ingresos un 96% superiores a sus homólogos menos eficaces (Deloitte). Con estas herramientas analíticas, la eficacia de la gestión estratégica de los RRHH permite mejorar la experiencia de los clientes, incrementar los ingresos y mejorar la productividad.

Pero el hecho es que solo el 2% de las organizaciones de RRHH tiene un sistema maduro para el análisis del capital humano. Un sistema maduro incorpora diferentes fuentes de datos, no solo del departamento de RRHH, y obtiene el máximo valor de toda esa información. Es decir, se convierte en una organización Data Driven, donde la aplicación de Machine Learning permite anticiparse a los acontecimientos.

Hay casos emblemáticos, como el de Skanska. Se trata de una empresa del sector de la construcción que ha reducido los accidentes laborales utilizando Machine Learning para identificar las causas de los accidentes y prever situaciones de riesgo.

Otro caso es el de la empresa de servicios de empleo Randstad. Este grupo alemán, presente en 39 países, utiliza la analítica avanzada para para integrar información heterogénea (CVs, censo, evolución de la población, análisis de sectores, salarios, perfiles, etcétera). Aplicando el análisis predictivo, proporciona una herramienta útil para candidatos, empleadores, organizaciones públicas o privadas y los propios empleados de Randstad, al facilitarles la búsqueda de los candidatos idóneos.

Pero, además de estos casos concretos, la integración de la IA que ofrece Autonomous con las aplicaciones Oracle HCM Cloud, permite a las organizaciones gestionar todo el ciclo de vida del empleado con el análisis de los datos.

“La tecnología Autonomous”, concluye Iván López, “representa un salto cuantitativo y cualitativo en el análisis de la información, por lo que está teniendo impactos positivos e inmediatos en la gestión y la cuenta de resultados de las empresas”.

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