Con el aumento en la dependencia del centro de datos, se incrementan los desafíos de la administración operativa. Actualmente, las empresas se enfrentan con un crecimiento masivo de datos y todos quieren obtener más valor de ellos.
Pero, para obtener más valor de los datos se pueden seguir dos caminos. El primer camino es utilizar los datos de los clientes para aumentar el retorno en los flujos de ingresos existentes y/o desarrollar nuevas oportunidades. El otro camino es 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. Es por esto que cada vez más soluciones de analítica y automatización utilizan Machine Learning (ML) e Inteligencia Artificial (AI) para simplificar los procesos, las operaciones y reducir los costos.
Según International Data Corporation (IDC), para 2019 el 40% de las iniciativas de transformación digital utilizará los servicios de AI; y para 2021, lo hará el 75% de las aplicaciones empresariales comerciales.
Por su parte, Gartner afirma que la gestión de la disponibilidad de TI se ha vuelto desafiante y reactiva debido a la creciente cantidad de datos.
Entonces, algunas preguntas se vuelven ineludibles: ¿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. 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).
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.
Los equipos de ingeniería de Hitachi se encuentran particularmente enfocados en el diseño de las capacidades de AI 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.
