“Transformación digital” es el proceso continuo por el cual las compañías se adaptan a cambios disruptivos en sus clientes y mercados (ecosistema externo) o bien los impulsan aprovechando las competencias digitales para innovar en nuevos modelos de negocio.

1. Plataforma de gestión de datos para
la transformación digital
Un resumen informativo de IDC, patrocinado por SAP | Julio de 2017

2. Un resumen informativo de IDC, patrocinado por SAPPlataforma de gestión de datos para la transformación digital
pág. 2
El 91% de los ejecutivos consideran a los datos y la analítica como una
ventaja competitiva o factor diferenciador.
Para fines de 2017, el crecimiento de ingresos derivados de productos
basados en información duplicará el del resto del portafolio de productos
y servicios para un tercio de las empresas Global 2000.
El gasto en servicios de gestión de datos en la nube está creciendo 9 veces
más rápido que la inversión en tecnología on-premise o similar y representará
más de la mitad del gasto total para el 2021.
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3. Un resumen informativo de IDC, patrocinado por SAPPlataforma de gestión de datos para la transformación digital
pág. 3
Los albores de la economía digital
»» Estamos en los albores de la economía digital. Las organizaciones
están forzadas a pensar más allá de las cuatro paredes de la
empresa tradicional y adoptar un enfoque “de afuera hacia adentro”
que comprenda la totalidad de su ecosistema: clientes, partners,
proveedores, consorcios y reguladores.
»» Los ejecutivos están abocados a buscar modos de generar
nuevos flujos de ingreso provenientes de productos, servicios
y experiencias mejorados digitalmente. En algunas industrias se
está acrecentando la brecha entre los exitosos y los sobrevivientes
digitales; la ventana de tiempo para ponerse al día se achica; y las
organizaciones reconocen que es hora de actuar.
»» Pueden utilizarse muchas palabras para describir la transformación
digital, pero posiblemente “velocidad” sea la que mejor describe
lo que a muchas organizaciones más les cuesta enfrentar.
»» La economía digital requerirá de un modelo de negocio impulsado
por una plataforma digital que permita generar nuevos flujos de
ingresos al tiempo que moderniza el back-end y los sistemas que
acompañan las nuevas estrategias de comercialización.
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4. Un resumen informativo de IDC, patrocinado por SAPPlataforma de gestión de datos para la transformación digital
pág. 4
¿Qué quiere decir IDC con “transformación digital”?
“Transformación digital” es el proceso continuo por el cual las compañías se adaptan a cambios
disruptivos en sus clientes y mercados (ecosistema externo) o bien los impulsan aprovechando
las competencias digitales para innovar en nuevos modelos de negocio, productos y servicios que
combinen a la perfección experiencias digitales y físicas, de negocio y clientes, al tiempo que mejoran
las eficiencias operativas y el rendimiento de la organización.
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5. Un resumen informativo de IDC, patrocinado por SAPPlataforma de gestión de datos para la transformación digital
pág. 5
La transformación digital implica un cambio en toda
la empresa que requiere innovación en al menos una
de las siguientes áreas:
Transformación
del liderazgo
Transformación
de la experiencia
omnicanal
Transformación
de la información
Transformación del
modelo operativo
Transformación
de WorkSource
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6. Un resumen informativo de IDC, patrocinado por SAPPlataforma de gestión de datos para la transformación digital
pág. 6
El recorrido ha comenzado
Según el estándar de referencia para la
transformación digital MaturityScape de IDC:El 68%de las
organizaciones está en las
etapas Oportunista y Repetible
de madurez de la transformación
digital.
% de organizaciones en cada etapa de madurez
de la transformación digital
15%
43%
25%
14%
5%
Ad hoc
15%
43%
25%
14%
5%
Oportunista
Repetible
Gestionada
Optimizada
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7. Un resumen informativo de IDC, patrocinado por SAPPlataforma de gestión de datos para la transformación digital
pág. 7
La transformación digital requiere inversión
en una plataforma digital empresarial...
...que esté sustentada en tecnologías de la Tercera Plataforma y de aceleración de la innovación.
Seguridad
de última
generación
Realidad virtual
y aumentada Robótica
Impresión 3D
Internet de
las cosas
Cognitivo/IA
ACELERADORES DE INNOVACIÓN
INFRAESTRUCTURA ESCALABLE
Movilidad
Big Data /
Analítica
Nube
Fuente: IDC
Redes sociales
Tercera Plataforma
DESARROLLADORES NUBES PARA LA INDUSTRIA
Transformación digital
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8. Un resumen informativo de IDC, patrocinado por SAPPlataforma de gestión de datos para la transformación digital
pág. 8
¿Qué es una plataforma digital empresarial?
Una arquitectura tecnológica que parte de la nube y se extiende a través de los dominios de TI, digitales
y de negocios, brindando funcionalidades tecnológicas que permiten la creación rápida de productos,
servicios y experiencias digitales hacia el exterior. Consiste en 5 estratos clave:
Interacción
Integración
Desarrollo
Datos
TI central moderna
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9. Un resumen informativo de IDC, patrocinado por SAPPlataforma de gestión de datos para la transformación digital
pág. 9
Los 5 estratos de la plataforma digital empresarial
En este resumen informativo
nos enfocamos en el estrato
de los datos de la plataforma
digital empresarial.
Interacción
Integración
Desarrollo
TI central moderna
Datos
Sin estado, centrada en el usuario y con una UX que brinda experiencias de inmersión centradas
en el cliente y vinculadas al ecosistema. Permite la interacción bidireccional con el usuario para
comunicaciones o transacciones (mediante aplicaciones, robots o interfaces futuras que incluyen
voz, realidad aumentada y realidad virtual con contenidos dinámicos basados en perfiles de usuario)
Servicios sin conexión directa en una arquitectura manejada por API, una biblioteca de API y SDK
para conectarse al ecosistema interno y externo.
Entornos de programación políglota para que los desarrolladores brinden productos, servicios y
experiencias digitales revolucionarios. Permite el desarrollo ágil con un enfoque iterativo respecto
a la recopilación de requerimientos y la búsqueda de soluciones, con un enfoque orientado hacia
DevOps que se centra en la integración y prestación continuas.
Entornos de localización de datos de múltiples niveles y múltiples clientes con la aplicación de
inteligencia para extraer valor y significado de negocio. Los servicios de datos también deben incluir
analítica avanzada, visualización de IA y aprendizaje automático para que los científicos de datos puedan
crear nuevos algoritmos y modelos que proporcionen información estratégica completamente nueva.
Este entorno de TI central moderna engloba todas las aplicaciones empresariales y sistemas
de información de misión crítica para sostener la continuidad de operaciones y negocios.
Infraestructura que surge de la nube y aprovecha microservicios y contenedores impulsados.
Como parte de la arquitectura integrada, se modernizan fuertemente las aplicaciones clave y se
las hace más inteligentes (con funcionalidades de aprendizaje automático e IA) y se aprovechan
nuevas interfaces.
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10. Un resumen informativo de IDC, patrocinado por SAPPlataforma de gestión de datos para la transformación digital
pág. 10
»» Solo un 26% concuerda plenamente con que la
velocidad de respuesta de sus grupos de TI a las
solicitudes de BI y analítica de los usuarios está a
la altura de las expectativas de los usuarios finales.
»» El 91% de las organizaciones califican a los datos
y la analítica como una ventaja competitiva o un
factor diferenciador, pero solo el 24% ha sido capaz
de extraer el máximo valor de los datos.
»» Los que toman decisiones en todos los niveles
quieren conmocionar el statu quo, formular
nuevas preguntas, obtener acceso inmediato desde
cualquier lugar a información útil, liberarse de las
mundanas tareas de preparación de la información.
El estrato de los datos ya
no puede depender de una
arquitectura de base de datos
de función única basada en
discos que procesa solamente
datos transaccionales.
En los últimos 12 a 24 meses,
el 65%de las
organizaciones comenzó
a monitorear y a medir
nuevos KPI.
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11. Un resumen informativo de IDC, patrocinado por SAPPlataforma de gestión de datos para la transformación digital
pág. 11
Funcionalidades del estrato
de datos de la plataforma
digital empresarial
Una arquitectura en la nube que conecta
todos los elementos pertinentes:
• Integración, integridad y curación de datos
• Motores especializados de procesamiento
de datos
• Un sistema central de gestión de datos
con memoria optimizada
Datos
Nuevas cargas de trabajo
Tiempo real, empleado, proveedor
y consumidor inteligente, contacto con
el ciudadano, IoT, riesgo y aplicaciones
de cumplimiento regulatorio
Seguridad y privacidad
Capacidad para gestionar datos PII y
garantizar el cumplimiento regulatorio
según las regulaciones locales y las
necesidades y políticas del negocio.
Nuevos
tipos de
datos
Conductuales,
de interacción,
actitudinales, con
series temporales,
de gráficos,
generados
por máquinas,
de movimiento,
de geolocalización,
de texto, de imagen,
de audio, de video
Datos
externos
Acceso a datos
curados y fáciles
de integrar sobre
consumidores,
el negocio, compras,
RR. HH., comercio,
finanzas, estado del
tiempo, ubicación,
y otros de control
provenientes de
terceros o redes de
negocio confiables
Sistema central
Almacenamiento de datos por niveles:
datos candentes in-memory, datos tibios
en Flash u otro almacenamiento en
estado sólido no volátil, datos fríos en
disco con los datos de recuperación.
Control sobre el procesamiento y los
datos. Operación que se organiza,
se optimiza y se repara automáticamente.
Coordinación de datos: orquestación,
ingesta de datos, conectividad universal
con transformaciones
Control uniforme global: metadatos ricos
para transversalidad inteligente de datos,
gestión y monitoreo de calidad de datos,
identificación de linaje de los datos
•
•
•
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12. Un resumen informativo de IDC, patrocinado por SAPPlataforma de gestión de datos para la transformación digital
pág. 12
Componentes del estrato
de datos de la plataforma
digital empresarial
Una arquitectura en la nube que conecta:
• Integración, integridad y curación de datos
• Gestión de datos
Habilita
• Analítica
• Desarrollo de aplicaciones
Datos
Herramientas de desarrollo de UX
Herramientas de desarrollo de aplicaciones
Gestión del ciclo de vida de las aplicaciones
Servidor web
Búsqueda
Análisis de
gráficos
Analítica
espacial
Análisis
multi-D
Analítica
predictiva
Analítica
de texto
Analítica de
redes sociales
enriquecida
Aprendizaje
automático
Analítica
de flujos
Desarrollo de aplicaciones Analítica
Gestión de datos
Integración e integridad de datos
Modelado
de datos
Virtualización
de datos
ETL
Control
de datos
Calidad
de datos
Gestión de
metadatos
Linaje de datos
Gestión de datos
maestros
Sincronización
de datos
Integración de
datos de flujo
Integración
de Hadoop
Procesamiento
paralelo
Admininstración
Almacenamiento
multicapa
Compresión
In-memory
relacional
HA y DR Seguridad
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13. Un resumen informativo de IDC, patrocinado por SAPPlataforma de gestión de datos para la transformación digital
pág. 13
Recorrido digital en 3 grandes pasos
A medida que las empresas intenten avanzar hacia un mayor
nivel de madurez digital, deberán invertir en una nueva
plataforma de gestión, integración e integridad de datos,
para estar progresivamente más orientadas a la demanda,
impulsadas por los datos y dirigidas digitalmente.
Al comienzo, se busca entender en
detalle lo que desean los clientes de la
empresa. Es posible que se lleven a cabo
algunos proyectos piloto, pero hasta que
los recursos no estén alineados con esta
visión del futuro, el avance es lento.
Esta es la etapa en la que se realiza la
mayor parte de la inversión. La empresas
buscan crear una cultura con pruebas
expandiendo sus capacidades para
recopilar, analizar y monetizar los datos.
En las etapas más avanzadas de madurez,
las empresas aprovechan los sofisticados
modelos analíticos creados para lograr
procesos que se reparan automáticamente,
planes que se optimizan automáticamente
y estrategias que se organizan automáticamente.
En cada paso, cambia el nivel de inversión
como porcentaje de los ingresos.
1-2% de los ingresos
Inversión como % de los ingresos
5-10% de los ingresos 4-6% de los ingresos
Ad hoc
Oportunista
Repetible
Gestionada
Optimizada
Orientadas a la
demanda
Impulsadas por
los datos
Dirigidas
digitalmente
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14. Un resumen informativo de IDC, patrocinado por SAPPlataforma de gestión de datos para la transformación digital
pág. 14
Hacia la inteligencia aumentada
y las aplicaciones inteligentes
En los pasados 12 a 24
meses, el 41%de las
organizaciones comenzó a
utilizar nuevos métodos o
técnicas analíticos.
En cada paso, la plataforma de gestión, integración e
integridad de datos habilita un conjunto ampliado de casos
de uso técnico para impulsar la generación exponencial
de valor de las inversiones en transformación digital.
CasosdeusotécnicoPlataforma
Orientadas a la
demanda
Impulsadas por
los datos
Dirigidas
digitalmente
Aplicaciones transaccionalesAplicaciones
Herramientas
Analítica
Datos
Informes operacionales
Analítica descriptiva
Datos transaccionales internos
Aplicaciones analíticas
Analítica visual
Analítica predictiva
Datos de IoT, transaccionales
y conductuales, aumentados
con datos de terceros
Procesamiento analítico-transaccional
Tienda de Big Data
Almacenamiento de datos
Analítica e integración de datos
Aplicaciones inteligentes con IA
(por ejemplo, iERP)
Asistentes digitales
conversacionales
Optimzación prescriptiva
Todos los datos internos
y externos provenientes de redes
de negocio y de proveedores
de datos como servicio
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15. Un resumen informativo de IDC, patrocinado por SAPPlataforma de gestión de datos para la transformación digital
pág. 15
La evolución en las competencias técnicas de gestión e
integración de datos permite resultados transformadores
Optimización del inventario y la fijación de precios
Situación
actual
Con sistemas dispares de gestión de inventario, los pedidos nuevos son disparados por un umbral de inventario fijo. Los precios se fijan
de manera manual en la tienda o en la casa matriz, y están basados en el análisis de las tendencias de venta y la competencia; no hay
visibilidad del inventario.
Objetivo
Automatizar la creación de recomendaciones de precio optimizadas en base a datos integrados en tiempo real sobre ventas, inventario
y competencia.
Requisitos
funcionales
Integración en tiempo real de datos sobre precio, inventario y ventas, así como uso de métodos de optimización basados en aprendizaje
automático y otras técnicas analíticas avanzadas.
Requisitos
tecnológicos
DBMS y herramientas que operen en una plataforma integrada capaz de combinar datos transaccionales y datos de terceros sobre
la competencia, que realicen complejos procesos analíticos en tiempo real y den soporte a funciones avanzadas que incluyen series
temporales y análisis geoespacial.
Resultado
transformador
Además de la optimización de precios e inventario, los nuevos datos y analítica disponibles permiten compartir más información
pertinente con los proveedores, lo cual deriva en mayor eficiencia y ahorro a lo largo de toda la cadena de suministro.
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16. Un resumen informativo de IDC, patrocinado por SAPPlataforma de gestión de datos para la transformación digital
pág. 16
Optimización de la logística
Situación
actual
Los conductores reciben indicaciones en papel de los lugares de retiro y de entrega. Un despachante puede modificar el cronograma
del conductor sobre la base de datos de GPS. Cualquier optimización de ruta que realicen los conductores está basada en aplicaciones
comunes de GPS que tienen en sus teléfonos.
Objetivo
Minimizar la longitud de las rutas (y el consumo de combustible), al tiempo que se maximiza la cantidad de retiros y entregas realizados
y mejora la capacidad de respuesta a pedidos de último momento, lo cual deriva en un aumento de los ingresos y de la satisfacción
del cliente. Realizar la modificaciones de ruta necesarias cuando un camión queda fuera de servicio.
Requisitos
funcionales
Acceso tanto a datos de tránsito actualizados como a los dispositivos móviles que guían a los conductores de los camiones; aplicación
de analítica espacial tanto sobre datos de tránsito como sobre la ubicación del cliente para optimizar el desplazamiento de los camiones;
y priorización basada en la clase de paquete y los niveles de combustible del vehículo.
Requisitos
tecnológicos
Sensores a bordo de los camiones para monitorear la ubicación, el nivel de combustible y el estado del motor, el tren delantero, etc.,
conectados en tiempo real a un sistema central con acceso a datos de tránsito actualizados. Opera sobre un DBMS que puede procesar
analítica y transacciones de alto nivel, y que incluye soporte para analítica espacial, analítica predictiva y aprendizaje automático.
Resultado
transformador
Además de la optimización de rutas y de una mayor satisfacción del cliente, la capacidad para proyectar y programar
el mantenimiento de los camiones puede reducir la pérdida de tiempo por averías.
La evolución en las competencias técnicas de gestión e
integración de datos permite resultados transformadores
Inicio

17. Un resumen informativo de IDC, patrocinado por SAPPlataforma de gestión de datos para la transformación digital
pág. 17
Gestión de la red de suministro eléctrico
Situación
actual
Las cuadrillas de trabajo realizan mantenimiento preventivo según un cronograma fijo. La empresa de suministro eléctrico no sabe de
un corte en el servicio hasta que alguien llama para avisar. La subsiguiente identificación del punto de avería correcto (generalmente un
transformador en la vía pública) puede llevar horas.
Objetivo
Transformar la estructura de costos de mantenimiento y reparación de equipos. Conocer en todo momento el estado operativo de todos
los elementos de la red, inclusive de los transformadores de la vía pública, los transformadores y distribuidores de alta tensión, las líneas
y las conexiones a los edificios. Detectar cuando algún elemento corre peligro de avería y realizar el mantenimiento antes de que ocurra
la falla. En caso de avería, determinar inmediatamente el punto de falla y realizar las reparaciones antes de que llame el cliente.
Requisitos
funcionales
Capacidad para monitorear todos los elementos de la red (líneas, transformadores, distribuidores, interruptores, etc.). Monitorear
la calidad de tensión en las líneas para evaluar patrones conocidos que anticipen las fallas. Utilizar datos de línea provenientes tanto
de elementos instrumentales de la red como de medidores inteligentes para identificar puntos de avería reales o potenciales.
Requisitos
tecnológicos
Sensores en todos los elementos de la red y medidores inteligentes que envíen un flujo constante de datos de línea y datos de consumo,
interfaces con sistemas de “casa inteligente” u “oficina inteligente” (interfaces de IoT) y un sistema central capaz de producir analítica
en tiempo real y actualizar los datos en tiempo real. Otros requisitos incluyen la capacidad para capturar datos de flujo, convertir el
formato de datos de manera dinámica desde múltiples dispositivos de IoT, realizar analítica predictiva basada en aprendizaje automático
(para proyección de fallas y fijación de precios dinámica) y efectuar análisis geoespacial (para determinar la ubicación del problema).
Resultado
transformador
Además de reducir el costo de mantenimiento, los nuevos datos granulares disponibles en tiempo real pueden fundamentar
y ajustar los precios de la electricidad para incentivar el consumo eléctrico durante períodos no pico. El uso de datos
de “casas inteligentes” puede permitirles a los clientes ahorrar más dinero combinando precios dinámicos con la activación
remota de electrodomésticos y cargadores.
La evolución en las competencias técnicas de gestión e
integración de datos permite resultados transformadores
Inicio

18. Un resumen informativo de IDC, patrocinado por SAPPlataforma de gestión de datos para la transformación digital
pág. 18
Gestión de datos y procesamiento analítico-transaccional
Gestión de sistemas
simplificada que permite
la gestión tanto de datos
por lote como de datos de
flujo para cargas de trabajo
analíticas o transaccionales
Procesamiento de datos
in-memory en tiempo real
que acelera el desarrollo de
aplicaciones y un amplio rango
de cargas de trabajo analíticas,
de ciencia de datos y de Big Data
La automatización en todos
los procesos de gestión de
datos permite la reasignación
de recursos para proyectos
de innovación y transformación
digital
• DBMS central y optimizado para memoria en vez de optimizado para disco, que está diseñado para
procesar solicitudes analíticas muy rápidamente y acelerar el procesamiento de las transacciones
• Motores informáticos in-memory distribuidos (por ejemplo, OLAP, series temporales, gráficos,
procesamiento de documentos)
• Soporte para la gestión de datos híbridos de múltiples fuentes on-premise y en la nube
FuncionalidadesElementosrequeridos
Orientadas
a la demanda
Impulsadas
por los datos
Dirigidas
digitalmente
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19. Un resumen informativo de IDC, patrocinado por SAPPlataforma de gestión de datos para la transformación digital
pág. 19
Integración e integridad de datos
Preparación de datos
empresariales y de autoservicio
que permiten información útil,
oportuna y confiable
Integración de datos de
flujo que permite obtener
información estratégica
en tiempo real a partir de
datos internos y externos
Aprovisionamiento, entrega y
control de todos los datos internos
y externos pertinentes utilizando
automatización de los procesos de
integración e integridad de datos
• Extracción, transformación, carga y réplica de datos
• Gestión y monitoreo de la calidad de los datos
• Linaje y control de datos impulsados por las regulaciones y las políticas internas
• Virtualización y federación de datos
• Aprovisionamiento de datos (internos y externos)
• Gestión de metadatos y datos maestros
• Gestión del ciclo de vida de la información
Orientadas a la
demanda
Impulsadas por
los datos
Dirigidas
digitalmente
FuncionalidadesElementosrequeridos
Inicio

20. Un resumen informativo de IDC, patrocinado por SAPPlataforma de gestión de datos para la transformación digital
pág. 20
Generación de valor gracias a la plataforma
de gestión, integración e integridad de datos
Valor
Orientadas a la
demanda
Impulsadas por
los datos
Dirigidas
digitalmente
Datos
• Disponibilidad (datos granulares,
oportunos y completos)
• Accesibilidad (de todos los usuarios
desde cualquier dispositivo en cualquier
momento según sus derechos de acceso)
• Productividad (analistas,
administradores, científicos de datos,
tomadores de decisiones)
• Implementación (en la nube, rápidamente
actualizada, independiente del dispositivo)
• Aprovechamiento inmediato de datos
en vivo en actividades de analítica
y operaciones
• Confianza (datos de alta calidad,
curados y controlados)
Tecnología
• Mapeo de datos simplificado para
preparar conjuntos de datos para
su análisis
• Componentes integrados permiten
la modernización de sistemas de
TI heredados vinculados a nuevos
servicios digitales
• Portabilidad de cargas de trabajo en
todos los modelos de entrega en la nube
• Escalación para lidiar con eventos en
tiempo real y grandes volúmenes de
datos de manera rentable
• Prestación e integración continua para
desplegar nuevas funcionalidades de
manera acelerada
• Entornos de desarrollo políglota
Empresa
• Experiencia revolucionaria para atraer
a nuevos usuarios del ecosistema
• Rápida integración de nuevos datos
provenientes de fuentes externas
• Conjuntos de datos de fácil acceso para
brindar nueva información estratégica
que aprovecha capacidades de
visualización, analítica avanzada o IA
• Menor tiempo de comercialización para
nuevos productos y servicios
• Nuevos flujos de ingresos provenientes
de productos, servicios y API basados
en información
• Brinda soporte para nuevos métodos de
coinnovación y elaboración de prototipos
de casos de uso para impulsar la
transformación de modelos de negocio
vinculados a la innovación digital
Inicio

21. Un resumen informativo de IDC, patrocinado por SAPPlataforma de gestión de datos para la transformación digital
pág. 21
Recomendaciones
• Diseñar una arquitectura de datos
moderna que le permita a la
empresa romper con las ataduras
de los procesos de negocio fijos
y volverse verdaderamente ágil
y dinámica.
• Asegurar que la plataforma
de gestión de datos acompañe
no solo el procesamiento de datos
centrales a escala, sino que también
permita la gestión de datos maestros,
así como el control y la seguridad
de los datos
• Utilizar todos los datos de sistema
disponibles para desarrollar algoritmos
de aprendizaje automático con
el objetivo de crear una plataforma
de datos que aprenda y se repare
automáticamente y que simplifique
el aprovisionamiento del sistema
mediante automatización
• Invertir en herramientas y una
plataforma de datos que sirvan
al recorrido hacia los niveles más
avanzados de madurez digital
a través de un rápida adición
incremental de funcionalidades
• Monetizar los datos internamente
en forma de información estratégica
útil, confiable y disponible en tiempo
real, y externamente mediante
nuevos productos y servicios
basados en datos.
• Identificar y obtener conjuntos
de datos de terceros provenientes
de redes de negocio y de
proveedores de datos como
servicio que puedan ser utilizados
para aumentar los datos internos
para optimizar la gestión y analítica
de datos maestros
Orientadas a la
demanda
Impulsadas por
los datos
Dirigidas
digitalmente
Inicio