Durante mucho tiempo, la infraestructura de la empresa se ha definido por velocidades y feeds. Los vendedores han competido para entregar el procesamiento más rápido, y la velocidad ha sido el factor principal que informa las decisiones de compra. Sin embargo, con el uso del flash rápidamente convirtiéndose en la norma, la velocidad de la infraestructura ha alcanzado una meseta y ya no es suficiente para diferenciar a los distintos proveedores en el espacio. En cambio, los compradores de TI están empezando a buscar un nuevo criterio al evaluar la infraestructura de la empresa, a saber, el análisis predictivo.

El futuro de la infraestructura empresarial es inteligencia y autogestión. Vendedores que reconocen este hecho e invierten en analítica temprano serán los que tengan éxito. Quienes no lo hacen desaparecerán en última instancia. La recopilación de los datos necesarios para crear una oferta de análisis predictivo eficaz toma tiempo, por lo que deben ser años en el desarrollo si tienen la oportunidad de entregar un producto plenamente realizado en el corto plazo.

La automatización libera tiempo para los esfuerzos estratégicos

El análisis predictivo y el aprendizaje automático permiten a las organizaciones reducir drásticamente el tiempo de inactividad y maximizar el rendimiento de sus aplicaciones. Esto se logra automatizando las tareas asociadas con la administración del sistema, el mantenimiento y la resolución de problemas, utilizando tanto datos históricos como en tiempo real para informar las acciones realizadas por los diversos elementos de la pila. Los equipos de TI pueden quitarse los sombreros de bomberos y adoptar una estrategia proactiva para optimizar la infraestructura de su empresa.

La promesa de la automatización de la infraestructura puede parecer mundana, pero para un trabajador de TI ocupado, significa la diferencia entre mantener las luces encendidas y, de hecho, aportar valor al negocio. Con la solución de problemas y la remediación puestos en manos de los sistemas inteligentes, los administradores pueden concentrar sus esfuerzos en iniciativas que antes no tenían el ancho de banda para asumir.

Por ejemplo, mover datos y aplicaciones a la nube se ha convertido en una prioridad para muchos departamentos de TI, pero el proceso de migración es una tarea seria. Con las actividades de mantenimiento automatizadas, las iniciativas de alta prioridad pueden convertirse en el foco principal de los administradores.

Al igual que con cualquier nueva tecnología, los compradores deben ser conscientes de que no todos los vendedores pregonando "capacidades predictivas" están vendiendo el verdadero negocio. Al igual que vimos durante el renacimiento de la nube, los departamentos de marketing inevitablemente estirar la verdad al tratar de ser asociado con la próxima gran cosa. Las organizaciones deben ser conscientes de ciertas señales de advertencia.

Eliminando la buena analítica predictiva de lo malo

En primer lugar, los compradores deben ser cautelosos de las soluciones que no se extienden a través de toda la infraestructura de pila. Cuando la analítica predictiva no puede proporcionar una visión holística del entorno de TI, identificar problemas y generar conocimientos prácticos se vuelve mucho más difícil.

Por ejemplo, una solución de almacenamiento con capacidades de predicción falla los problemas de rendimiento que surgen de la red y calculan las capas. Según nuestra investigación reciente, esto es un punto ciego enorme; Sólo el 46 por ciento de los problemas de rendimiento son creados por el entorno de almacenamiento.

El segundo factor que las empresas deben tener en cuenta es la cantidad de datos que un proveedor está recopilando. De forma similar a cómo Tesla dejó su competencia en el polvo al comenzar a recoger datos para refinar su tecnología de conducción autónoma (la compañía ya ha recolectado más de 1.300 millones de millas de datos), los proveedores de infraestructura que ya han podido analizar grandes cantidades de los datos están en una ventaja.

Los análisis predictivos siempre tendrán un mayor impacto con el acceso ampliado a los datos operacionales, y los compradores deben esperar que miles de millones de puntos de datos sean analizados por un proveedor diariamente. El acceso a los datos históricos es igualmente importante porque los pools masivos de datos son esenciales para crear una solución completa. Si un proveedor sólo ha mejorado recientemente su producto con capacidades predictivas, es probable que jueguen a ponerse al día en términos de recopilación de datos.

La analítica predictiva sigue llegando a la mayoría de edad. Corresponde a los departamentos de TI evaluar de cerca a los proveedores de tecnología cuando buscan mejorar su infraestructura empresarial. Lo único peor que ser tarde para implementar análisis predictivos es implementar una solución incompleta, por lo que animo a los administradores a hacer su debida diligencia antes de tomar una decisión precipitada.

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