Ya no se trata del grande que se come al chico, sino el rápido que se come al lento. No hay que ir muy lejos, Uber es una empresa de economía colaborativa de transporte que usa la tecnología y la data para brindar un servicio, y generó una disrupción del mercado. Igual ocurrió con Netflix que usando data cambió la manera de consumir series y películas, un mercado antes dominado por el alquiler de películas físicas.

Las empresas tecnológicas han ganado una gran porción del mercado, gracias a su capacidad de reaccionar de forma rápida, y obviamente por la utilización de análisis de datos para tomar decisiones estratégicas para su negocio. Sin embargo, es un mito que solo las empresas incubadas de Sillicon Valley (o en ecosistemas similares) son las que tienen un futuro. De hecho, la lista Fortune de las 100 mejores empresas tiene -además de las del sector tecnológico-, financieras, retail, salud y otras que se han posicionado en ese listado.

Entonces, la pregunta es: ¿qué tienen en común Bank of California y Netflix? ambas basan su tecnología en la nube. Es claro, que migrar la infraestructura a cloud permite, no solo la transformación digital de procesos, sino potenciar el core de negocio y generar más oportunidades de crecimiento. Así lo explicó Giraldo Hierro, Head of Customer Engineering, en Google Cloud.

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El potencial de Machine Learning

Esa fue una de las presentaciones del Google Cloud Summit que se realizó en Ciudad de México el 22 de marzo del 2018. En cada actividad se abordó la oportunidad que representa para las empresas migrar su infraestructura. Sin embargo, el reto va más allá de migrar, ya que no solo se trata de subir información sino de buscar una opción que permita que esa data se transforme en información valiosa. ¿Pero cómo se logra? Cassie Kozyrkov’s, Chief Decision Scientist de Google habló del potencial de machine learning que desarrolla esta gran empresa tecnológica.

Este es un servicio administrado que permite generar con facilidad modelos de aprendizaje automático que funcionan con cualquier tipo de datos, sin importar el tamaño. Cada usuario (o empresa) desarrolla un modelo con TensorFlow que usa diferentes productos de Google, desde fotos hasta Google Cloud Speech, que es una herramienta de reconocimiento de voz. Con toda esa información que se está generando se puede entrenar para sacar variables o patrones que ayuden al negocio a predecir comportamiento de los usuarios.

El servicio de Machine Learning está integrado a con Google Cloud Dataflow para el procesamiento previo, lo que te permite acceder a datos de Google Cloud Storage y Google BigQuery, entre otros. Precisamente este potencial de integraciones y desarrollos constantes es lo que destacó Miles Ward Head of Solutions para Google Cloud.

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Para él la clave de cloud es tener herramientas para impulsar el crecimiento de la empresa. Por ejemplo, Kubernetes. Éste es un sistema open-source para la automatización de despliegues, el escalado en el desarrollo y la gestión de aplicaciones contenerizadas.

Este orquestador de contenedores fue diseñado inicialmente por Google, quien después lo donó a la Cloud Native Computing Foundation, está escrito en Go. Se puede desplegar en múltiples entornos cloud o en bare-metal y soporta múltiples runtimes de varios contenedores para mejorar la experiencia de los developers y ampliar las oportunidades de la empresa.

Google no solo es una empresa tecnológica, es un aliado para las organizaciones por su constante inversión en innovación. Eso no solo se refleja en la diversidad de productos sino en la red global que tiene su infraestructura que asegura a las compañías total cobertura y acompañamiento en su proceso de migración a la nube.

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La lección de este evento es que la nube es el presente y aún existe oportunidad para las empresas que cambien sus procesos e inviertan en su transformación digital. Si se desea se pueden hacer cambios paso a paso, como usar herramientas colaborativas en los procesos como G Suite que no solo ahorran costos sino que mejoran la comunicación entre equipos de trabajo.  Lo importante es estar dispuesto a cambiar para no ser parte de esa estadística en la que el lento es devorado por el rápido, en un mercado que cada vez se alimenta más de la tecnología y el análisis de datos.

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