Datos en la nube: 7 claves para convertir la información en conocimiento y dinero

Cómo el espacio virtual puede ayudar a facilitar y acelerar procesos. Infobae dialogó con Joao Bolonha, director de Google Cloud para Latinoamérica, en el marco del evento de tecnología que llevó a cabo el gigante informático en Buenos Aires

En el mundo se comparten 2,5 trillones de bytes de datos cada día y con el avance de la tecnología esta cifra va en aumento. El almacenamiento y procesamiento de todo ese enorme (y valioso) caudal es uno de los desafíos de esta era de los dispositivos conectados.

En este sentido, la nube, ese espacio virtual que facilita y acelera muchos de los procesos vinculados a la innovación, se volvió un tema central en el mundo de los negocios. Cómo almacenar, procesar y cuidar esa información de manera efectiva y sin incurrir en grandes costos fueron algunos de los temas que se trataron en el Google Cloud Summit Buenos Aires, un evento que llevó a cabo el gigante informático, en la Ciudad.

Hubo conferencias y talleres sobre Google Cloud, G Suite y Maps. También se realizaron capacitaciones específicas en machine learning y hubo un espacio para conocer casos de éxito de startups que migraron a esta tecnología para desarrollar diferentes soluciones.

En el marco de ese encuentro, Infobae dialogó con Joao Bolonha, director de Google Cloud para Latinoamérica, quien hizo un análisis del avance de esta tecnología y su implementación en el mundo y en la región.

1. El crecimiento de la nube

Bolonha destacó que en Estados Unidos hay un ecosistema de empresas que son nativas digitales, y que vienen apostando a la nube desde sus inicios. En el caso de América Latina esta migración se está dando de manera más pronunciada en el último tiempo. "En América Latina y en Argentina, las empresas más tradicionales tienen un ritmo de adopción que es muy fuerte y eso llama la atención", destacó.

En el Google Cloud Summit en Buenos Aires hubo conferencias y talleres sobre Google Cloud, G Suite y Maps.

Dijo que el crecimiento de adopción de Google Cloud es de tres dígitos, tanto a nivel global como en América Latina. Y subrayó que este incremento se está dando no solo en las empresas de tecnología sino también en compañías financieras, de comercio minorista y educación.

2. Qué aporta esta tecnología

Según el directivo de Google existen tres grandes motivos para elegir la nube: reducir costos, analizar datos de múltiples fuentes para escalar y realizar proyectos de gran envergadura; así como propiciar el trabajo colaborativo.

"Gsuite permite la colaboración en tiempo real en los archivos. Es importante que las empresas estén abiertas a la colaboración", concluyó.

3. Cómo se cuida la información

Uno de los principales desafíos a la hora de pensar en el almacenamiento de datos es la seguridad. ¿Qué medidas de cuidado se tienen en cuenta para evitar vulnerabilidades que puedan afectar la información? Bolonha destacó que se implementa un sistema de seguridad que consiste en varias capas.

"Todo empieza con el equipo, el hardware, Hay una placa de red, un chip, que es Titan y este chip trae la garantía de que en el tráfico no hay sniffing, ni ataques man in the middle. Luego hay otra capa donde todos los sistemas operativos que se empiezan a ejecutar tienen una signature (una firma). Después de eso están los datos, que están cifrados en su origen. Y los datos se dividen en tres pedazos y cada uno de ellos están alojados en lugares diferentes en la nube", detalló el directivo.

El evento en Buenos Aires se hizo 15 días después de Google Cloud Next donde se anunciaron grandes novedades en la nube y que se llevó a cabo en San Francisco.

Resaltó también el centro de comando de seguridad de Google Cloud, que es un panel desde donde identificar amenazas para actuar antes de que se genere algún incidente que pudiera afectar el negocio. La capacidad de reconocer y gestionar amenazas con rapidez es uno de los puntos a los que apuesta Google dentro de su servicio en la nube.

4. La portabilidad de datos

¿Es posible quitar los datos alojados en la nube con facilidad y seguridad? "Se puede sacar la información y hay algo vinculado con esto y es que siempre trabajamos con proyectos open source. Esto no solo tiene un valor por la velocidad que hay detrás, sino porque también implica que hay formas estándar inclusive sobre cómo quitar los datos", aseguró Bolonha.

“Los datos son la fuente, el recurso fundamental para lograr innovación”, aseguró el directivo.

En este sentido ejemplificó que si se tiene una app en Google Cloud es posible quitarla de allí para luego ejecutarla en cualquier otra nube, justamente por la naturaleza open source de los proyectos.

5. Convertir la información en conocimiento

Se viven generando datos pero ¿cómo lograr que se conviertan en información útil para la toma de decisiones? "Hay que tener la mayor cantidad posible de datos. Eso es lo primero. Y luego hay que tener una capacidad de procesamiento muy grande para que, con todos esos datos, se pueda tener correlaciones altas", reflexionó el hombre de Google.

Y explicó: "Un ser humano tiene una correlación de 5 o 6 puntos para decir, por ejemplo, que si la temperatura está de tal forma es porque va a llover. Pero hay modelos de datos que tienen 50 puntos de correlación, algo que no es posible desde el punto de vista humano".

6. El camino hacia la innovación

Los datos no solo sirven para tomar decisiones informadas y hacer pronósticos en función de incidentes pasados con el fin de prevenir, sino que también pueden ser el puntapié inicial para generar innovación. Los viajes a la luna e incluso los vehículos autónomos son ejemplos de disrupción que surgieron a partir de la compilación de datos, según se destacó en el encuentro.

En el mundo se comparten 2,5 trillones de bytes de datos cada día y con el avance de la tecnología esta cifra va en aumento.

"Los datos son la fuente, el recurso fundamental para lograr innovación", aseguró el directivo. "Si se analiza el ránking de Forbes y las compañías de tecnología destacadas, se ve que 6 de 10 son empresas basadas en datos y son muy innovadoras. Google es conocida por su innovación y su innovación está basada en datos", dijo.

7. Lo que los algoritmos tienen que aprender

Los algoritmos pueden fallar o no terminar de "entender" lo que tienen delante. Esto ocurre particularmente en contextos ambiguos. De ahí que se los entrene para que puedan comprender esa ambigüedad que se da, por ejemplo, en el análisis de imágenes para que cada vez haya menos margen de error. "Se necesitan muchos datos y capacidad de procesamiento para el entrenamiento", analizó Bolonha

Este entrenamiento, que forma parte de aprendizaje de las máquinas no es nuevo, ocurre hace años. Pero en el último tiempo se aceleró gracias al avance de la tecnología y a la reducción de costos, concluyó el representante de Google.

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