Saltar al contenido principal

¿Está preparado para lo ilimitado?

Evalúe la madurez de los datos de su organización y vea cómo acelerar la transformación digital con Azure Data Services.

Obtenga información clave sobre la madurez de los datos de su organización

Responda a estas preguntas para obtener información sobre la madurez de los datos de su organización, según se define en el documento técnico Replantearse el modelo de empresa. Vea los siguientes pasos recomendados para su organización y explore recursos seleccionados específicamente para acelerar su transformación digital.

Desarrollado en colaboración con:
Keystone
1. ¿Tienen una plataforma de datos para agregar datos de varios equipos?
2. ¿Pueden procesar y analizar datos en tiempo real, en lugar de procesarlos por lotes?
3. ¿Utilizan API u otros métodos sistemáticos para compartir datos externamente de forma automática?
4. ¿Tienen una fuente de documentación centralizada para las API internas o el uso compartido de datos entre equipos?
5. ¿Tienen sistemas que comprueben automáticamente los nuevos orígenes de datos para asegurarse de que cumplen los requisitos de calidad o formato?
6. ¿Pueden realizar un seguimiento del ciclo de vida o del linaje de los datos a medida que se transforman y se usan en modelos o informes?
7. ¿Tienen un entorno de espacio aislado que les permita probar diferentes características y modelos, y optimizar su rendimiento?
8. ¿Su organización usa técnicas avanzadas de aprendizaje automático, como el aprendizaje profundo o el aprendizaje de refuerzo?
9. ¿Pueden implementar modelos de aprendizaje automático sin intervención humana, de forma totalmente automática?
10. ¿Archivan automáticamente los artefactos de ML para que se puedan auditar los modelos de ML en el futuro?
11. ¿Utilizan revisiones del rendimiento u otras herramientas de administración para exigir el cumplimiento de las prácticas de aprendizaje automático?

Su resultado: Plataforma

Su organización ha logrado una transformación digital satisfactoria y ahora destaca en cuanto a la intensidad tecnológica. Lo más probable es que su organización tenga una base integrada de datos, software e inteligencia artificial que sustenta un proceso de innovación consolidado, así como una sólida cultura de crecimiento y medición que permite a los empleados colaborar ampliamente y tomar decisiones individuales que estén en línea con la estrategia de la organización. Obtenga más información para organizaciones plataforma.

Su resultado: Centro

Su organización ya ha dado algunos pasos importantes hacia la transformación digital y ahora está preparada para usar todos los recursos de la organización satisfactoriamente. Llegados a este punto, lo más probable es que su organización quiera mejorar los procesos en lugar de la base técnica. También puede centrarse en el desarrollo y la mejora del uso de análisis y del aprendizaje automático para impulsar el rendimiento empresarial y en transformar la cultura empresarial de modo que los empleados puedan usar de manera eficaz las nuevas herramientas de datos y análisis que tienen a su disposición. Obtenga más información para organizaciones centro.

Su resultado: Puente

Su organización ha dado ya los primeros pasos hacia la transformación digital. A medida que siga estableciendo la plataforma de datos, es posible que su organización tenga dificultades para encontrar formas de seguir avanzando tras los logros iniciales y determinar y clasificar por orden de prioridad los pasos siguientes que debe dar respecto a la plataforma de datos. Obtenga más información para organizaciones puente.

Su resultado: Tradicional

Su organización está todavía en las primeras fases de su transformación digital y puede tener dificultades para promover la colaboración más allá de los límites de la organización, el uso compartido de los datos y un uso eficaz de los mismos. Obtenga más información para organizaciones tradicionales.

Obtenga información clave para llevar a cabo transformaciones controladas por datos satisfactorias

Lecciones de análisis aprendidas: cómo cuatro compañías han impulsado la agilidad empresarial con Analytics

Vea ejemplos reales de empresas que usan el análisis de datos para tomar decisiones oportunas, informadas y con capacidad de respuesta.

Lea las notas del producto

Gestión del cambio durante el proceso de transformación digital

Explore estrategias clave para lograr una administración satisfactoria de los cambios durante su transformación digital.

Lea las notas del producto

GigabyteOm: impacto económico total™ de Forrester de Azure Machine Learning

Obtenga información sobre el impacto real y las ventajas que están experimentando las empresas mediante la creación de soluciones de IA con Azure Machine Learning.

Lea las notas del producto

GigabyteOm: entrega en visión de MLOp

Obtenga información sobre cómo implementar MLOps y abordar el impacto del ML en el ciclo de desarrollo.

Lea las notas del producto

Aproveche una escala ilimitada, un rendimiento ilimitado y posibilidades ilimitadas para su transformación digital, con Azure Data Services.

Escala ilimitada

Escale una sola base de datos a cientos de terabytes y permita que miles de usuarios obtengan información en tiempo real a escala de petabytes.

Leer el caso

Vea cómo utiliza la NBA los datos y la inteligencia artificial para transformar miles de millones de puntos de datos en información que mejora la experiencia de los aficionados.

Leer el caso

Descubra cómo consiguió Walgreens un rendimiento de los análisis tres veces superior a 1/3 del costo con Azure.

Rendimiento ilimitado

Cree aplicaciones nativas de nube con personalización en tiempo real y una latencia ultrabaja. Disfrute de análisis con un rendimiento superior a un costo inferior en comparación con los de la competencia1.

Leer el caso

Vea cómo utiliza P&G los datos y los análisis para mejorar la resistencia de su cadena de suministro.

Ver el vídeo

Vea cómo Coca-Cola utiliza Azure Cosmos DB para convertir petabytes de datos dispares en información crítica.

Posibilidades ilimitadas

Mejore la experiencia de los clientes, transforme los productos, optimice las operaciones y permita que los empleados de todos los niveles de conocimiento utilicen la inteligencia artificial en los datos de forma responsable con los servicios de Azure AI y Azure Data Services.

Leer el caso

Descubra cómo utiliza Land O'Lakes las soluciones de Azure AI para innovar en el sector agrícola.

Leer el caso

Vea cómo BNY Mellon utiliza Azure Data Services para ayudar a sus clientes a tomar mejores decisiones de inversión.

Obtenga más valor de sus datos a un costo inferior

380%

Los análisis en Azure son hasta un 380 % más rápidos que en otros proveedores de nube1

59%

Los análisis en Azure son hasta un 59 % más económicos que en otros proveedores de nube1

64%

Azure Machine Learning es hasta un 64 % más económico que Google Vertex AI2

Explore Azure Data Services en cualquier lugar

Bases de datos administradas de Azure

Cree aplicaciones nativas de nube o modernice las actuales con bases de datos totalmente administradas y flexibles.

Análisis a escala de nube

Cree soluciones de análisis transformadoras y seguras, y convierta sus datos en información oportuna a escala empresarial.

Azure AI

Cree soluciones críticas con características de inteligencia artificial probadas, seguras y responsables.

Conectar con ventas

Obtenga ayuda personalizada para planificar e implementar sus servicios de datos de Azure

1Afirmaciones sobre el rendimiento, el TCO y la relación precio-rendimiento basadas en los datos de un estudio encargado por Microsoft y llevado a cabo por GigaOm en marzo de 2021 para el informe “Costo total de propiedad de las plataformas de análisis en la nube”. Según dicho informe, el análisis en Azure cuesta hasta un 59 % menos que en otros proveedores de nube. Los datos se toman de las consultas derivadas de Test-DS y se basan en las pruebas de rendimiento de ejecución de consultas de 103 consultas por proveedor, realizadas por GigaOm en marzo de 2021; pruebas encargadas por Microsoft. La métrica principal que se usó fue el total agregado de los mejores tiempos de ejecución para cada consulta. Se completaron tres ejecuciones. Cada una de las 103 consultas (99 más una segunda parte de 4 consultas) se ejecutó tres veces en orden (1, 2, 3, ... 98, 99) en cada plataforma en la nube de los proveedores y se usó como métrica de rendimiento la más rápida de las tres veces en total. A continuación, estos tiempos se sumaron para obtener el tiempo total de ejecución agregado para toda la carga de trabajo. Los precios se basan en los disponibles públicamente en Estados Unidos en marzo de 2021. El rendimiento y los precios reales pueden variar. Obtenga más información sobre el estudio de TCO de GigaOm.

2Las afirmaciones sobre el costo total de propiedad, el tiempo para obtener valor y la preparación de la capacidad empresarial se basan en un estudio que GigaOm realizó en julio de 2021 por encargo de Microsoft para un informe sobre la preparación de las soluciones de MLOps en la nube para empresas. Los precios se basan en los precios que están disponibles públicamente en Estados Unidos en julio de 2021. El rendimiento y los precios reales pueden variar. Más información sobre el estudio de GigaOm.

Gartner, Magic Quadrant for Cloud Database Management Systems, 23 de noviembre de 2020, Donald Feinberg | Merv Adrian | Rick Greenwald | Adam Ronthal | Henry Cook.

Gartner no promociona a ningún proveedor, producto o servicio incluido en sus publicaciones de investigación y no aconseja a los usuarios de tecnología elegir solo a los proveedores con la máxima puntuación o con otra designación. Las publicaciones de las investigaciones de Gartner consisten en las opiniones de la organización de investigación de Gartner y no deben interpretarse como declaraciones de hechos. Gartner rechaza cualquier garantía, implícita o explícita, en referencia a esta investigación, incluidas todas las garantías de comercialización o idoneidad para un propósito determinado.

GARTNER y Magic Quadrant son marcas registradas y marcas de servicio de Gartner, Inc. y/o sus filiales en Estados Unidos y otros países, y aquí se usan con permiso. Todos los derechos reservados.

¿Podemos ayudarle?