Desde el dato a las aplicaciones. Es la estrategia de Oracle para incorporar su software autónomo en todas las capas relacionadas con la gestión de la información de las organizaciones.
En una primera fase, el fabricante lanzó Oracle Autonomous Database para poder automatizar y securizar las tareas relacionadas con las bases de datos que almacenan la información corporativa y ahora quiere hacer lo propio también con las aplicaciones a través de propuestas como Oracle Autonomous Linux, su distribución empresarial a la que también ha incorporado esas mismas capacidades. Ambas herramientas cuentan con la inteligencia artificial y el aprendizaje de máquina embebidos para sacar el máximo partido de los datos a través de la analítica y mejorar así la productividad de los empleados.
“Autonomous está teniendo un impacto también en otros departamentos más allá de TI”, explicaba en rueda de prensa Iván López, responsable del área de Autonomous en Oracle Ibérica. Es así debido a que el software de la compañía es capaz de trabajar de manera autosuficiente con la mínima intervención humana en determinadas tareas repetitivas, también en áreas como Recursos Humanos, Marketing y Finanzas: “Son tareas rutinarias que ayudan a que las personas fijen su valor en el negocio y puedan realizar otras más importantes”, señalaba.
A día de Hoy, Oracle ya cuenta en España con unos 60 clientes que han adoptado el software autónomo, 20 de ellos desde junio del año pasado, lo que indica que estas capacidades están impulsando la adopción de la oferta en la nube del fabricante en sus distintas modalidades, todas ellas con las capacidades autónomas embebidas, integradas de forma nativa sin que los clientes tengan que hacer nada. En la práctica, se trata de una modernización en toda regla de bases de datos antiguas, lo que para Oracle es muy importante. De hecho, la compañía se ha marcado como objetivo que en cinco años toda la base instalada de software Oracle se haya movido a Autonomous.
Más aún en un mundo en el que cuanto más queremos explotar los datos empresariales, más datos generamos. Y aquí no hay excepciones.
López ponía algunos ejemplos de adopción en tres áreas concretas: En el área de Finanzas, BBVA Microfinanzas se está haciendo uso de estas capacidades para analizar toda la información previa a la asignación de sus microcréditos, de tal forma que se aceleran enormemente los plazos de ejecución. Hay que tener en cuenta que esta subsidiaria del segundo mayor banco español, sin ánimo de lucro) recibe a diario una enorme cantidad de solicitudes que tienen que ser procesadas en el mínimo tiempo posible, pero con las máximas garantías.
En Logística, por ejemplo, la compañía de transportes Seur ha adoptado Autonomous para actualizar en tiempo real sus rutas y poder modificarlas en función de cada momento para mejorar la eficiencia.
Por último, López proponía diversos casos de departamentos de Marketing en los que se ha introducido el software autónomo para ayudar a monetizar los datos generan. “Autonomous genera ‘performance’ de forma segura y mucho más rápida”, refiriéndose a los distintos proceso en el ciclo de vida de los productos de las compañías.
Todo ello se consigue inyectando Inteligencia Artificial y Machine Learning en todas las capas, siempre partiendo de las bases de datos autónomas como núcleo de las estrategias de negocio de cualquier tipo de organización. Las modalidades en la nube del fabricante ayudan a todas ellas, ya sean pequeñas, medianas o grandes. Y este es un gran avance ya que, de forma tradicional, el software del gigante de las bases de datos siempre ha estado reservado a organizaciones de gran tamaño y volumen de datos. Ahora, cualquier empresa tiene acceso a tecnología de última generación e incluso puede probar sus bondades de forma gratuita a través de la versión de prueba.
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