Un estudio de Rocket Software revela que menos de un tercio de las empresas utilizan todos los datos disponibles para fundamentar los modelos de IA.

Waltham, Massachusetts – 8 de octubre de 2024 – Rocket Software, líder tecnológico mundial en software de modernización, anunció hoy los resultados de su encuesta « Repensando el rol de los datos de mainframe en la IA y el análisis Enterprise » . Realizada por Foundry Media para Rocket Software, la encuesta consultó a más de 200 líderes empresariales y responsables de la toma de decisiones en análisis de datos, gestión, ingeniería y arquitectura en Estados Unidos, Reino Unido, Alemania y Francia, para comprender cómo las organizaciones están aprovechando los datos de mainframe como parte de sus iniciativas de IA y análisis. La encuesta reveló que solo el 28 % de los encuestados utiliza ampliamente los datos de mainframe en iniciativas basadas en datos. No incorporar los datos de mainframe —que incluyen información histórica y en tiempo real sobre interacciones con clientes, datos de cuentas, transacciones financieras e inventario— en los modelos de IA representa una oportunidad perdida. Al integrar estos valiosos datos, los modelos se vuelven más precisos, reveladores y reflejan el alcance completo de las operaciones de una organización, lo que permite obtener información valiosa e impulsar una toma de decisiones más informada.

La IA y el análisis avanzado desempeñan un papel cada vez más importante en la diferenciación empresarial, abriendo oportunidades para nuevas eficiencias, impulsores del crecimiento y experiencias del cliente. El éxito y la utilidad de un modelo de IA residen en los datos con los que se entrena. En la carrera por adoptar la IA, la mayoría de las organizaciones no han aprovechado plenamente los datos de los sistemas centrales para mejorar sus modelos. Una IA que represente con precisión todos los datos de una empresa proporciona a los líderes una mayor visibilidad de las operaciones y ofrece información más profunda, facilitando la toma de decisiones informadas en tiempo real. De hecho, el 46 % de los encuestados afirmó que los datos de los sistemas centrales eran un medio potencial para mejorar la calidad, la precisión y la exhaustividad de los conjuntos de datos existentes.

Los desafíos, tanto reales como percibidos, han llevado a muchos a tener dificultades a la hora de integrar los datos de los sistemas centrales en sus capacidades de IA y análisis:

• El 76% de los líderes afirmó que acceder a los datos del sistema central y a los metadatos contextuales les resultaba muy o algo complicado.
• El 64% afirmó considerar que integrar datos de mainframe con fuentes de datos en la nube era un desafío de moderado a muy grande.
• Se descubrió que los mayores obstáculos para aprovechar los datos de los sistemas centrales eran:
  • Complejidad de los procesos de recuperación y extracción de datos (59%)
  • Preocupaciones relacionadas con la seguridad, el cumplimiento normativo y la privacidad de los datos (56%)
  • Formatos de datos propietarios (41%)

«Si las organizaciones no integran sus datos de mainframe en la IA y el análisis de datos, corren el riesgo de desarrollar modelos menos inteligentes, potentes o precisos», afirmó Michael Curry, presidente de la Unidad de Negocio de Modernización de Datos de Rocket Software. «Rocket Software cuenta con la tecnología y la experiencia necesarias para ayudar a las empresas a integrar fácilmente sus datos de mainframe en sus iniciativas de IA y análisis de datos, automatizando la complejidad y reduciendo la necesidad de conocimientos y habilidades especializadas para proteger, recuperar y extraer dichos datos».

La modernización de los sistemas mainframe es una tarea que vale la pena. El 42 % de los encuestados afirmó preferir una solución preconfigurada para integrar sus datos mainframe con datos en la nube, y el 51 % mencionó el desarrollo de nuevas capacidades analíticas o iniciativas empresariales que antes no eran posibles como el caso de uso más atractivo para los datos mainframe. Es ahí donde los socios con experiencia, que ofrecen recursos a lo largo de todo el proceso de modernización, pueden ayudar a las empresas a superar los desafíos para aprovechar al máximo el potencial de los datos. Los encuestados destacaron la escalabilidad para grandes conjuntos de datos (82 %), la interoperabilidad con las herramientas y plataformas de gestión de datos existentes (82 %) y la seguridad y el cifrado robustos (81 %) como los principales beneficios de integrar datos mainframe y en la nube.

Para descargar el estudio completo, haga clic aquí . Para obtener más información, regístrese en el seminario web de Rocket Software el martes 12 de noviembre aquí .

Metodología

Foundry encuestó a 213 líderes empresariales y responsables de la toma de decisiones, incluidos aquellos empleados en funciones de análisis de datos, gestión de datos, ingeniería de datos o arquitectura de datos, entre el 10 y el 27 de mayo de 2024, para comprender cómo las organizaciones están aprovechando o planean aprovechar los datos de los sistemas centrales como parte de sus iniciativas de IA y análisis para impulsar la estrategia, mejorar la eficiencia operativa y potenciar la ventaja competitiva.

Acerca de Rocket Software

Rocket Software es líder tecnológico global en modernización y un socio predilecto que impulsa a las principales empresas del mundo en sus procesos de modernización, abarcando desde los sistemas centrales hasta la nube. Con la confianza de más de 12.500 clientes y 750 socios, y con más de 3.000 empleados en todo el mundo, Rocket Software permite a los clientes optimizar sus datos, aplicaciones e infraestructura para ofrecer servicios esenciales que impulsan nuestro mundo moderno. Rocket Software es una corporación estadounidense privada con sede en el área de Boston y centros de excelencia estratégicamente ubicados en Norteamérica, Europa, Asia y Australia. Rocket Software es una empresa del portafolio de Bain Capital Private Equity. Siga a Rocket Software en LinkedIn y Twitter o visite www.RocketSoftware.com .