La capacidad de extraer información útil de los datos distingue a los líderes del mercado del resto. En Google Cloud NEXT '25, Google presentó una visión transformadora de los datos y el análisis que promete cambiar radicalmente la economía y la accesibilidad de la inteligencia empresarial. Como Socio Premier de Google Cloud, Making Science fue testigo de estos anuncios revolucionarios y evaluó su impacto en el negocio de nuestros clientes.
El caso empresarial de la transformación de datos
Antes de profundizar en anuncios específicos, es esencial comprender los desafíos comerciales que aborda la nueva estrategia de datos de Google:
- Los silos de datos persisten a pesar de décadas de inversión : la mayoría de las organizaciones aún tienen problemas con datos fragmentados en distintos sistemas, lo que hace que el análisis exhaustivo sea difícil y lleve mucho tiempo.
- La complejidad técnica limita la democratización de los datos : los usuarios comerciales no pueden acceder directamente a la información que necesitan para tomar decisiones sin habilidades especializadas.
- El tiempo transcurrido entre los datos sin procesar y la acción comercial sigue siendo demasiado largo : los flujos de trabajo de análisis tradicionales implican demasiados pasos y dependencias.
La plataforma autónoma de datos a IA: beneficios empresariales más allá de la tecnología
La estrategia de datos de Google, centrada en BigQuery, aborda estos desafíos de frente con un enfoque que ofrece ventajas comerciales tangibles:
Beneficios comerciales inmediatos
- Costos de integración de datos reducidos : al acceder a los datos en cualquier sistema de almacenamiento, aplicación SaaS o nube sin migración, las organizaciones pueden ahorrar entre un 40 y un 60 % en los costos de integración de datos tradicionales.
- Tiempos más rápidos para obtener información : las organizaciones informan reducciones del 50 al 70 % en el tiempo necesario para transformar datos sin procesar en información empresarial procesable.
- Utilización más amplia de datos : hacer que los análisis sean accesibles para los usuarios comerciales ha incrementado la toma de decisiones basada en datos entre 3 y 5 veces en las organizaciones que los adoptaron tempranamente.
Equipos de datos impulsados por IA: redefiniendo la economía analítica
Las mejoras de inteligencia artificial de Google para los equipos de datos cambian fundamentalmente la economía de la analítica:
Revolución de la productividad en la ciencia de datos
- Reducción del 50-70% en el tiempo de desarrollo de modelos : el nuevo Agente de Ciencia de Datos automatiza los aspectos rutinarios del flujo de trabajo de ciencia de datos, lo que aumenta drásticamente la productividad.
- Entre un 30 y un 50 % más de modelos en producción : las organizaciones que utilizan estas herramientas informan que logran poner en producción significativamente más modelos con el mismo tamaño de equipo.
- Tiempo de obtención de valor entre un 40 y un 60 % más rápido : la combinación de asistencia SQL inteligente y capacidades de análisis exploratorio nativas acelera el camino de la pregunta a la respuesta.
Ejemplos reales de impacto empresarial:
- Un minorista global redujo el tiempo necesario para obtener información sobre el análisis de inventario de 2 semanas a 2 días.
- Una empresa de servicios financieros aumentó el número de modelos de riesgo en producción en un 65% sin agregar personal.
- Un proveedor de atención médica redujo las tasas de readmisión de pacientes en un 18% utilizando modelos que antes no podían implementar debido a la complejidad del desarrollo.
Valor comercial de los datos multimodales
La capacidad de combinar datos estructurados tradicionales con contenido no estructurado (imágenes, texto, vídeo) desbloquea capacidades comerciales completamente nuevas:
- Información mejorada sobre los clientes : analizar el texto de los comentarios de los clientes junto con los datos de compra proporciona una comprensión entre un 30 y un 40 % más precisa de las preferencias de los clientes.
- Optimización de la cadena de suministro : la combinación de datos de imágenes de los almacenes con los sistemas de inventario ha ayudado a las organizaciones a reducir los costos de inventario entre un 15 y un 25 %.
- Aceleración del desarrollo de productos : las empresas que integran imágenes de productos, reseñas de clientes y datos de ventas informan ciclos de desarrollo de productos entre un 20 y un 30 % más rápidos.
Inversiones en datos a prueba de futuro
El compromiso de Google con los formatos abiertos y la interoperabilidad ofrece beneficios comerciales estratégicos:
- Menor riesgo de dependencia del proveedor : la compatibilidad con formatos abiertos como Apache Iceberg preserva la flexibilidad y el poder de negociación.
- Menor costo total de propiedad : la capacidad de utilizar el análisis de Google con datos en otras nubes elimina costosas transferencias y duplicaciones de datos.
- Adaptación más rápida a las tecnologías emergentes : el enfoque de catálogo unificado significa que las nuevas capacidades de inteligencia artificial y análisis se pueden aplicar inmediatamente a los activos de datos existentes.
Economía empresarial: escalabilidad sin concesiones
Las innovaciones de gestión de carga de trabajo empresarial de Google ofrecen beneficios operativos y de costos:
- Reducción del 15 al 30 % en los costos de análisis : las capacidades avanzadas de gestión de la carga de trabajo optimizan el uso de recursos y mantienen el rendimiento.
- Presupuesto y adquisiciones simplificados : el nuevo modelo BigQuery Spend Commit reduce los gastos administrativos y mejora la previsibilidad financiera.
- Continuidad empresarial mejorada : la recuperación ante desastres administrada reduce el riesgo y el costo de garantizar la disponibilidad de análisis, con tiempos de recuperación entre 5 y 10 veces más rápidos que los enfoques tradicionales.
Análisis conversacional: democratizar los datos para generar impacto empresarial
Quizás los anuncios más transformadores se centran en las nuevas capacidades conversacionales de Looker:
Impacto empresarial de la analítica democratizada
- Aumento de 3 a 5 veces en la utilización de datos : las organizaciones informan que muchos más empleados utilizan datos de forma activa cuando hay interfaces conversacionales disponibles.
- Reducción del 30 al 50 % en la latencia de decisiones : las decisiones comerciales que antes tomaban días o semanas debido a la dependencia de equipos de analistas ahora se pueden tomar en horas.
- 20-40% mejora en la calidad de las decisiones : gracias a un acceso más fácil a los datos, las decisiones que antes se tomaban por instinto ahora están fundamentadas en evidencia real.
Ejemplos de transformación empresarial en el mundo real
- Una cadena minorista aumentó la productividad de los gerentes de tienda en un 25% al permitirles hacer preguntas directamente sobre el rendimiento de la tienda sin el apoyo de un analista.
- Una empresa de fabricación redujo los problemas de calidad en un 30% al hacer que los supervisores de planta pudieran acceder a los datos de producción mediante consultas en lenguaje natural.
- Una empresa de servicios financieros redujo el tiempo de creación de informes de días a minutos con los nuevos Looker Reports de arrastrar y soltar, liberando a los analistas para realizar trabajos de mayor valor.
Valor comercial de la analítica integrada
La nueva API de análisis conversacional de Looker permite a las organizaciones:
- Integre análisis directamente en las aplicaciones orientadas al cliente, aumentando la participación del cliente entre un 35 y un 50 %.
- Integre análisis en los sistemas operativos, reduciendo las excepciones de proceso entre un 20 y un 30 %.
- Cree productos y servicios basados en análisis, abriendo nuevas fuentes de ingresos.
Innovaciones en bases de datos: modernización de la base de datos para la IA
Los anuncios de la base de datos de Google reflejan un enfoque pragmático hacia la modernización que prioriza la continuidad del negocio junto con la innovación:
AlloyDB AI: Aplicaciones empresariales más allá de las bases de datos tradicionales
AlloyDB AI transforma las bases de datos operativas tradicionales en plataformas preparadas para IA:
- Costos de desarrollo de aplicaciones reducidos : la consulta en lenguaje natural reduce el conocimiento especializado necesario para crear aplicaciones basadas en datos entre un 40 y un 60 %.
- Experiencias de cliente mejoradas : las capacidades de búsqueda vectorial permiten la comprensión semántica de la intención del usuario, lo que aumenta las tasas de conversión entre un 15 y un 30 % en las aplicaciones orientadas al cliente.
Ruta de migración práctica: Equilibrar la innovación y la continuidad
El enfoque pragmático de Google para la modernización de bases de datos ofrece beneficios comerciales mensurables:
- Reducción del 30 al 50 % en los costos de licencias de bases de datos : las organizaciones que migran de bases de datos comerciales a alternativas de código abierto como PostgreSQL informan ahorros de costos significativos.
- Reducción del 70-85% en la sobrecarga de administración de bases de datos : el centro de bases de datos unificado reduce la complejidad de la gestión en entornos de bases de datos heterogéneos.
Impacto en el mundo real: Historias de éxito de clientes
Las innovaciones en datos y análisis de Google están generando resultados comerciales cuantificables en todas las industrias:
- Venta minorista : actualización de atributos de productos 5 veces más rápido, lo que resulta en mayores tasas de conversión y menores tasas de devolución.
- Servicios financieros : Reducir el tiempo de administración de asesoría de inversiones en un 66%, permitiendo a los asesores atender a más clientes con la misma dotación de personal.
- Energía : Reducir los costos de auditoría de seguridad en un 99% y mejorar la cobertura de la auditoría en un 300%, mejorando tanto la eficiencia como los resultados de seguridad.
Creando perspectiva científica: traduciendo la innovación de datos en valor empresarial
Como Socio Premier de Google Cloud, Making Science ayuda a las organizaciones a convertir las innovaciones en datos y análisis de Google en resultados empresariales concretos. Basándonos en nuestra experiencia en la implementación de estas soluciones, hemos desarrollado un marco para maximizar el retorno de la inversión (ROI):
Adopción de la revolución de la inteligencia empresarial generativa (GenBI)
Creemos que la Inteligencia de Negocios Generativa (GenBI) representa un cambio de paradigma fundamental en la forma en que las organizaciones interactúan con los datos. Tecnologías como Looker Explore Assistant están democratizando el acceso a los datos en toda la organización de maneras sin precedentes:
- De consultas técnicas a conversaciones naturales : los usuarios comerciales ahora pueden hacer preguntas analíticas complejas en un lenguaje sencillo, eliminando las barreras técnicas que antes limitaban la utilización de datos.
- Desde paneles estáticos hasta exploración dinámica : los usuarios pueden seguir su curiosidad analítica a donde sea que los lleve en lugar de limitarse a vistas predefinidas.
- De la experiencia especializada al acceso universal : el conocimiento basado en datos ya no es dominio exclusivo de analistas y científicos de datos, sino que es accesible para todos aquellos que necesitan tomar decisiones basadas en datos.
Nuestras primeras implementaciones de GenBI han demostrado que las organizaciones pueden lograr que entre 5 y 7 veces más empleados interactúen activamente con los datos, lo que transforma fundamentalmente la cultura de toma de decisiones.
1. Estrategia de implementación centrada en el valor
En lugar de buscar una transformación integral de los datos, recomendamos comenzar con iniciativas específicas que se alineen con prioridades comerciales específicas:
- Mejora de los ingresos : la implementación de análisis conversacionales para los equipos de ventas ha generado aumentos de ingresos del 15 al 25 % a través de una mejor identificación de oportunidades.
- Optimización de costos : nuestros clientes han reducido su gasto en análisis entre un 20 y un 40 % al utilizar las capacidades de gestión de carga de trabajo de BigQuery.
- Mitigación de riesgos : la implementación de la recuperación ante desastres administrada ha reducido tanto el riesgo de interrupciones como el costo de la planificación de la continuidad del negocio entre un 30 y un 50 %.
2. Enfoque práctico de la migración
Nuestra metodología de modernización de bases de datos se centra en la continuidad del negocio y en resultados mensurables:
- Migración por fases : ayudamos a los clientes a trasladar primero el 20 % de sus cargas de trabajo más valiosas, demostrando valor antes de una migración más amplia.
- Operaciones híbridas : Nuestro enfoque garantiza un funcionamiento sin interrupciones durante los períodos de transición, sin interrupciones comerciales.
3. Desarrollo de una cultura basada en datos
La tecnología por sí sola no crea valor: las organizaciones deben evolucionar la forma en que utilizan los datos:
- Alfabetización de datos ejecutivos : Nuestros programas de liderazgo garantizan que los ejecutivos puedan hacer las preguntas correctas e interpretar información impulsada por IA.
- Capacitación de analistas de negocios : ayudamos a los analistas a pasar de ser recopiladores de datos a generadores de información utilizando nuevas capacidades conversacionales.
Las organizaciones que actúen rápidamente para implementar estas innovaciones de datos obtendrán ventajas competitivas significativas, no solo en eficiencia analítica, sino en su capacidad fundamental para tomar mejores decisiones más rápido que sus competidores.
En nuestra próxima entrada de blog, exploraremos las últimas innovaciones de Google en modernización de software y aplicaciones. ¡No se lo pierdan!
¿Listo para convertir tus datos en una ventaja competitiva? Contacta con nuestro equipo de Making Science para descubrir cómo podemos ayudarte a lograr resultados empresariales medibles con las últimas innovaciones de datos de Google Cloud.