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6 formas en que Analytics puede optimizar la TI de las empresas

Publicado en 10-ene-2019 5:00:00

Validar la capacidad de la red y buscar reducciones de costos es uno de los beneficios.

 

6 formas en que Analytics puede optimizar la TI de las empresas.

 

Se escucha siempre hablar que Analytics ayuda a las empresas en prever jugadas futuras, a crear tendencias de consumo a partir del análisis de información que son almacenadas y analizadas provenientes de los clientes.


¿Y por qué no sería interesante utilizar esa misma herramienta para potencializar las acciones internas de TI de las empresas? Anticipar fallas, necesidades, nuevas inversiones, entre otras posibilidades; para generar competitividades que pasan a tener mejor planeación de sus acciones.


De acuerdo con un levantamiento, existen más de 10 millones de servidores ociosos en todo el mundo, generando un desperdicio anual de $30 billones de USD con cuentas de energía eléctrica para mantener esos sistemas, almacenamiento en local físico, manutención y soporte de hardware y software.


A continuación, enlistamos algunas formas en que el Analytics puede optimizar la TI corporativa:


1. Equilibrio entre capacidad y el uso de recursos: por medio del Analytics y generación de reportes es posible determinar los patrones de uso de la capacidad del sistema en cada momento del año para organizar el uso de los recursos de computación, almacenamiento y red.

Una empresa que tiene estacionalidad y aumento de la necesidad de ampliar la capacidad computacional a partir de factores externos, puede programarse con mayor eficiencia y reducir costos en las inversiones de tecnologías cuando el período de uso está a la baja.

2. Recortar recursos innecesarios: con las herramientas de Analytics es posible verificar la carga de trabajo de cada servidor y reasignar recursos de acuerdo con la capacidad de cada uno. Si un servidor actúa con dos tercios de su capacidad y otro con un tercio, ¿no sería posible unir todos los datos en tan sólo una de las plataformas y deshabilitar a la otra?


3. Ajustar la migración hacia la nube antes de realizar la inversión: con el análisis resulta más fácil decidir sobre la migración o no de los datos de la empresa hacia la nube, dependiendo de los costos que serán presentados, beneficios y riesgos del movimiento. Los modelos hipotéticos pueden ayudar a determinar los verdaderos costos de ejecución de la carga de trabajo en la nube.


4. Mantener conformidad: deben ser monitoreadas las leyes municipales, estatales, federales o hasta elementos de otros países que puedan tener implicaciones en la continuidad de cada negocio. Con Analytics es posible analizar todas esas reglas que deben regir el negocio para alertar sobre irregularidades y corregir desvíos de conformidad.


5. Desarrollar un departamento de TI más ágil: como se informó al inicio, realizar la prevención de tendencias y el comportamiento del sistema es otra posibilidad con Analytics. Sabiendo de posibles fallas que pueden surgir a partir de desvíos de patrones, el equipo de TI anticipa el problema y lidia con exactitud en vez de correr atrás del perjuicio y tener que encontrar soluciones.


6. Tener una visión más general del sistema: reunir datos e información que serán utilizadas para su análisis, es medio camino andado en la centralización de los datos y consecuentemente esta actividad aumenta la visión que un gestor pueda tener de su red. Cuáles herramientas impactan en cada aplicación y cómo están siendo utilizadas, si trabajando al límite o siendo menos aprovechadas.

 

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En resumen, las empresas requieren comenzar a profesionalizar el uso de análisis y reportes para aprovechar los datos que ya poseen para descubrir y explorar oportunidades de optimización de TI. Invertir en herramientas no puede ser un costo, sí un beneficio para ganar mayor organización y agilidad.



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