La Transformación Digital: Tendencias, Tecnologías y Estrategias para el Futuro

La Transformación Digital

Leyes que Gobiernan la Transformación Digital

• Ley de Moore: La capacidad de procesamiento se duplica cada 18 meses.
• Ley de Butter: La velocidad de las comunicaciones se duplica cada 9 meses.
• Ley de Kryder: La capacidad de almacenamiento se duplica cada 13 meses.

El Marco de la Transformación Digital

La Estrategia

Define cómo y dónde operar para maximizar el valor. Examina cómo la digitalización está cambiando las estrategias de negocios, las tendencias digitales y su impacto en las empresas.

Digitalizar el Núcleo

Examina el recorrido de toda la cadena de valor, desde la interfaz con el cliente hasta la cadena de suministros y las funciones compartidas.

Crecimiento Digital

Se centra en las oportunidades de crecimiento de las empresas. Identifica dónde las empresas tienen activos aprovechables y comercializables.

Activadores

Los componentes que las empresas deben llevar a la práctica para tener éxito en la Transformación Digital.

5 Dominios Clave

• Cliente
• Competencia
• Data
• Innovación
• Valor

5 Fuerzas de Porter

1. El poder de negociación de los clientes.
2. La rivalidad entre las empresas.
3. La amenaza de los nuevos entrantes.
4. El poder de negociación de los proveedores.
5. Amenaza de productos sustitutos.

Los Ejes de la Cultura Innovadora

1. Conectado con el ecosistema: Las barreras de entrada son historia.
2. Centrada en el cliente: El cliente tiene más poder que antes.
3. Ágil: Los ciclos son más cortos y la incertidumbre mayor.

Ciclo Lean Startup

1. Construir
2. Medir
3. Aprender
4. Ideas

Tendencias Digitales

• Big Data
• Migración a la nube
• Internet de las cosas (IoT)
• Construcción aditiva
• Seguridad digital
• Inteligencia artificial (IA)
• Blockchain

Aplicaciones del Big Data

• Personalización de oferta
• Reducción de fraudes
• Mantenimiento predictivo
• Otras aplicaciones CRMs

Blockchain

Blockchain es un libro de contabilidad inmutable, distribuido, descentralizado, entre pares y replicado en múltiples nodos conectados en una red, que permite registrar datos sobre cualquier evento o transacción a medida que se produce.

Características de Blockchain

• Distribuido
• Inmutable
• Descentralizado
• De igual a igual
• Transparente
• Segura

Aplicaciones de la Tecnología Blockchain

• Seguridad alimentaria
• Emisión de títulos inmobiliarios
• Transferencia de dinero de cualquier lugar a cualquier lugar del mundo
• Cumplimiento normativo y auditoría
• Cadena de suministro

Diferencias entre Blockchain y una Base de Datos

Tanto la base de datos como la Blockchain registran transacciones, pero la base de datos es centralizada y tiene un único punto de fallo, mientras que la Blockchain es descentralizada y distribuida entre múltiples nodos. Las bases de datos son gestionadas por una autoridad central que controla el acceso, mientras que la Blockchain es una red de pares en la que cada nodo se conecta con cualquier otro y los bloques se enlazan mediante un protocolo criptográfico seguro como SHA256.

SHA-256

SHA-256 es un algoritmo criptográfico que convierte cualquier entrada en un hash de 256 bits (64 caracteres). Este hash es determinista, seguro, y su longitud es siempre constante, sin importar el tamaño de la entrada. En Bitcoin, SHA-256 se usa tanto en la minería de bitcoins como en la generación de direcciones. En la blockchain, todos los nodos tienen una copia del hash que representa la información de un bloque, asegurando la integridad de los datos.

Registro de una Transacción en Blockchain

Las transacciones de Bitcoin se verifican en sistemas descentralizados donde los mineros usan software especializado para comunicarse y verificar transacciones. El proceso es el siguiente:

1. PASO 1 Firma Digital: El remitente firma digitalmente la transacción con su clave privada para verificar su autenticidad.
2. PASO 2 Transmisión: La transacción se transmite a la red, donde todos los nodos la verifican.
3. PASO 3 Minería: Las transacciones se almacenan en el mempool, y los mineros las agrupan en bloques y las validan mediante consenso.
4. PASO 4 Prueba de Trabajo: Para asegurar la blockchain, cualquier cambio en un bloque requiere alterar todos los bloques posteriores, lo cual es extremadamente difícil.

La Economía Digital

La economía digital se basa en las tecnologías de la información y la comunicación, como Internet, los teléfonos inteligentes, las redes móviles e inalámbricas, las redes ópticas, la Internet de las cosas (IoT), el almacenamiento en la nube y la computación en la nube, los servicios de intercambio, las aplicaciones y las criptomonedas.

Ecosistema de la Economía Digital

El ecosistema de la economía digital describe las relaciones y dependencias entre los servicios digitales, las infraestructuras de las TIC, los mercados digitales y las autoridades en un contexto socioeconómico.

Un servicio digital suele depender de otros servicios digitales para aportar valor a los consumidores. Los servicios digitales existentes son también la base para el desarrollo de nuevos servicios digitales. Por ejemplo, el negocio de Amazon depende de los servicios de pago digital para ofrecer comercio electrónico, y Spotify depende del acceso a la música digitalizada para ofrecer servicios de streaming a los consumidores.

En la figura, donde un servicio digital A depende de otros dos otros servicios digitales (B y C), así como de dos tecnologías (almacenamiento en la nube y acceso inalámbrico). Además, el Servicio E depende del Servicio A, mientras que el Servicio D y el Servicio A dependen el uno del otro.

Internet por Capas

La Internet por Capas se divide en tres planos paralelos:

1. Las redes
2. El desarrollo, la producción y la venta de equipos de usuario
3. La prestación de servicios, información, gestión de sistemas y teledetección y control

Categorías de Servicios en la Nube

Infrastructure as a Service (IaaS)

El cliente alquila acceso a la infraestructura informática del proveedor de la nube, como servidores y redes. El proveedor ofrece máquinas virtuales que soportan múltiples clientes de forma aislada. El cliente puede gestionar su propio software, sistemas operativos y seguridad, aunque no tiene control sobre la infraestructura física subyacente.

Platform as a Service (PaaS)

El proveedor de la nube ofrece un entorno completo de desarrollo de software, incluyendo herramientas, bibliotecas, sistemas operativos y bases de datos. Un ejemplo de PaaS es App Engine de Google, utilizado para desarrollar aplicaciones web.

Software as a Service (SaaS)

En el modelo SaaS, los usuarios obtienen licencias para usar aplicaciones y bases de datos, mientras que el proveedor de la nube gestiona todo el procesamiento. Ejemplos de SaaS incluyen software de oficina, mapas, correo, GIS y otras aplicaciones.

Consumidores de Servicios Digitales

Los consumidores de servicios digitales, ya sean empresas, organizaciones o particulares, son cruciales en la economía digital. No solo consumen bienes digitales, como energía o contenidos, sino que también proporcionan información valiosa que ayuda a mejorar los productos ofrecidos por los proveedores.

Criptomonedas

Las criptomonedas son monedas digitales aseguradas por criptografía, lo que las hace casi imposibles de falsificar. Se utilizan para compras, inversiones y pueden intercambiarse por otras monedas. Aunque pueden generar ganancias, son inversiones arriesgadas debido a su volatilidad. Bitcoin, la primera criptomoneda, fue creada en 2008 por Satoshi Nakamoto. Las transacciones se registran en un blockchain, un libro de contabilidad distribuido y seguro, donde cada transacción es validada para prevenir el fraude.

Blockchain

Un blockchain es un libro de contabilidad abierto y distribuido que registra las transacciones en código. En la práctica, es un poco como un talonario de cheques distribuido en innumerables ordenadores de todo el mundo. Las transacciones se registran en "bloques" que luego se enlazan en una "cadena" de transacciones anteriores de criptodivisas. Para evitar el fraude, cada transacción se comprueba mediante una técnica de validación, como la prueba de trabajo o la prueba de participación.

Criptografía

La criptografía asegura la cadena de bloques mediante códigos llamados hashes, que enlazan los bloques y los protegen contra ataques. Existen dos tipos de criptografía: la simétrica, que usa la misma clave para cifrar y descifrar, y la asimétrica, que utiliza una clave pública para cifrar y una clave privada para descifrar.

Prueba de Trabajo (Proof of Work)

La Prueba de Trabajo (Proof of Work) es un mecanismo en blockchain donde los mineros compiten para resolver un problema matemático. El primero en resolverlo valida un bloque de transacciones y lo añade a la cadena, ganando criptomoneda como recompensa. Este proceso consume mucha energía y recursos, equilibrando las ganancias con los costos operativos.

Ecosistema Fintech

Fintech es un término que engloba cualquier tecnología que se utilice para aumentar, agilizar, digitalizar o alterar los servicios financieros tradicionales. Fintech se refiere a software, algoritmos y aplicaciones para herramientas informáticas y móviles.

Usos de la Tecnología Fintech

• Bancos: Utilizan tecnología financiera para procesos internos y soluciones para consumidores, como aplicaciones para consultar saldos.
• Particulares: La usan para cálculos de impuestos, inversiones y otras tareas financieras sin necesidad de experiencia previa.
• Empresas: Implementan fintech para el procesamiento de pagos, comercio electrónico y contabilidad.

Futuro del Dinero

Se vislumbra un mundo sin efectivo, con transacciones invisibles y fluidas, donde la banca digital será clave durante la transición.

Tendencias en Fintech

• Infraestructura de cadena de bloques (como Apla blockchain).
• Monedas digitales (como Bitcoin y Ethereum).
• Tecnología de transferencia entre pares.
• Banca móvil (LoopPay, Apple Pay, Google Wallet).

Futuro de los Mercados Financieros

El futuro de los mercados financieros está siendo transformado por la tecnología móvil y social. Algunas tendencias clave incluyen:

• Mercados de predicción e inteligencia colectiva.
• Financiación colectiva (crowdfunding) y de capital.
• Inteligencia artificial (IA).
• Mercados emergentes.
• Comercio social.
• Comercio de alta frecuencia.
• Asesoramiento automatizado y gestión de patrimonios.

Futuro de los Marketplaces

Antiguamente unilaterales, los marketplaces ahora incluyen modelos bilaterales, como los préstamos entre iguales, y nuevos mercados para no bancarizados y PYME. Las tendencias actuales son:

• Nuevas plataformas de pago.
• Tecnología móvil.
• Inclusión financiera.
• Blockchain y tecnologías de mercado.

Big Data

Componentes de Big Data

Para manejar grandes volúmenes de datos, se utilizan clústeres de computadoras. Hadoop, un enfoque común en Big Data, consta de dos componentes principales:

• HDFS (Hadoop Distributed File System): Sistema de almacenamiento distribuido que divide y almacena datos en varios nodos del clúster.
• MapReduce: Sistema de procesamiento que maneja grandes conjuntos de datos en paralelo mediante las fases de mapeo y reducción.

HDFS gestiona el almacenamiento y MapReduce el procesamiento de los datos en el clúster.

Paradigma de Big Data

En el paradigma de Big Data, la estrategia clave es dividir y procesar datos en paralelo usando clústeres de nodos.

• Nodos: Son ordenadores individuales con procesadores, disco duro y memoria RAM.
• Clústeres: Conjuntos de nodos que colaboran para almacenar y procesar datos.

Tipos de Nodos

• Maestros: Dividen, coordinan y distribuyen tareas y recursos.
• Trabajadores: Ejecutan tareas específicas sobre partes asignadas de los datos.

Cuanto mayor sea la tarea o la necesidad de rapidez, mayor será el tamaño del clúster.

Map-Reduce

Map-Reduce es el componente de procesamiento de Hadoop, que realiza dos funciones principales:

• Gestión y planificación de recursos: Administra cómo se distribuyen y ejecutan las tareas.
• Procesamiento Map: Identifica y organiza los datos en grupos.
• Reduce: Realiza agregaciones, como contar cuántas veces aparece cada dato.

Por ejemplo, para contar los nombres más comunes en un año, Map organizaría los nombres en grupos, y Reduce contaría la frecuencia de cada nombre.

Business Intelligence

¿Qué es Business Intelligence?

Business Intelligence (BI) es el proceso de convertir datos empresariales en información útil para la toma de decisiones. Proporciona apoyo a la gerencia al ofrecer información relevante en el momento adecuado para evaluar indicadores de gestión. Un dashboard es una herramienta de BI que visualiza y analiza indicadores clave de desempeño (KPI), métricas y datos esenciales para monitorear el estado de una empresa, departamento, campaña o proceso específico.

Herramientas de Business Intelligence

Las herramientas de Business Intelligence (BI) ayudan a las organizaciones a interpretar datos provenientes de diversas fuentes, como datamarts, datawarehouses o bases de datos. Facilitan el análisis de informes y la obtención de información valiosa para que departamentos como marketing, finanzas y ventas puedan tomar mejores decisiones. No todas las herramientas de BI son complicadas o costosas; opciones accesibles como Sisense, PowerBI, IBM Cognos Analytics, Google Data Studio y Tableau también pueden ser valiosas para pequeñas empresas.

Necesidades de BI

• Ambiente de análisis con posibilidad de detalle (Análisis de Ventas).
• Análisis muy sumarizados y altamente repetitivos (Planificación y Mercados).
• Avisos por Alertas y Excepciones (Cuota de Vendedores).
• Búsqueda automática de patrones de comportamiento (Análisis crediticios y riesgos).
• Ambiente de Consulta (Manejo de inventarios).

Modelamiento de Datos

Existen dos enfoques principales para modelar datos en arquitecturas de DataWarehouse:

• Entidad-Relación (ER): Se usa para crear modelos complejos que abarcan todos los procesos de una organización, adecuados para sistemas de procesamiento transaccional en línea (OLTP).
• Dimensional: Se enfoca en modelar procesos de negocio específicos y organiza la información de manera que facilite consultas analíticas, ideal para sistemas de procesamiento analítico en línea (OLAP).

En los sistemas transaccionales (OLTP) el objetivo del modelo es garantizar la integridad de los datos, además de eliminar cualquier tipo de redundancia en los datos. Este enfoque es perfecto para los entornos de procesamiento transaccional, porque las transacciones son muy simples y deterministas. La forma de representar la organización de los datos en un modelo dimensional (OLAP) es a través de un cubo.

Arquitectura de Business Intelligence

• Datos: Centralizar información de múltiples fuentes en una data warehouse.
• Entendimiento: Herramientas de BI para analizar y mejorar el entendimiento del negocio.
• Acción: Actuar sobre los hallazgos realizados en el análisis.

Conceptos Básicos

• ETL (Extract, Transform and Load)
• OLAP (Online Analytical Processing)
• Lenguaje MDX
• KPI (Key Performance Indicator)

OLTP (On Line Transaction Processing)

Los sistemas OLTP están diseñados para manejar múltiples peticiones simultáneas en bases de datos, permitiendo insertar, modificar, borrar y consultar datos. Se enfocan en mantener la integridad de los datos y deben cumplir con:

• Atomicidad: Las operaciones se completan en su totalidad o no se realizan en absoluto.
• Consistencia: Solo se ejecutan operaciones que cumplen con las reglas de integridad de la base de datos.
• Aislamiento: Las operaciones no interfieren entre sí, manteniendo la independencia de transacciones concurrentes.
• Durabilidad: Una vez realizada una operación, sus efectos son permanentes y no se pueden deshacer.

Esquema en Estrella

En el esquema en estrella hay una única tabla central, la tabla de hechos, que contiene todas las medidas y una tabla adicional por cada una de las perspectivas desde las que queremos analizar dicha información, es decir, por cada una de las dimensiones.

Esquema Copo de Nieve

El esquema copo de nieve es una estructura más compleja que el esquema en estrella. La diferencia es que algunas de las dimensiones no están relacionadas directamente con la tabla de hechos, sino que se relacionan con ella a través de otras dimensiones. En este caso también tenemos una tabla de hechos, situada en el centro, que contiene todas las medidas y una o varias tablas adicionales, con un mayor nivel de normalización.

KPIs e Inteligencia Artificial

KPIs

Los KPI (Indicadores Clave de Rendimiento) permiten contextualizar datos, evaluando su rendimiento en comparación con objetivos establecidos. Por ejemplo, ventas de 7 millones pueden ser interpretadas mejor al compararlas con una meta de 8 millones y con la tendencia del año anterior. Los KPIs ayudan a medir y monitorear el rendimiento de procesos, con el objetivo de mejorar la gestión y los resultados de una organización.

Inteligencia Artificial (IA)

La Inteligencia Artificial (IA) es la capacidad de las máquinas para replicar habilidades humanas como el razonamiento, aprendizaje, creatividad y planificación. La IA permite que los sistemas tecnológicos perciban su entorno, interactúen con él, resuelvan problemas y actúen con un propósito específico. Estos sistemas procesan datos y pueden adaptarse, analizar efectos de acciones anteriores y operar de manera autónoma.

Ramas de la Inteligencia Artificial

• Machine Learning
• Refuerzo
• Procesamiento de Lenguaje Natural
• Sistemas Expertos
• Visión por computador
• Speech
• Planeación
• Robótica

Tipos de Modelos Machine Learning

Machine Learning es un subcampo de la Inteligencia Artificial, el cual trata de identificar patrones complejos en millones de datos. Hay 4 principales tipos de modelos de ML:

• Supervisados
• No supervisados
• Aprendizaje por Refuerzo
• Aprendizaje Profundo

Realidad Aumentada, Realidad Virtual y el Metaverso

Realidad Aumentada y Realidad Virtual

La Realidad Virtual (RV) es una tecnología que crea representaciones completas de escenas y objetos a través de sistemas informáticos, generando en el usuario la sensación de estar inmerso en un mundo totalmente virtual, que parece real y hace olvidar el mundo físico. Esto se logra mediante dispositivos específicos, como gafas 3D.

Por otro lado, la Realidad Aumentada (RA) no genera una inmersión completa. En lugar de eso, superpone imágenes generadas por computadora sobre el entorno real, visibles a través de dispositivos con cámara, como un smartphone. La RA es útil para visualizar cómo quedarían objetos en un espacio real antes de realizar una compra o para enriquecer experiencias turísticas.

El Metaverso

El Metaverso en la actualidad es una experiencia en línea de mundos virtuales 3D compartidos, que se crean a través de la convergencia de mundos físicos y digitales. Estos mundos virtuales se crean utilizando las últimas tecnologías, como la realidad aumentada (AR), la realidad virtual (VR), 3D en tiempo real y video interactivo.

Metaverso y Marketing

• Marketing Tradicional
• Marketing Digital
• Marketing de Influencers
• PR Marketing

Retos en Tecnología

• Evolución de Juegos en la Nube
• Tecnología de comunicación
• Potencia informática
• Algoritmos de IA

Plataformas como Servicio

Definición

El servicio basado en plataforma es una categoría de servicios en la nube que permite a los clientes aprovisionar, ejecutar y gestionar una plataforma informática junto con una o más aplicaciones de manera modular, sin la necesidad de crear y mantener la infraestructura tradicionalmente asociada con el desarrollo y lanzamiento de aplicaciones. Este servicio también facilita a los desarrolladores la creación, desarrollo y empaquetado de esos paquetes de software.

Tipos de Plataformas

• Como servicio de nube pública proporcionado por un proveedor: el consumidor tiene control sobre el despliegue del software con opciones de configuración mínimas. El proveedor, por su parte, suministra la red, servidores, almacenamiento, sistema operativo (SO), middleware (como entornos de ejecución Java y .NET, integración, etc.), bases de datos y otros servicios necesarios para alojar la aplicación del consumidor.
• Como servicio privado (software o dispositivo) detrás de un cortafuegos.
• Como software desplegado en una infraestructura pública como servicio.

Usos

Las plataformas como servicio (PaaS) ofrecen un entorno donde desarrolladores y empresas pueden crear, alojar y desplegar aplicaciones, eliminando la complejidad de gestionar la infraestructura subyacente, como la instalación, configuración y administración de servidores y bases de datos. Esto permite mejorar la velocidad de desarrollo y que los usuarios se concentren en la propia aplicación.

Las herramientas de desarrollo proporcionadas por el proveedor se personalizan según las necesidades del usuario, quien también puede optar por mantener el software por sí mismo o delegar su mantenimiento al proveedor.

Herramientas

• IBM Watson
• Microsoft Azure
• Amazon Web Services
• Google Cloud