Archivo

Posts Tagged ‘IoT’

Las 10 mejores tendencias de Inteligencia Artificial en 2019

5 de abril de 2019 Deja un comentario

Introducción

 

La Inteligencia Artificial utiliza la ciencia de los datos y los algoritmos para automatizar, optimizar y encontrar el valor oculto al ojo humano. Según una estimación, la Inteligencia Artificial generará un valor comercial de casi $ 2 billones en todo el mundo solo en 2019. Por lo tanto, ese es un excelente incentivo para obtener una porción de la recompensa de IA. Además, la fortuna favorece a aquellos que comienzan temprano. Por lo tanto, los rezagados podrían no ser tan afortunados.

La Inteligencia Artificial (IA) está de moda ahora, pero como todas las cosas tecnológicas, está en un estado continuo de evolución. Así es como se espera que se desarrolle la Inteligencia Artificial en 2019.

 

Tendencias

 

1. Automatización de DevOps para lograr AIOps.

 

Se ha prestado mucha atención en los últimos años sobre cómo la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (ML-Machine Learning). Además, DevOps tiene que ver con la automatización de tareas. Se enfoca en la automatización y el monitoreo de los pasos en el proceso de entrega del software, asegurando que el trabajo se realice rápidamente. La IA y el ML son perfectos para una cultura DevOps. Además, pueden procesar grandes cantidades de información y ayudar a realizar tareas importantes. Pueden aprender patrones, anticipar problemas y sugerir soluciones. Si el objetivo de DevOps es unificar el desarrollo y las operaciones, la IA y el ML pueden suavizar algunas de las tensiones que separan las dos disciplinas en el pasado.

Además, uno de los principios clave de DevOps es el uso de bucles de retroalimentación continua en cada etapa del proceso. Esto incluye el uso de herramientas de monitoreo para proporcionar comentarios sobre el rendimiento operativo de las aplicaciones en ejecución. Además, esta es un área de hoy en la que el ML ya está afectando a DevOps. Además, al utilizar la tecnología de automatización, los chatbots y otros sistemas de Inteligencia Artificial, estos canales de comunicación pueden volverse más eficientes y proactivos. Además, en el futuro, podemos ver la aplicación de IA / ML en otras etapas del ciclo de vida del desarrollo de software. Esto proporcionará mejoras a la metodología o enfoque de DevOps.

Además, un área donde esto podría suceder podría ser en el área de pruebas de software. Las pruebas unitarias, las pruebas de regresión y otras pruebas producen grandes cantidades de datos en forma de resultados de pruebas. La aplicación de la IA a los resultados de estas pruebas podría identificar patrones de códigos deficientes que resulten en errores detectados por las pruebas.

 

AIOps se refiere a las plataformas de tecnología de múltiples capas que automatizan y mejoran las operaciones de TI al 1) usar analíticas y el Aprendizaje Automático para analizar grandes volúmenes de datos de varias herramientas y dispositivos de operaciones de TI, con el fin de 2) detectar y reaccionar automáticamente a los problemas en tiempo real.

2. La aparición de más plataformas de Aprendizaje Automático.

 

La gente aún no ha terminado de entender el Aprendizaje Automático, y ahora está surgiendo un nuevo término avanzado en el mercado para el Aprendizaje Automático, y es decir, el ‘Aprendizaje Automático Automatizado‘. El Aprendizaje Automático Automatizado (AutoML) es un concepto más directo, y hace las cosas más fáciles. Más fácil para desarrolladores y profesionales. Además, el AutoML es un cambio de la programación tradicional basada en reglas a un formulario de automatización donde las máquinas pueden aprender las reglas. Además, en el Aprendizaje Automático de máquinas, ofrecemos un conjunto relevante y diverso de datos confiables para, al principio, ayudar a automatizar el proceso de toma de decisiones. Los ingenieros ya no tendrán que dedicar tiempo a tareas repetitivas, gracias al AutoML. El crecimiento en la demanda de profesionales de Aprendizaje Automático obtendrá un impulso masivo con el aumento del AutoML.

Estamos en una época dorada en la que todos los mega-proveedores de plataformas que proporcionan infraestructura móvil están implementando herramientas accesibles para dispositivos móviles para desarrolladores móviles. Por ejemplo:

  1. Apple CoreML
  2. Amazon Machine Learning for Android & iOS
  3. Google ML Kit for Firebase
  4. Microsoft Custom Vision export to CoreML
  5. IBM Watson Services for CoreML

Todas estas son excelentes ofertas.

 

3. Realidad aumentada

 

Imagine un mundo en el que pueda sentarse al lado de sus clientes y tener una conversación individual acerca de sus expectativas de su marca con cada interacción y cumplir con sus expectativas cada vez. A medida que avanzamos en la era digital, esta podría ser la realidad de las marcas, donde las empresas tienen la oportunidad de ganarse el corazón de sus clientes con cada interacción. La Inteligencia Artificial y la Realidad Aumentada (AR) son dos de estas tecnologías, que mostrarán el mayor potencial para conectarse con los consumidores en 2019 y controlarán el panorama tecnológico. La razón clave detrás de esta tendencia es que, en comparación con la Realidad Virtual, que necesita un dispositivo de hardware como Oculus Rift, es bastante simple de implementar la Realidad Aumentada (Augmented Reality). Sólo necesita un teléfono inteligente y una aplicación.

Debido a que la barrera de entrada es baja, los consumidores de la tecnología de hoy en día no tienen miedo de experimentar con la tecnología, y para las empresas, solo requiere una aplicación basada en AR pensada. Además, con los gigantes tecnológicos como Apple, Google y Facebook que facilitan a los desarrolladores la creación de aplicaciones basadas en AR para sus plataformas, se ha vuelto más fácil, incluso para las empresas más pequeñas, para invertir en Realidad Aumentada. Además, las industrias como el comercio minorista, la salud, los viajes, etc. ya han creado muchos casos de uso emocionantes con AR. Con los gigantes tecnológicos Apple, Google, Facebook, etc. que ofrecen herramientas para facilitar el desarrollo de aplicaciones basadas en AR, 2019 verá un aumento en la cantidad de aplicaciones de AR que se lanzarán.

 

4. Simulaciones basadas en agentes

 

El Modelado Basado en Agentes (ABM) es una poderosa técnica de modelado de simulación que ha visto varias aplicaciones en los últimos años, incluidas las aplicaciones para los problemas empresariales del mundo real. Además, en el Modelo Basado en Agentes (ABM), un sistema se modela como una colección de entidades autónomas de toma de decisiones llamadas agentes. Cada agente evalúa individualmente su situación y toma decisiones sobre la base de un conjunto de reglas. Los agentes pueden ejecutar diversos comportamientos apropiados para el sistema que representan, por ejemplo, producir, consumir o vender.

Los beneficios de ABM sobre otras técnicas de modelado se pueden capturar en tres declaraciones: (i) ABM captura fenómenos emergentes; (ii) ABM proporciona una descripción natural de un sistema; y (iii) ABM es flexible. Sin embargo, está claro que la capacidad de ABM para lidiar con los fenómenos emergentes es lo que impulsa los otros beneficios.

Además, ABM utiliza un enfoque ‘de abajo hacia arriba’, creando comportamientos emergentes de un sistema inteligente a través de ‘actores’ en lugar de ‘factores’. Sin embargo, los factores de nivel macro tienen un impacto directo en los comportamientos macro del sistema. Macy y Willer (2002) sugieren que traer de vuelta esos factores de nivel macro hará que el Modelado Basado en Agentes sea más efectivo, especialmente en sistemas inteligentes como las organizaciones sociales.

 

5. IoT

 

El Internet de las Cosas está cambiando la vida tal como la conocemos desde el hogar hasta la oficina y más allá. Los productos de IoT nos otorgan un control extendido sobre los electrodomésticos, las luces y las cerraduras de las puertas. También ayudan a agilizar los procesos de negocio; y nos conecta más a fondo con las personas, los sistemas y los entornos que dan forma a nuestras vidas. El IoT y los datos permanecen intrínsecamente vinculados entre sí. Los datos consumidos y producidos siguen creciendo a un ritmo cada vez mayor. Esta afluencia de datos está impulsando la adopción generalizada del IoT, ya que habrá cerca de 30,73 mil millones de dispositivos conectados al IoT para 2020.

El análisis de datos tiene un papel importante que desempeñar en el crecimiento y el éxito de las aplicaciones e inversiones del IoT. Las herramientas de análisis permitirán a las unidades de negocios hacer un uso efectivo de sus conjuntos de datos como se explica en los puntos que se enumeran a continuación.

  • Volumen: Hay enormes grupos de conjuntos de datos que utilizan las aplicaciones de IoT. Las organizaciones empresariales necesitan gestionar estos grandes volúmenes de datos y deben analizar los mismos para extraer patrones relevantes. Estos conjuntos de datos junto con los datos en tiempo real se pueden analizar de manera fácil y eficiente con el software de análisis de datos.
  • Estructura: Las aplicaciones del IoT implican conjuntos de datos que pueden tener una estructura variada como conjuntos de datos no estructurados, semiestructurados y estructurados. También puede haber una diferencia significativa en los formatos y tipos de datos. El análisis de datos permitirá que el ejecutivo de negocios analice todos estos conjuntos de datos variables mediante herramientas y software automatizados.
  • Ingresos de conducción: El uso del análisis de datos en las inversiones en IoT permitirá a las unidades de negocio conocer las preferencias y opciones de los clientes. Esto llevaría al desarrollo de servicios y ofertas según las demandas y expectativas del cliente. Esto, a su vez, mejorará los ingresos y ganancias obtenidos por las organizaciones.

 

6. Hardware optimizado para la IA

 

La demanda de la Inteligencia Artificial aumentará enormemente en los próximos dos años, y no es de extrañar teniendo en cuenta el hecho de que está afectando básicamente a todas las principales industrias. Sin embargo, a medida que estos sistemas realizan tareas cada vez más complejas, exigen más poder de computación del hardware. Los algoritmos del Aprendizaje Automático también están presentes localmente en una variedad de dispositivos de borde para reducir la latencia, lo cual es crítico para drones y vehículos autónomos. La implementación local también reduce el intercambio de información con la nube, lo que reduce en gran medida los costos de red para dispositivos del IoT.

Sin embargo, el hardware actual es grande y consume mucha energía, lo que limita los tipos de dispositivos que pueden ejecutar estos algoritmos localmente. Pero al ser los seres humanos inteligentes que somos, están trabajando en muchas otras arquitecturas de chips optimizadas para el Aprendizaje Automático que son más potentes, eficientes en el consumo de energía y más pequeñas.

Hay un montón de empresas que trabajan en hardware específico de la IA

  • Las Unidades de Procesamiento de Tensor de Google (TPU), que ofrecen en la nube y cuestan solo una cuarta parte en comparación con la capacitación de un modelo similar en AWS.

El Aprendizaje Automático ha permitido hacer avances importantes en diferentes problemas empresariales y de investigación: desde reforzar la seguridad de la red hasta mejorar la precisión del diagnóstico médico. Dado que preparar y ejecutar modelos de aprendizaje profundo puede llegar a exigir muchos recursos informáticos, Google ha creado las Unidades de Procesamiento de Tensor (TPU). Se trata de circuitos ASIC diseñados desde cero para el Aprendizaje Automático que utilizan varios de sus productos más destacados, como el Traductor, Fotos, la Búsqueda, el Asistente y Gmail. La tecnología de aceleración de las TPU de Cloud permite que empresas de todo el mundo agilicen sus cargas de trabajo de Aprendizaje Automático en Google Cloud.

  • Microsoft está invirtiendo en matrices de puertas reprogramables (FGPA) de Intel para la capacitación e inferencia de modelos de IA. Los FGPAs son altamente configurables, por lo que pueden configurarse y optimizarse fácilmente para nuevos algoritmos de la AI.

Las FPGAs son unos dispositivos que nos permiten describir un circuito digital usando un lenguaje específico (los dos más comunes son VHDL y Verilog) y que tras cargarlo en el integrado, es creado físicamente en el chip. Su nombre es un acrónimo inglés que significa matriz de puertas reprogramable o Field Programmable Gate Array.

  • Intel tiene un montón de hardware para algoritmos específicos para la IA como los de la CNN. También adquirieron Nervana, una nueva empresa que trabaja en chips para la IA, con una suite de software decente para desarrolladores.
  • IBM está haciendo una gran cantidad de investigación en computación analógica y memoria de cambio de fase para la IA.
  • Los Nvidia dominaron el espacio del hardware de Machine Learning debido a sus excelentes GPU (Unidad de Procesamiento Gráfico), y ahora los están mejorando aún más para las aplicaciones de Inteligencia Artificial, por ejemplo, con sus GPU Tesla V100.

 

7. Generación del Lenguaje Natural (NLG)

 

El tamaño del mercado de Generación del Lenguaje Natural global aumentará desde USD 322.1 millones en 2018 a USD 825.3 millones para 2023. La necesidad de comprender el comportamiento de los clientes ha llevado a un aumento en la mejor experiencia del cliente en diferentes sectores verticales de la industria. Este factor está impulsando a las organizaciones a construir relaciones personalizadas basadas en las actividades o interacciones de los clientes. Además, los grandes datos crearon un interés entre las organizaciones para obtener información de los datos recopilados para tomar decisiones mejores y en tiempo real. Por lo tanto, las soluciones de NLG han ganado importancia al extraer información sobre lenguajes similares a los humanos que son fáciles de entender. Sin embargo, la falta de una fuerza laboral calificada para implementar soluciones de NLG es un factor importante que frena el crecimiento del mercado.

 

8. Plataformas de Transmisión de Datos

 

Las Plataformas de Transmisión de Datos se combinan no solo para el análisis de información de baja latencia. Pero, el aspecto importante radica en la capacidad de integrar datos entre diferentes fuentes. Además, hay un aumento en la importancia de las organizaciones basadas en datos y el enfoque en la toma de decisiones de baja latencia. Por lo tanto, la velocidad de los análisis aumentó casi tan rápidamente como la capacidad de recopilar información. Aquí es donde el mundo de las Plataformas de Transmisión de Datos entra en juego. Estas plataformas modernas de administración de datos brindan la capacidad de integrar información de sistemas operativos en tiempo real o casi en tiempo real.

A través del Streaming Analytics, la información en tiempo real se puede recopilar y analizar desde y en la nube. La información es capturada por dispositivos y sensores que están conectados a Internet. Algunos ejemplos de estas plataformas de transmisión: pueden ser

  1. Apache Flink
  2. Kafka
  3. Spark Streaming/Structured Streaming
  4. Azure Streaming services

 

9. Vehículos sin conductor

 

Los fabricantes de automóviles esperan que la tecnología de conducción autónoma impulse una revolución entre los consumidores, que encienda las ventas y vuelva a posicionar a los EE. UU. como el líder en la industria automotriz. Compañías como General Motors y Ford están alejando los recursos de las líneas de productos tradicionales y, junto con las compañías de tecnología como Waymo de Google, están invirtiendo miles de millones en el desarrollo de automóviles de conducción automática. Mientras tanto, la industria está presionando al Congreso de EE.UU. para que promueva un marco regulatorio que brinde a los fabricantes de automóviles la confianza para construir tales vehículos sin preocuparse de que cumplan con las regulaciones aún no especificadas que podrían impedirles acceder a las carreteras de la nación.

Los partidarios dicen que la tecnología tiene una promesa inmensa para reducir las muertes causadas por el tráfico y para que las personas mayores y otros grupos de la población tengan acceso a alternativas seguras y asequibles para conducir. Sin embargo, lograr esos beneficios vendrá con compensaciones.

 

10. BI conversacional y analítica

 

Estamos viendo dos cambios importantes en todo el espacio de BI / Analytics y la IA. En primer lugar, las capacidades analíticas se están moviendo hacia la analítica aumentada, que es capaz de dar más información a las empresas y tiene menos dependencia de los expertos en dominios. En segundo lugar, lo que estamos viendo es la convergencia de las plataformas de conversación con estas capacidades mejoradas en torno al análisis aumentado. Esperamos que estas capacidades y su adopción proliferen rápidamente en todas las organizaciones, especialmente en aquellas organizaciones que ya tienen alguna forma de BI (Business Intelligence) implementada.

 

Se denomina inteligencia empresarial, inteligencia de negocios o BI (del inglés business intelligence), al conjunto de estrategias, aplicaciones, datos, productos, tecnologías y arquitectura técnicas, los cuales están enfocados a la administración y creación de conocimiento sobre el medio, a través del análisis de los datos existentes en una organización o empresa.

Resumen

 

Muchos expertos en tecnología postulan que el futuro de la IA y el Aprendizaje Automático es seguro. Es hacia donde se dirige el mundo. En 2019 y más allá, estas tecnologías van a apuntalar el soporte a medida que más empresas se den cuenta de los beneficios. Sin embargo, las preocupaciones que rodean la confiabilidad y la ciberseguridad continuarán siendo muy debatidas. Las tendencias de la Inteligencia Artificial y las tendencias del Aprendizaje Automático para 2019 y más allá tienen la promesa de amplificar el crecimiento del negocio y reducir drásticamente los riesgos. Entonces, ¿está listo para llevar su negocio al siguiente nivel con las tendencias de la Inteligencia Artificial?

Artículos relacionados:

Big Data Significa Grandes Innovaciones

El Camino de un Data Scientist

El Futuro del Cloud Computing

¿Qué es Big Data?

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

Cómo se conectan la Inteligencia Artificial y el Big Data

 

Anuncios

Productos y Servicios de Alibaba Cloud

22 de febrero de 2019 Deja un comentario

Este artículo técnico le llevará a través de algunas de las soluciones clave de Alibaba Cloud para escenarios como la migración de datos, el alojamiento web y el Internet de las cosas (IoT), y cubrirá algunos de los productos y servicios asociados con ellos. De manera crucial, el servicio de Alibaba Cloud es 24/7, con alta confiabilidad y potenciado por una infraestructura de alta velocidad, lo que significa que sus productos y servicios basados ​​en la Web estarán constantemente disponibles para los clientes y no estarán sujetos a retrasos perjudiciales ni ataques de seguridad.

Migración de Datos

La migración de datos es un desafío crítico para las empresas, ya sea migrar datos de un servicio físico a la nube o cambiar a un nuevo proveedor de la nube o región de implementación. El servicio de migración de datos de Alibaba Cloud ofrece servicios y recursos integrales que garantizarán una migración sin problemas. Los usuarios pueden seguir sus tutoriales autoguiados o subcontratar la migración a través del Servicio de Migración de Alibaba Cloud o a uno de sus socios. Pueden ayudarle a considerar todos los beneficios y posibles riesgos, diseñar una solución que no solo se adapte a sus necesidades actuales, sino también pronosticar su uso de recursos futuros a través de la Planificación de la Evaluación de la Capacidad (Capacity Evaluation Planning), y establecer un diseño de arquitectura de nube distribuida que garantice una alta disponibilidad de servicio.

Alojamiento Web

Alibaba Cloud ofrece alojamiento web flexible y de bajo costo, que es perfecto para pymes, y es compatible con una amplia gama de sistemas de gestión de contenido populares como WordPress y Joomla.

Alibaba Cloud lo apoyará en cada etapa de la construcción y el mantenimiento de su sitio web, desde la búsqueda de un nombre de dominio, la selección de una configuración que se adapte a la cantidad requerida de espacio web, la cantidad de conexiones simultáneas y la transferencia de datos mensual para su sitio. Luego use su panel de control visual para agregar dominios, administrar archivos y analizar el tráfico. Su alojamiento web es rápido y seguro, basado en la tecnología de contenedores que se beneficia de su Servicio Elastic Compute y está protegido por el Firewall de aplicaciones web de Alibaba Cloud con una fiabilidad de datos del 99,999%.

Internet de las Cosas

El poder de la Internet de las cosas (IoT) está configurado para tener un gran impacto en cómo vivimos en el futuro, a medida que más y más de los dispositivos que utilizamos se conectan. Asegúrese de que sus plataformas de tecnología inteligente sean estables y rentables con el Internet de las cosas.

Esta tecnología le permite crear soluciones automatizadas que recopilarán, procesarán, analizarán y actuarán sobre los datos generados por los dispositivos conectados, sin necesidad de mantener una infraestructura separada.

La suite IoT de Alibaba Cloud tiene alta resistencia al tráfico, gestiona las solicitudes de acceso sin problemas, su certificación de equipo significa que cada dispositivo conectado está certificado, además de que incorpora transmisión segura, administración de derechos de dispositivo y un servicio de mensajes confiable.

Puede obtener más información sobre las soluciones Alibaba Clouds en diferentes industrias y por diferentes aplicaciones en www.alibabacloud.com/solutions

Servicio de computación elástica (ECS)

El Servicio de Computación Elástica (ECS) de Alibaba Cloud es un servicio de computación en línea que ofrece servidores de nube virtual elásticos y seguros para satisfacer todas sus necesidades de alojamiento en la nube. A medida que su negocio crezca, puede expandir su disco y aumentar su ancho de banda en cualquier momento, o liberar recursos cuando sea necesario, para ahorrar costos. El software está optimizado para lograr resultados más rápidos, con una confiabilidad de datos del 99.999999999% y las últimas CPU de Intel.

Function Compute es el producto sin servidor más popular de Alibaba Cloud, que ofrece un entorno completamente alojado que elimina la necesidad de administrar infraestructura como servidores, para que los desarrolladores puedan centrarse en escribir y cargar código. Maneja la administración de recursos, el escalado automático y el equilibrio de carga. Las fuentes de eventos de otros servicios de Alibaba también pueden configurarse para activar automáticamente su código para que se ejecute. Los usuarios solo pagan por los recursos que consume su código, a los 100 milisegundos más cercanos.

Simple Application Server es un servicio basado en servidor que le permite crear, monitorear y mantener su sitio web con solo unos pocos clics. Facilita la creación de servicios privados, si todo lo que necesita es una máquina virtual privada, y es la mejor manera para que los principiantes comiencen con la computación en la nube.

Server Load Balancer permite a los usuarios gestionar picos repentinos en el tráfico, minimizar los tiempos de respuesta y, vitalmente, mantener el 99,9% de disponibilidad de las aplicaciones web. Server Load Balancer supervisa el estado de los servidores y distribuye automáticamente las solicitudes de aplicaciones a servidores con un rendimiento óptimo en diferentes zonas, lo que garantiza una alta disponibilidad. Todos los años, la capacidad máxima de rendimiento del Servidor de carga de la nube de Alibaba se pone a prueba por los volúmenes extremadamente altos de tráfico durante el 11-11, el Festival anual de compras globales de Alibaba. De manera similar, sus clientes, como Tianhong, usan el Server Load Balancer para garantizar la estabilidad, confiabilidad y disponibilidad del usuario de su sistema.

Alibaba Cloud Object Storage Service (OSS) es un servicio fácil de usar que le permite almacenar, hacer copias de seguridad y archivar grandes cantidades de datos en la nube. OSS actúa como un repositorio central encriptado, donde se puede acceder a los archivos de forma segura desde todo el mundo. OSS garantiza una disponibilidad de hasta el 99.9% y es perfecto para equipos globales y administración de proyectos internacionales.

OSS está disponible sin costo inicial ni compromiso a largo plazo. Los usuarios solo pagan por el espacio de almacenamiento real, el tráfico de red y la cantidad de solicitudes procesadas. OSS también viene sin límites para el almacenamiento de datos.

Los usuarios, como Worktitle, dicen: ‘Alibaba Cloud reduce los costos de inversión en TI y simplifica el mantenimiento, lo que nos permite dedicar más tiempo al desarrollo de nuestra aplicación’.

Networking

Alibaba Cloud

Express Connect ofrece servicios de red convenientes y eficientes que permiten que diferentes entornos de red se comuniquen directamente. Esto significa que incluso cuando los sitios conectados están alejados entre sí, los usuarios se benefician de la baja latencia de la red y la comunicación de alto ancho de banda. Esto funciona particularmente bien para entornos multimedia, donde la baja latencia es vital, así como entornos híbridos que requieren conectividad privada a través de infraestructura local, tecnología de nube y proveedores de servicios de nube de terceros. Su cliente, DeepICR, dice: ‘Express Connect no solo nos ofreció una solución encomiable para solucionar algunos de nuestros problemas de red existentes, sino que también nos ayudó a eliminar el soporte HPC-ECS de Jump Server para acceder directamente a las redes públicas’.

Seguridad

Alibaba Cloud está comprometido con los niveles más altos de cumplimiento, que incluyen el estándar C5 de Alemania, PCI DSS para pagos, HIPAA para atención médica y el GDPR de la UE para protección de datos y privacidad. La confianza es un activo clave para las empresas: la Encuesta de información del consumidor global de PWC encontró que la confianza juega un papel importante en la forma en que los consumidores evalúan los riesgos de seguridad en línea, con más de una de cada tres personas encuestadas que afirman que la ‘confianza en una marca’ se encontraba entre las tres razones principales que influyen en su decisión de comprar en un minorista en particular. Esto significa que la elección de un proveedor de nube seguro y confiable, para permitir las transacciones y tranquilizar a los clientes, es vital para las empresas de todos los tamaños.

El servicio de seguridad basado en la nube de Alibaba Cloud, Anti-DDoS Basic, se integra con ECS (Elastic Compute Service) para proteger sus datos y aplicaciones de los ataques DDoS (Un ataque distribuido de denegación de servicio, o ataque DDoS, es un intento de saturar un sitio web o servicio online con tráfico desde varios orígenes con el fin de hacer que deje de estar disponible para los usuarios. Conforme las organizaciones migran más datos y procesos empresariales online, la escala y la frecuencia de los ataques de denegación de servicio sigue aumentando. Para resistir ante un ataque DDoS, las organizaciones necesitan una solución sencilla, rápida y eficaz que pueda proteger su presencia web, su marca y sus ingresos) y está disponible para todos los usuarios de Alibaba Cloud de forma gratuita.

Artículos relacionados:

¿Cómo Express Connect de Alibaba Cloud ayuda a las empresas a crear conexiones dedicadas entre diferentes entornos de la nube?

.XYZ domain for only $0.81/1st year on Alibaba Cloud! Limited time offer! Buy Now!

Las Nuevas Tecnologías Que Van a Utilizar los Especialistas en Marketing en el Año 2017

31 de mayo de 2017 1 comentario

La gente del proveedor de software de automatización de marketing Marketo ha llevado a cabo investigaciones para mirar las ‘Nuevas’ Tecnologías y cuál será su efecto para los vendedores.

Los vendedores estadounidenses son más pesimistas sobre el impacto de los nuevos puntos de contacto en su compromiso con los clientes, el 48% dijo que están emocionados en comparación con el 62% de los vendedores internacionales.

Como indica el infográfico de abajo, hay diferencias significativas entre los Estados Unidos y el resto del mundo, tanto en lo que respecta a la adopción esperada del consumidor como por los planes para incluir los diferentes tipos de tecnología de marketing en las estrategias de marketing para 2017.

En Estados Unidos, dice Marketo, el 57 por ciento de los encuestados creen que la analítica predictiva está lista para ser la principal tecnología de marketing para la participación de los clientes. En contraste, sólo el 11 por ciento de los vendedores internacionales creen lo mismo.

 

Los vendedores de los EEUU van hacia la analítica predictiva, los vendedores internacionales aprovechan el IoT y la VR

 

Esto se refleja en el uso previsto de la analítica predictiva en 2017 en el marketing como muestra la infografía (el 69,55 por ciento en los EE.UU. frente al 26,25 por ciento en otros países).

A la inversa, el Internet de las Cosas (IoT) es visto como el canal potencialmente principal para la interacción del cliente por el 31 por ciento de los vendedores internacionales, mientras que esto es sólo el caso para el 16 por ciento de los vendedores de los Estados Unidos, dice Marketo.

El 43,75 por ciento de los vendedores internacionales planea incluir el IoT en su estrategia de marketing en 2017, en los Estados Unidos es el caso del 29,09 por ciento de los encuestados.

Cuando hablamos del resto del mundo o de los vendedores internacionales, nos referimos a los vendedores del Reino Unido, Australia, Alemania y Francia. En otras palabras, la encuesta sólo se centra en unos pocos países, principalmente europeos y de la región APAC está representada sólo por Australia, por lo que los países asiáticos, Oriente Medio, África, América del Sur, Europa del Este, los países nórdicos y la mayoría de los países del sur de Europa no están representados.

 

La emoción sobre los nuevos puntos de contacto de la tecnología de marketing es alta, pero los gastos difieren

 

Sin embargo, las discrepancias entre los EE.UU. y los vendedores internacionales parecen bastante llamativas. Lo único que tienden a acordar es una emoción con respecto a los nuevos puntos de contacto y oportunidades de interacción que nos trae la nueva tecnología de marketing.

Las percepciones sobre el uso del Internet de las Cosas para la comercialización y la interacción con el cliente (no llamaríamos un canal de IoT, pero el anuncio de la encuesta no indica qué tipos de casos de uso del IoT son considerados importantes por los vendedores ni en qué sectores esto es el caso), son interesantes como leerá a continuación.

Los vendedores estadounidenses parecen enfocarse menos en el aprendizaje automático y en la inteligencia artificial que sus colegas internacionales.

Otra diferencia interesante existe entre el uso esperado por los consumidores de la realidad aumentada y la realidad virtual y el uso planeado de la AR y la VR por los vendedores.

 

Informes y análisis (predictivo)

 

Como los vendedores continúan demostrando valor demostrable y ROI, citan los informes y el análisis como una necesidad crítica, con el 37% de todos los encuestados enumerándolo como una prioridad.

Está claro que en la actual realidad de consumo y marketing de datos, los análisis son esenciales. Sin embargo, esto todavía no es suficiente.

La diferencia en las percepciones con respecto al uso de la analítica predictiva es sorprendente, aunque las actitudes regionales también pueden jugar un papel.

En general, citamos el comunicado de prensa, ‘el 37 por ciento de los vendedores sienten mejores informes y analíticas para dar sentido a todos los datos que sería la clave para mantener con éxito las relaciones con los clientes, mientras que el 33 por ciento dicen que requieren una plataforma para mantenerse al día con la velocidad y volumen de interacciones ‘. Eso parece un porcentaje relativamente bajo.

 

El Internet de las Cosas para los nuevos puntos de contacto: entender las diferencias regionales

 

Si bien el optimismo de los vendedores internacionales con respecto al uso del IoT puede parecer demasiado optimista, está más o menos en línea con las conclusiones de IDC sobre el mercado de IOT en 2017 y más allá.

Como descubrió IDC, el gasto en IoT de los vendedores es relativamente más importante en Europa Occidental, donde proviene la mayoría de los encuestados que no pertenecen a la US Marketo. Mientras que el consumidor IoT es la cuarta mayor industria en 2016 a nivel mundial, está en condiciones de ocupar el segundo lugar en Europa Occidental en el período durante 2020, superando el gasto de IoT del gasto en transporte y servicios públicos. Esto hace que Europa Occidental sea una excepción.

Se pronostica que el gasto en IoT del consumidor superará tanto al transporte como a los servicios públicos, que ya se están moviendo hacia el segundo lugar para 2020, en Europa Occidental.

Interesante: mientras que el estudio de Marketo indica que los proveedores internacionales tienden a concentrarse más en el IoT como una colección de nueva interacción y oportunidades que sus homólogod estadounidenses, la investigación del IoT de IAB, que fue anunciada en diciembre de 2016, sólo miró el marketing e IoT en los EE.UU, exactamente donde los proveedores no parecen pensar que el IoT es una prioridad de tecnología de marketing para el 2017 desde un punto de vista de realización. ¿Trabajo el IAB fuera de los EE.UU? Además, los de IAB investigan sólo mirado los dispositivos de IoT poseídos del consumidor, pero las oportunidades touchpoint van en camino.

Una nota final a este respecto: los principales casos de uso del IOT relacionados con el consumidor giran alrededor del hogar inteligente (también piensan en los medios inteligentes y en el entretenimiento) y las aplicaciones específicas de la industria como la telemática en seguros y las oportunidades de canales cruzados y la señalización digital en retail y más allá).

Por lo tanto, la composición del grupo es importante y es esencial saber qué tipo de puntos de contacto de los que hablamos al evaluar los intereses del vendedor. No podemos repetirlo lo suficiente: mientras que la analítica predictiva, por ejemplo, es una tecnología de marketing bastante bien descrita y bien conocida, el Internet de las Cosas no es una cosa ni bien descrita o entendida por muchos. Los casos de uso son cruciales aquí.

 

Emerging-marketing-technology-usage-2017

El uso emergente de la tecnología de marketing en el 2017 como lo encontró Marketo

Internet de las Cosas 2017-2020: los impulsores de la industria del IoT y las inversiones

5 de marzo de 2017 Deja un comentario

Internet de las cosas (en inglés, Internet of things, abreviado IoT) es un concepto que se internet-de-las-cosas-01-300x300refiere a la interconexión digital de objetos cotidianos con internet. Alternativamente, Internet de las cosas es el punto en el tiempo en el que se conectarían a internet más “cosas u objetos” que personas.

Según i-Scoop, la manufactura, el transporte y las empresas de servicios públicos son las industrias ‘preparadas para invertir más en IoT hasta 2020′. Aunque actualmente estamos viendo muchas inversiones en Consumer Internet of Things (CIoT), se espera que para el 2020 estas inversiones disminuirán. El artículo destaca aspectos de la Guía Semestral Semanal de IDC de Gasto de Cosas de IDC.

‘En la principal industria del IoT, la industria manufacturera, las operaciones representan con mucho el principal caso de uso de los gastos (US $ 102.500 millones en 2016 en el mencionado total de US $ 178.000 millones), superando a otros casos de uso del IoT en los manufactureros. La única excepción es la región EMEA, donde el monitoreo de carga (transporte) es el principal caso de uso, seguido por las operaciones de fabricación’, según el informe de IDC.

Lea más sobre las inversiones y patrones de IIOT (Industrial Internet of Things) por la industria e industria cruzada en: http://www.i-scoop.eu/iot-spending-2020/

 

bluehost5

A %d blogueros les gusta esto: