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El análisis de datos y las herramientas de inteligencia desempeñarán un papel clave después de la COVID
Mientras en Google reflexionan sobre la recuperación económica de la COVID-19 -tanto dentro de Google como fuera a través del trabajo con los clientes de Google Cloud- se han hecho muchas observaciones importantes. Entre ellas se encuentra el reconocimiento de que las formas de trabajo conjunto de los desarrolladores de software y los profesionales de TI cambiarán en el mundo posterior a la COVID-19. La recuperación económica actual será diferente a las recuperaciones anteriores y, en un nivel fundamental, la forma en que se innova será diferente a la de antes.
En estos momentos, se está entrando en una nueva fase de cloud computing, en la que las empresas han pasado de tomar decisiones tácticas sobre la infraestructura a tomar decisiones de TI más amplias con vistas a permitir la transformación en toda la empresa. Los datos, y lo que se puede hacer con ellos, son la clave de esta transformación. Y la forma en que las empresas ponen los datos en manos de cada empleado para ayudar a catalizar la transformación y resolver las oportunidades más importantes e impactantes en sus industrias es el núcleo.
Un reciente estudio encargado por Google y realizado por IDG destacó el papel de la analítica de datos y las soluciones inteligentes a la hora de ayudar a las empresas a separarse de su competencia. La encuesta realizada a 2.000 líderes de TI de todo el mundo reforzó la idea de que la capacidad de obtener información a partir de los datos contribuirá en gran medida a determinar qué empresas ganarán en esta nueva era.
El análisis de datos y la inteligencia fueron prioritarios durante COVID-19
Los resultados del estudio de IDG muestran una separación entre las organizaciones que adoptan las capacidades de las herramientas actuales de análisis de datos e IA/ML y las que no lo hacen. Cuando llegó la COVID-19, muchas organizaciones cancelaron las iniciativas de TI, y el 55% de los encuestados retrasó o canceló al menos un proyecto tecnológico. Sin embargo, el 32% de los encuestados aceleró o introdujo iniciativas en torno a la creación o mejora del uso de la analítica y la inteligencia de datos. Los responsables de TI son conscientes de la importancia de los datos para su éxito futuro, incluso cuando los recursos son escasos.
Las empresas centradas en lo digital son más rápidas en adoptar herramientas de inteligencia avanzada
Además, el entusiasmo por las tecnologías de análisis de big data, IA y ML es mayor entre las empresas que están más avanzadas en su proceso de transformación digital. El 54% de las empresas que se identifican como “totalmente transformadas digitalmente” o “nativas digitales” están utilizando o considerando utilizar estas herramientas, frente a la media global del 37%. Y estas mismas organizaciones están adoptando la promesa de la IA más que sus pares. El 48% considera que “la IA integrada en toda nuestra pila de soluciones en la nube será fundamental”, frente al 39% de los conservadores digitales. Estas empresas se dan cuenta de que estas herramientas digitales les permiten ser más resistentes, ágiles y estar preparadas para cualquier cosa que traiga el futuro.
Las empresas recurren a la nube para maximizar la información de los datos
A medida que las empresas aprovechan la promesa de la analítica de datos y la IA/ML, recurren a la nube en busca de ayuda. Al considerar con qué proveedores de la nube trabajar, el 78% de los encuestados dijo que el análisis de big data es una “necesidad” o una “consideración importante”, lo que colocó esta capacidad en la parte superior de la lista de factores de consideración. Esto no es sorprendente, ya que las soluciones en la nube abordan los puntos débiles más comunes y las barreras a la innovación. Tres de las cuatro principales áreas que impiden la innovación son abordadas por la nube: La insuficiencia de los conjuntos de habilidades de TI y de los desarrolladores (primero), los riesgos y las preocupaciones de seguridad (segundo), y los sistemas y las tecnologías heredadas (cuarto). Además, la nube facilita el lanzamiento rápido de un proyecto, su ampliación o reducción y el pago de lo que se utiliza.
COVID-19 cambió la naturaleza misma de los negocios, y de las TI. Obligó a los líderes de TI a decidir dónde poner sus escasos recursos y el análisis de big data y la IA/ML estaban, comprensiblemente, a la cabeza de la lista. Para obtener más información sobre los resultados, descargue el informe de IDG “Sin vuelta atrás: Cómo la pandemia reconfiguró las agendas empresariales digitales“.
Optimiza tu experiencia de usuario con estos consejos de Place Autocomplete
La función de Place Autocomplete es una de las mejores características que puedes añadir a tu aplicación para conseguir una experiencia de usuario más consciente de la ubicación. Con unas pocas líneas de código, puedes adaptar la experiencia a las necesidades de tus usuarios y al contexto para ahorrar tiempo en las predicciones de tipo. Recientemente Google ha publicado unos cuantos vídeos para ayudarte a personalizar el Place Autocomplete para que funcione mejor para los usuarios, optimice el coste y mejore las tasas de conversión. Echa un vistazo a estos tres Geocasts en el canal de YouTube de Google Maps Platform para sacar el máximo partido a Place Autocomplete.
Cómo usar Place Autocomplete para autocompletar formularios de direcciones
Convierte el campo de entrada de tu formulario de dirección en una barra de autocompletado de direcciones. Place Autocomplete puede ayudarte a proporcionar una mejor experiencia de compra a tus clientes. Configurar el autocompletado de los formularios de dirección puede ayudar a reducir el abandono del carrito y hacer que la introducción de la dirección sea más fácil, rápida y precisa para tus usuarios. En este vídeo, aprenderás lo que hace una buena experiencia de usuario en los formularios de dirección con un recorrido por el nuevo ejemplo de código del formulario de dirección.
Cómo conseguir mejores resultados en Place Autocomplete
Cuando tus usuarios escriben un destino en Place Autocomplete, quieres que encuentren lo que buscan en el menor número de caracteres posible. Puedes utilizar el sesgo de ubicación y la restricción de ubicación para mejorar la calidad de las predicciones y mantenerlas en el área geográfica correcta. Además, si tu sitio web o aplicación sólo se utiliza en una pequeña lista de países, puedes establecer una propiedad llamada ComponentRestrictions para eliminar las predicciones fuera de esa lista de países y utilizar el parámetro de idioma para devolver los resultados en un idioma determinado. Por último, puedes utilizar el filtro de tipo de lugar para presentar predicciones más relevantes. En este vídeo, aprenderás a utilizar las propiedades de autocompletar lugares para proporcionar pistas que den a los usuarios de tu aplicación lo que buscan con menos caracteres.
Cómo reducir los costes de Place Autocomplete
Las máscaras de campo proporcionan una manera para que las llamadas a la API especifiquen los campos que una solicitud debe devolver. Puedes hacerlo estableciendo la propiedad fields cuando inicializa el servicio de Autocompletar o llamando al método setFields más adelante. En este vídeo, aprenderás cómo funciona el precio de Place Autocomplete y ambos métodos para aplicar las máscaras de campo.
La documentación de Google describe varios métodos para añadir la función de autocompletar lugares a un sitio web mediante la API JavaScript de Mapas, a una aplicación Android con el SDK de Places para Android y a una aplicación iOS con el SDK de Places para iOS. Los tres SDK admiten implementaciones tanto de widgets como programáticas, y también puedes llamar al servicio de Place Autocomplete directamente a través de la API de Lugares.
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