IBM y The Weather Company a través de WSI, su división B2B, han anunciado que han llegado a un acuerdo estratégico para integrar las predicciones del tiempo con la información tradicional de los negocios, con el objetivo de mejorar el rendimiento operacional y la toma de decisiones. Como parte de la alianza, The Weather Company pondrá su plataforma de servicios de datos en la nube de IBM en la que se podrán integrar con las soluciones de analítica de la compañía tecnológica.
El tiempo es quizás el factor externo más importante en el rendimiento de un negocio y es responsable del impacto económico anual de casi la mitad de un billón de dólares, tan sólo en Estados Unidos. Sin embargo, mientras las predicciones del tiempo son cada vez más precisas y granulares, los sistemas utilizados en las empresas generalmente no tienen en cuenta la situación climatológica. Como consecuencia, no se reacciona ante datos que indican una posible parada en un proceso de negocio. Si combinamos la predicción del tiempo con la información tradicional de un negocio y otros datos obtenidos de sistemas utilizados en el Internet de las Cosas, las decisiones empresariales se podrán tomar de manera más exacta.
La combinación de Internet de las Cosas con la tecnología en la nube permite recoger la información de más de 100.000 sensores del tiempo, de millones de teléfonos móviles, de edificios e, incluso, de vehículos en movimiento. Actualmente, el sistema de WSI recoge y procesa datos de miles de fuentes, lo que hace posible lanzar predicciones en unas 2.200 millones de localidades en todo el mundo y más de 10.000 millones de predicciones al día.
Al migrar su plataforma de datos del tiempo a IBM, WSI permitirá acelerar el crecimiento de una de las aplicaciones cloud más grandes del mundo. Su alianza con IBM permitirá también a los clientes y al ecosistema de socios integrar más fácilmente los partes del tiempo de WSI en sus operaciones y toma de decisiones. Una vez integrados con los procesos empresariales, los datos del tiempo pueden combinarse con la información de las cadenas de suministro, con patrones de compra de los clientes y otras fuentes para tener una visión más válida de un negocio.
