Big Data Analytics

Qué es y por qué es importante

Big Data es ahora una realidad: el volumen, la diversidad y la velocidad de datos que llegan a su organización siguen alcanzando niveles sin precedentes. Este crecimiento fenomenal significa que usted no sólo debe entender el Big Data para descifrar la información que realmente es importante, sino que también debe entender las posibilidades de lo que puede hacer con el análisis de Big Data.

¿Qué es la analítica de Big Data?

La analítica de Big Data es el proceso de examinar grandes volúmenes de información para descubrir patrones ocultos, correlaciones desconocidas y otra información útil que se puede utilizar para tomar mejores decisiones. Con la analítica de Big Data, los científicos de datos y otros pueden analizar enormes volúmenes de datos que las soluciones analíticas y de inteligencia de negocios convencionales no pueden tocar. Considere esto: es posible que su organización pudiera acumular (si no lo ha hecho ya) miles de millones de filas de datos con cientos de millones de combinaciones de datos en múltiples almacenes de datos y formatos abundantes. Se necesita la analítica de alto desempeño para procesar todos esos datos a fin de averiguar qué es importante y qué no lo es. Bienvenida analítica de Big Data.

¿Por qué reunir y almacenar terabytes de datos si no los puede analizar en su contexto completo? ¿O si tiene que esperar horas o días para obtener resultados? Con nuevos adelantos en la tecnología de cómputo, no hay necesidad de evitar resolver incluso los problemas de negocios más difíciles y desafiantes. Para lograr un procesamiento más simple y rápido sólo de datos relevantes, puede utilizar la analítica de alto desempeño. El uso de minería de datos, analítica predictiva, minería de texto, proyección y optimización de alto desempeño con Big Data le permite impulsar innovación continuamente y tomar las mejores decisiones posibles. Además, las organizaciones descubren que las propiedades únicas del aprendizaje basado en máquina son ideales para contemplar sus necesidades de Big Data a paso acelerado mediante nuevas maneras.

¿Por qué es importante la analítica de Big Data?

Por años los clientes de SAS han evolucionado sus métodos analíticos de una vista reactiva a un enfoque proactivo utilizando analítica predictiva y prescriptiva. Las organizaciones utilizan enfoques reactivos y proactivos, pero analicemos de cerca lo que es mejor para su organización y la tarea en mano.

Enfoques reactivos vs. proactivos

Existen cuatro enfoques de la analítica y cada una encaja en la categoría de reactivo o proactivo:

  • Reactivo (Business Intelligence). En la categoría reactiva, la inteligencia de negocios (BI) proporciona reportes de negocios estándar, reportes ad hoc, OLAP e incluso alertas y notificaciones basadas en analítica. Este análisis ad hoc se centra en el pasado estático, que tiene su finalidad en un número limitado de situaciones.
  • Reactivo (Big Data BI). Cuando los reportes extraen datos de grupos de datos enormes, podemos decir que esto es aplicar inteligencia de negocios en Big Data. Pero las decisiones basadas en estos dos métodos aún son reaccionarias.
  • Proactivo (big analytics). Tomar decisiones proactivas con miras a futuro requiere analítica grande proactiva como optimización, modelado predictivo, minería de texto, proyección y análisis estadístico. Le permiten identificar tendencias, detectar debilidades o determinar condiciones para tomar decisiones para el futuro. Pero aunque es proactiva, la analítica grande no se puede realizar en Big Data porque los entornos de almacenaje y los tiempos de procesamiento tradicionales no pueden estar a la altura.
  • Proactivo (Big Data Analytics). Utilizando la analítica de Big Data puede extraer sólo la información relevante de terabytes, petabytes y exabytes, y analizarlos para transformar sus decisiones de negocios para el futuro. Volverse proactivo con la analítica de Big Data no es una empresa de una vez; es más bien un cambio de cultura (una nueva forma de ganar terreno liberando a sus analistas y encargados de tomar decisiones para enfrentar el futuro con conocimientos e información relevantes).

Con SAS, usted puede cambiar verdaderamente las operaciones, prevenir el fraude, lograr una ventaja competitiva, retener más clientes, anticipar brotes de enfermedades o realizar simulaciones de presupuesto ilimitadas, las posibilidades son interminables.

Con la analítica de alto desempeño, ya vemos a los clientes cambiar sus procesos de pensamiento, sus negocios y su enfoque de los datos.

Keith Collins
Vicepresidente senior y director de sistemas de información, SAS


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