BIG DATA ANALYTICS – Por que é importante?

O Big data já é uma realidade: o volume, variedade e velocidade dos dados que entram em sua organização continuam a atingir níveis sem precedentes. Este crescimento fenomenal exige que você compreenda não só o Big Data para decifrar as informações que estes dados contam, mas também e mais importante, as possibilidades do que você pode fazer usando o Big Data Analytics.

Como seus dados estão armazenados em formatos variados, você pode descobrir que a sua organização acumulou bilhões de linhas de dados com centenas de milhões de combinações. Assim, a solução para o desafio do Big Data torna-se óbvia. O Big Data requer High-Performance Analytics para processar e distinguir o que é importante e o que não é. Entre na era do Big Data Analytics.

Por que coletar e armazenar terabytes de dados, se você não pode analisá-los em seu contexto completo, ou se você tem que esperar horas ou dias para obter resultados? Com os novos avanços na tecnologia de computação, nada deve restringir seu desejo e capacidade de abordar os problemas de negócios mais difíceis e desafiadores. Para o processamento mais simples e rápido de apenas dados relevantes, o SAS oferece aos nossos clientes o High-Performance Analytics para permitir insights precisos e na hora certa utilizando mineração de dados e análise preditiva, mineração de texto, previsão e otimização em grandes volumes de dados para conduzir continuamente a inovação e tomar as melhores decisões possíveis.

Por que Big Data Analytics?

Durante anos os clientes do SAS têm evoluído os seus métodos de análise desde uma visão reativa ate uma abordagem pró-ativa usando análises preditivas e prescritiva. Ambas as abordagens são usadas nas organizações, mas vamos analisar o que é melhor para a sua organização.

Existem quatro abordagens para a análise, e cada um se enquadra na categoria reativa ou proativa:

  • Na categoria reativa, Business Intelligence (BI) fornece relatórios padrão de negócios, relatórios ad hoc, OLAP e até mesmo alertas e notificações com base em Analytics. Esta análise ad hoc olha para o passado estático, que tem o seu efeito num número limitado de situações.

  • Quando os relatórios são alimentados por enormes Data Sets, podemos dizer que este está realizando o Big Data BI. Mas as decisões com base nesses dois métodos ainda são reativas.

  • Fazer, decisões pró-ativas sobre o futuro requer Big Analytics, como otimização, modelagem preditiva, mineração de texto, previsão e análise estatística. Isto permite identificar tendências, fraquezas ou determinar as condições para a tomada de decisões sobre o futuro. Mas apesar de ser pró-ativo, Big Analytics não pode ser feita em Big Data, pois os ambientes tradicionais de armazenamento e os tempos de processamento não conseguem acompanhar o ritmo necessário.

  • Por fim, usando Big Data Analytics você pode extrair somente as informações relevantes de terabytes, petabytes e exabytes, e analisá-las para transformar suas decisões de negócio no futuro. Tornar-se pró-ativo com Big Data Analytics não é um esforço único e isolado, mas uma mudança de cultura, uma nova forma de competir, libertando seus analistas e tomadores de decisão para enfrentar o futuro com conhecimento e insight.
Big Data Analytics do SAS

Se você precisa para analisar milhões de SKUs, para determinar os pontos ótimos de preços, recalcular toda sua carteira de risco em questão de minutos, identificar segmentos bem definidos para buscar os clientes que mais importam ou fazer ofertas específicas para clientes em tempo quase real, o High Performance Analytics do SAS forma a espinha dorsal de seus esforços analíticos. Combinado com uma gama de tecnologias para realizar o Big Analytics por toda a empresa, grande ou pequena, o SAS ajuda você a extrair insights significativos do Big Data e obter valor de negócio real.

  • SAS In-Memory Analytics: Com soluções SAS de In-Memory Analytics, as organizações podem enfrentar problemas insolúveis que utilizam o Big Data e análises sofisticadas de forma irrestrita e rápida.

  • SAS Visual Analytics: SAS Visual Analytics é uma solução in-memory de alta performance, para explorar grandes quantidades de dados muito rapidamente. Ele permite detectar padrões e oportunidades para uma análise mais aprofundada e transmitir os resultados visualmente através de relatórios Web, iPad e tablets Android.

  • SAS Social Media Analytics: Uma solução que integra e analisa arquivos e permite que as organizações atuem de acordo com a inteligência adquirida a partir de conversas on-line.

  • SAS High-Performance Analytics: Uma solução in-memory que permite desenvolver modelos analíticos utilizando conjuntos de dados completos, e não apenas uma amostra, para a produção de conhecimentos mais precisos e no momento exato. Agora você pode ajustar modelagens e utilizar análises sofisticadas para obter respostas a perguntas que você nunca pensou ou teve tempo de perguntar.

Saiba mais sobre as amplas soluções SAS para Big Data e como tirar vantagem do SAS Big Data Analytics para Hadoop.

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