SAS forma a los científicos de datos para impulsar la transformación digital de las empresas

SAS, empresa líder mundial en analítica avanzada, celebra hoy en sus oficinas centrales de Madrid sus jornadas de formación dirigidas a sus partners tecnológicos. Reseller Aceleration Program, en su sigla RAP, forma parte del programa de apoyo y desarrollo de los partners de la compañía, que implementan soluciones de SAS en diversas industrias del tejido empresarial español. Las jornadas consisten en talleres prácticos de formación para científicos de datos y consultores técnicos de los partners de SAS, que se dedican a hacer el despliegue y el mantenimiento de modelos analíticos desarrollados en open source y en SAS Viya.

Apoyando a la transformación digital de las empresas

En su compromiso de transformar un mundo de datos en un mundo de inteligencia, SAS ayuda a las compañías a obtener el máximo valor los datos para que estas puedan ofrecer el mejor servicio a sus clientes. Para conseguirlo, la compañía se apoya en sus partners, consultoras y empresas de asesoramiento tecnológico para extender la cultura analítica en las empresas y fomentar la aplicación de la ciencia de datos en la toma de decisiones de negocio. De ahí la importancia de jornadas de formación como esta donde “compartimos nuestra experiencia y base de conocimiento, y dotamos nuestros partners de las mismas competencias que los expertos de SAS, de manera a asegurar el éxito de la transformación digital de sus clientes” comenta Emilia García, directora de Alianzas y Canal de SAS.

Durante la jornada, los expertos de SAS compartirán con los asistentes las claves para ayudar al cliente a llevar sus modelos desde el laboratorio analítico a los procesos de negocio de la compañía.

Correr la última milla con SAS

El desarrollo digital en las empresas está ocurriendo a distintas velocidades en el tejido español. Mientras algunas aún están recopilando datos y valorando su potencial, otras ya han dado el salto y están desarrollando sus modelos analíticos para sacar partido del BIG DATA. Sin embargo, pocas son las compañías que han logrado operacionalizar estos modelos y desarrollar una plataforma analítica bajo la que corran los distintos modelos analíticos de la compañía. Según Gartner, el 60% de los modelos analíticos desarrollados por las organizaciones nunca se ponen en práctica. ¿Porque esto es tan difícil?

Para correr la última milla de la analítica hay muchos factores que deben funcionar en armonía. Los científicos de datos producen modelos analíticos con el objetivo de extraer el mayor valor de los datos, e impulsar los resultados del negocio. Pero llevar estos modelos a las operaciones de primera línea generalmente requiere una recodificación, para que los modelos puedan ejecutarse dentro de la arquitectura de software instaurada. Los modelos también deben ejecutarse a escala y ser capaces de dar respuestas en el momento en que se requiere tomar decisiones. A menudo, esto se traduce en el desarrollo de modelos en modo prueba y error, que en última instancia cuestan tiempo y dinero.

La clave está en desenvolver un gobierno analítico donde estos modelos estén debidamente documentados, sean seguros, explicables y estén integrados con la infraestructura propia de la empresa. Una vez asegurado el control, los modelos de producción deben ser monitorizados para asegurar que cumplen con las necesidades del negocio en todo momento. Y cuando pierden relevancia, deben ser reajustados y desplegados de manera oportuna.

En este sentido SAS Viya se convierte en una herramienta clave en las organizaciones ya que admite distintos lenguajes de programación (Java; Python; Lua), además del lenguaje propietario de SAS. Permite crear una librería detallada de los modelos, facilita la integración de estos con los sistemas de la compañía, y viabiliza el reajuste y mantenimiento constantes de las aplicaciones analíticas. Todo esto en un entorno cloud, visual e intuitivo que facilita el manejo de la plataforma y apoya a los científicos de datos en la ardua tarea de reaprender cada vez que se enfrentan a un nuevo entorno, lenguaje, o modelo que no es de su creación.

Para las compañías y sus departamentos de IT el beneficio es muy claro, en todo momento son capaces de responder a las preguntas críticas sobre los modelos en los que se basa una organización: ¿Quién creó o ha cambiado los modelos? ¿Dónde está la documentación del modelo de soporte? ¿Qué variables de entrada se usan para hacer las predicciones? ¿Cuál es el origen de los datos? ¿Cómo funcionan los modelos y cuándo se actualizaron por última vez?

No tener respuestas a todas estas preguntas pone en cuestión el valor real de los modelos analíticos y por ende la inversión realizada en su desarrollo.

Acerca de SAS

SAS es líder en Analytics. A través de soluciones y servicios innovadores, SAS inspira y ayuda a clientes en todo el mundo a transformar sus datos en inteligencia. SAS te da THE POWER TO KNOW®.

 

Contacto Editorial:

Back to Top