DATA
Modern Data Processing
Transforma los datos en inteligencia de negocio
Procesamiento de datos en tiempo real para cambiar el negocio a todos los niveles
Las organizaciones se han vuelto dependientes de los datos, y su dependencia sigue creciendo cada día. Se utilizan en todos los niveles para tomar decisiones cruciales.
La capacidad de obtener datos de los clientes, de las operaciones diarias o de la investigación ya no es un problema en la mayoría de las empresas. En la actualidad, el mayor reto es cómo transformar estos datos en inteligencia que realmente pueda mejorar el negocio, y hacerlo lo más rápidamente posible para tomar la decisión correcta en el momento adecuado, incluso mejor si es en tiempo real.
Para tomar decisiones de negocio estratégicas, los datos en tiempo real son esenciales. Es un activo probado y puede dar al negocio una ventaja competitiva.
Hoy en día, ser ágil y competitivo depende de tener una estrategia de datos clara y eficaz, ya que puede suponer una gran ventaja competitiva para superar a los competidores. El futuro del procesamiento y la analítica big data promete cambiar la forma de operar de las empresas en todos los sectores.
Lo que es seguro es que las empresas deben prepararse para el futuro, lo que significa: crear una cultura para el uso de modelos de aprendizaje automático y sus resultados, estandarizar y digitalizar los procesos, experimentar con una solución de infraestructura en la nube, tener un enfoque ágil de los proyectos de datos y crear unidades de datos dedicadas. Ser capaz de ejecutar algunos de estos puntos aumentará la probabilidad de tener éxito en un mundo altamente digitalizado.
Los 3 niveles de la analítica
01
Analítica descriptiva
El análisis descriptivo actúa como catalizador inicial para un análisis de datos claro y conciso. Se trata de «lo que sabemos» (datos actuales de los usuarios, datos en tiempo real, datos de compromiso anteriores y big data).
02
Analítica predictiva
El análisis predictivo aplica modelos matemáticos a los datos actuales para informar (predecir) el comportamiento futuro. Es el «qué podría pasar».
03
Analítica prescriptiva
El análisis prescriptivo utiliza estructuras de modelado similares para predecir resultados y, a continuación, utiliza una combinación de aprendizaje automático (Machine Learning), reglas empresariales, inteligencia artificial y algoritmos para simular varios enfoques de estos numerosos resultados. Sugiere las mejores acciones posibles para optimizar las prácticas empresariales. Es el «qué debería pasar».
Analítica prescriptiva, el futuro del Big Data
El análisis prescriptivo utiliza la tecnología de optimización para resolver decisiones complejas con millones de variables de decisión, restricciones y compensaciones, y proporciona recomendaciones en torno a las acciones óptimas para lograr los objetivos. En esencia, el análisis prescriptivo toma «lo que sabemos» (los datos), comprende exhaustivamente esos datos para predecir lo que podría ocurrir y sugiere los mejores pasos a seguir basándose en simulaciones informadas.
Es la progresión natural de los procedimientos de análisis descriptivo y predictivo.
Los grafos o Knowledge Graphs (KGs) son una de las tendencias clave de la próxima ola de nuevas tecnologías.
Una base de datos de grafos expresa la información en una única y sencilla estructura de relaciones: dos «nodos» (cosas identificables) están conectados por una «arista» o “nexo” (la relación entre ellos). Los KGs añaden una capa de conocimiento para comprender y explorar mejor esta interconexión.
La atención se centra, pues, en las relaciones entre los elementos con el fin de identificar, clasificar el comportamiento e incluso predecir el comportamiento futuro.
Procesamiento de datos especializado: Knowledge Graph
Ventajas del procesamiento de datos en cloud
El futuro del procesamiento de datos está en la nube, acelerando su velocidad y eficacia.
Las ventajas del procesamiento de datos en cloud no se limitan en absoluto a las grandes empresas. De hecho, las pequeñas y medianas empresas pueden obtener grandes beneficios gracias a ello: el sistema de pago por uso también se aplica al procesamiento de datos y al almacenamiento de datos, y ofrecen la flexibilidad de crecer y ampliar las capacidades a medida que la empresa crece.
