obtenga una ventaja competitiva a partir de los

OBTENGA UNA VENTAJA
COMPETITIVA A PARTIR DE
LOS GRANDES VOLÚMENES
DE DATOS
Los análisis introducen oportunidades
de negocios que pueden cambiar las
reglas del juego
E M C P e r s pec t i v e
A medida que los datos continúan creciendo y surgen fuentes de datos nuevas y más detalladas,
las organizaciones ahora son capaces de enfrentar las oportunidades de negocios que no
pudieron enfrentar anteriormente. Aparecen nuevas plataformas (infraestructura) y herramientas
(analíticas) que dan lugar a la creación de nuevas familias de aplicaciones de negocios.
Las nuevas plataformas introducen la capacidad de procesamiento para utilizarla en conjuntos
de datos masivos, lo que permite la identificación continua de conocimientos útiles que se
encuentren dentro de los grandes volúmenes de datos. Permiten la integración perfecta de estos
conocimientos útiles dentro del ambiente de trabajo del usuario, sin importar su ubicación.
Los tres requerimientos de plataforma claves para manejar estos nuevos grandes volúmenes
de datos son:
•La escalabilidad lineal que permite el análisis de conjuntos de datos masivos (de terabytes
a petabytes). Esto es de una importancia crítica ya que la mayoría de las iniciativas
de grandes volúmenes de datos comenzarán lentamente y crecerán rápidamente
durante la adopción en el negocio.
•El acceso a datos de baja latencia. Muchas oportunidades de negocios son de corta
duración, por lo que las empresas que más rápido puedan actuar sobre las oportunidades
que se encuentren en los datos son las que van a obtener un valor financiero.
•Análisis integrado en la base de datos. Al integrar los análisis dentro del mismo ambiente
que data warehouse y business intelligence se optimizará el proceso del ciclo de vida
del análisis y permitirá que los resultados de los análisis se pongan en funcionamiento,
o que se haga algo con respecto a ellos, más rápidamente.
Los tipos de análisis permitidos por esta plataforma hacen posible que las organizaciones
aceleren significativamente el proceso de análisis y hace más fácil integrar los resultados del
análisis en el ambiente de data warehouse y business intelligence. En el proceso, se abre una
nueva gama de oportunidades de negocios.
La escalabilidad lineal permite el análisis
de grandes conjuntos de datos
En vez de restringir el negocio para adaptarlo a los datos, el negocio es libre de expandir sus
análisis y su innovación de datos al tomar ventaja de todos los aspectos de los datos:
•Realice análisis multidimensionales hasta el “enésimo” grado. Los negocios no están
limitados a considerar solamente tres o cuatro dimensiones, sino que puede ver cientos,
si no miles, de dimensiones para afinar y localizar su rendimiento. Con este nivel de
análisis multidimensionales, los negocios pueden encontrar los impulsores de negocios
por área geográfica específica (por ejemplo, ciudad o código postal), producto (por ejemplo,
nivel SKU o UPC), fabricante, promoción, precio, hora del día o días de la semana, etc.
•Enfrente los dos desafíos claves del análisis localizado: encontrar los impulsores
de negocios a nivel específico o local, y encontrar suficientes de estos impulsores
de negocio local para hacer una diferencia importante en el negocio en el agregado.
El acceso de datos de baja latencia acelera
la toma de decisiones
Reduzca el lapso de tiempo entre el evento de datos y la disponibilidad de datos, y haga
realidad los análisis operacionales:
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•explote la alimentación continua de datos (como una alimentación controlada) para
proporcionar análisis operacionales de baja latencia. El tiempo entre un evento
de negocios (como una transacción de valores) y la decisión de si comprar o vender
se reduce drásticamente.
•Permita la toma de decisiones en movimiento, por ejemplo, mientras la campaña
está en movimiento, los administradores pueden reasignar los presupuestos entre las
combinaciones de palabra clave y sites con mejor rendimiento o con mejor conversión
en lugar de tener que esperar semanas tras el término de la campaña.
LOS ANÁLISIS INTEGRADOS EN LA BASE DE DATOS
PERMITEN NUEVAS APLICACIONES DE NEGOCIOS
La habilidad de integrar los conjuntos de datos granulares y masivos con los análisis
integrados en la base de datos permite toda una nueva generación de aplicaciones de
negocios. Las aplicaciones de muestra incluyen:
•El análisis de atribución de multicanal: atribuya el crédito para una venta a través de
canales de marketing múltiples. Esto es de una actualidad particular para los vendedores
en línea que tratan de asignar el crédito por una conversación a través de múltiples
anuncios, sitios web y búsquedas de palabras claves.
•Desgaste del cliente: prediga la probabilidad de desgaste del cliente basadas en los
factores como las actividades de uso diarias, solicitudes de soporte, patrones de pago
y el impacto social de los amigos.
•Mantenimiento del producto: prediga la probabilidad de fallas en los equipos del cliente
según la información del uso del producto (especialmente la información que ahora está
siendo proporcionada por los dispositivos de datos incorporados), los registros del
servicio de mantenimiento y el historial general del rendimiento del producto.
•Rendimiento de las pruebas clínicas: modele los resultados de diferentes medicamentos
basado en las pruebas clínicas para comprender la eficacia de los tratamientos y evitar
problemas catastróficos cuando los medicamentos se utilizan en ciertas combinaciones.
•Administración del rendimiento, administración de rebajas de la mercadería y
optimización de precios: construya modelos que consideren el factor tiempo para
comprender cuándo y cuánto aumentar o disminuir los precios debido a las condiciones
de oferta y demanda actuales para productos básicos cuyo valor llega a cero en un punto
determinado en el tiempo (alimentos perecibles, asientos de avión, habitaciones de hotel,
ropa a la moda, y entradas a eventos deportivos).
RESUMEN
Esta nueva arquitectura introduce cambios capaces de modificar las reglas del juego en el
mundo de los análisis. Con la capacidad de procesamiento a demanda, la habilidad de
explotar los conjuntos de datos más detallados, el acceso a datos de baja latencia y la
integración estrecha del análisis y data warehouse, las organizaciones pueden resolver los
problemas de negocios que no podían manejar anteriormente, y entregar conocimientos
útiles e importantes a los negocios con mayor facilidad.
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