Big Data

En qué consiste

Hablamos de Big Data cuando es necesario ir más allá de la tradicional Inteligencia de Negocio porque la gestión de grandes cantidades de información, estructurada y desestructurada, interna y externa, exige de tecnologías de almacenamiento y procesamiento más potentes y escalables.

Cómo lo utilizo

Evolucionamos un Almacén Central de Datos hacia un Data Lake, priorizando las velocidades de ingestión y de procesado de datos para mostrar resultados analíticos de gran valor. Ponemos a tu disposición las últimas tecnologías Cloud escalables y flexibles.

Qué beneficios obtengo

Gran cantidad de posibles beneficios, dependiendo del uso y enfoque aplicado. Conocer a los clientes mejor que ellos mismos, desarrollo de nuevos productos y servicios, analizar riesgos, ajustar procesos de negocio en tiempo real, reducir los costes de mantenimiento, conocer global toda la empresa, etc.

Estrategia BIG DATA

Analizamos tus necesidades para guiarte en la implantación de una arquitectura BIG DATA práctica y orientada a obtener resultados rápidamente. Diseñamos contigo una arquitectura robusta capaz de gestionar el volumen, velocidad, variedad y veracidad de tus datos. Definimos la estrategia que lleva a utilizar una infraestructura que almacene y realice el procesamiento de datos necesarios para realizar una analítica BIG DATA.

Infraestructura BIG DATA

Seleccionamos al proveedor cloud más adecuado y definimos los servidores y comunicaciones adaptados a tus necesidades. Criterios como la disponibilidad y la escalabilidad son prioritarios, además de los presupuestarios y facilidad para el mantenimiento a largo plazo. Trabajamos con los proveedores líderes del mercado, con los que planeamos una integración de datos IN & OUT, así como el aprovechamiento máximo de los recursos de almacenamiento y procesado.

Procesamiento BIG DATA

La diversidad de fuentes de datos y su volumen son los mayores problemas a abordar de inicio en una estrategia BIG DATA. Te aportamos nuestra experiencia en procesamiento de datos para realizar todos los pasos, desde la obtención del dato (batch o realtime) a su explotación final, pasando por su limpieza, filtrado y almacenamiento historificado y optimizado en Data Lake. Utilizamos tecnología puntera y también contamos con software propio para realizar el considerado punto clave de la cadena de valor.

Analítica BIG DATA

Algoritmos matemáticos y métodos estadísticos permiten analizar los datos y producen información de valor para el negocio. Para responder qué hacer con los datos desarrollamos conjuntamente dichos algoritmos y métodos a la medida de tus necesidades. Estos análisis capaces de trabajar con datos de diversa naturaleza (numéricos, textuales, audio, vídeo, imágenes) se fundamentan en campos como la minería de datos, el aprendizaje automático, el análisis de series temporales o la investigación operacional.

Sobre el avance exponencial en procesamiento y almacenamiento

La decodificación del genoma humano tardó 10 años en procesarse; ahora se puede lograr en una semana

Facebook genera 10TB de datos diarios, Twitter genera 7TB de datos diarios, el 90% de los datos almacenados de hoy se generó en los últimos dos años

Nuestra recomendación en 7 ideas clave

Comenzar desde los requisitos
Explorar el panorama de BIG DATA
Empezar pequeño y luego crecer
Ser ágil
Diseñar para el cambio
Contratar expertos externos
Pero enfocarse en desarrollar habilidades

1. Analítica descriptiva

Análisis sobre colecciones de datos históricos, visualizándolos de forma que puedan ayudar a la comprensión del estado actual y pasado del negocio. Nos dice cómo ha funcionado el negocio hasta la fecha y permite detectar hechos producidos pero no conocidos, visualizar la evolución de métricas de negocio, identificar problemas o calcular KPIs que resuman el estado del negocio.

2. Analítica predictiva

Mediante el uso de herramientas predictivas se estiman los datos que son desconocidos, inciertos o que requieren de procesado manual para obtenerse. Los resultados obtenidos permiten mejorar las decisiones de negocio y permiten por ejemplo anticiparse a necesidades de los clientes, detección del fraude, descubrir agrupaciones homogéneas de clientes, etc.

Para ello se usan modelos estadísticos que añaden a los datos conocidos otros datos estimados. Algunas de las técnicas utilizadas son la Clasificación Automática de la información, la Predicción mediante regresión matemática, y la Segmentación de grupos de interés ocultos.

3. Analítica prescriptiva

Supone el nivel más alto de analítica y explota los niveles anteriores junto con estrategias de optimización operativa para indicarnos qué acciones de negocio proporcionarán los mejores resultados. Mediante la analítica prescriptiva podemos obtener recomendaciones automatizadas sobre el momento idóneo para ejecutar pedidos, mantenimientos, u otras operaciones cuantificables del negocio. Con la analítica prescriptiva podemos saber qué debemos hacer para optimizar nuestro negocio.