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SAS: Del Big Data al Smart Data

Gadgerss Por Gadgerss
12 octubre, 2017
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SAS: Del Big Data al Smart Data

Man and machine as one

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  • El #BigData y su enorme potencial, son una herramienta que puede ser terriblemente mal aprovechada sin la aplicación inteligente y precisa de la analítica, cualidades que justamente describen el trabajo de SAS en el campo.

Hoy en día es común escuchar hablar del #BigData y su cualidad para mejorar las actividades humanas en general y de los negocios en particular. Sin embargo esta masiva recolección de datos desprovista de un norte claro carece de sentido. No saber cómo y para que usar este almacenamiento es equiparable a contar con una valiosa herramienta pero no disponer de la pericia para sacarle el mejor provecho. Afortunadamente, es aquí donde entra a tallar entra la analítica y comienza el Smart Data, un concepto que no se enfoca en el problema sino en la solución.

El Smart Data es lo que añade la quinta “V” al proceso: el “Valor”. Porque de poco sirve coleccionar un gran Volumen de datos, Variados y Veraces, producidos a toda Velocidad, si no podemos sacarles Valor para la toma de decisiones. Entonces la pregunta cae de madura ¿Cómo convertir el Big Data en Smart Data?

La respuesta es sencilla, dejarle ese reto a SAS y a sus soluciones de analítica.

Lo primero será trascender la sobrecarga de información para identificar los datos verdaderamente relevantes para el negocio. ¿El secreto? Identificar los drivers del negocio, sin lo cual, de poco servirá cualquier dato que llegue a nuestras manos.

Luego se transformarán esos datos para hacerlos utilizables, es decir, que puedan guiar acciones monetizables concretas.

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Seguido a este se logrará la accesibilidad a lo largo de todo el ciclo de vida de los datos, lo que nos lleva a un concepto que, sin duda, va a ser protagonista en los próximos meses.

Finalmente tenemos el “autoservicio de datos”. Pasar del análisis estructurado y repetible del enfoque actual, a un nuevo enfoque basado en el análisis exploratorio e interactivo. El autoservicio de datos abandona el tradicional esquema de Q&A, donde los usuarios de negocio determinan qué preguntas hacer y qué respuestas dar, para adentrarse en un fascinante mundo donde estos usuarios hacen sus propias preguntas a partir de la información disponible en la plataforma.

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