- Big Data, Transformación Digital y Analítica Avanzada son tres conceptos fundamentales que deben sostener las empresas para mantenerse competitivas y triunfar en el panorama actual.
El paradigma de los negocios ha cambiado desde hace ya un buen tiempo y a pesar de ello aún existen organizaciones que no aprovechan el máximo potencial de las nuevas prácticas y herramientas. El activo más poderoso de las empresas son sus datos, pero no solo basta con tenerlos y almacenarlos. Estos deben ser analizados de manera correcta, rápida y con un plan estratégico para lograr transformar un negocio de la mano del apoyo tecnológico adecuado. SAS Perú tiene el panorama muy claro y lo presentó en su evento “Big Data, Transformación Digital y Analítica Avanzada” el pasado 14 de noviembre en el Hotel Westin.
“El que hoy no hace analítica está perdido en el mercado”, afirma Thayer Adkins, especialista en Data Management de SAS, sin embargo también refiere que las empresas pueden afrontar grandes retos al momento de aplicarla. Por ello es vital implementar iniciativas que soporten las áreas usuarias para que puedan generar valor a la empresa. Ante esto también surge Hadoop por su escalabilidad y bajo costo, un sistema de almacenamiento de información que sirve como fuente de información para crear analítica. Se puede instalar SAS en Hadoop levantando datos a la vez que SAS ofrece una gran calidad de datos dentro de la aplicación.
Otras problemáticas que se manejaron en el evento y que mencionó André Aquiles, Especialista en Soluciones Analíticas SAS, giran en torno al hecho de que es imperativo contar con un adecuado Data Management pues es necesario discriminar buenos datos dentro del volumen total a la vez que se cuenta con un equipo de consultoría para cada necesidad de negocio. Mientras tanto también es importante establecer un Gobierno de datos, es decir un marco organizativo que establezca las estrategias, los objetivos y las políticas de datos. Por otro lado la gestión de datos responde preguntas “¿cómo se va a hacer? y “¿para qué se va a hacer?”
Es importante tener en cuenta que el análisis de datos debe concebirse como un programa continuo y no algo a aplicarse en un solo proyecto. Para ello hay que dar un tiempo pertinente para diseñar el programa a seguir, definir los objetivos y empezar con algo pequeño que luego irá creciendo.
