Data Analytics Cloud

Tu Competencia Ya Está en la Analítica Cloud, ¿Y Tú?

Las herramientas y métodos de análisis han ido evolucionado constantemente a lo largo de los años. Pero hasta hace poco, incluso las plataformas analíticas en cloud conservaban las características limitantes de los sistemas on-premise de los que procedían. Estos procesos de «realojamiento» han supuesto grandes esfuerzos en la escalabilidad de los sistemas analíticos y han impedido democratizar el acceso a una única copia de sus datos. Hoy en día, estas soluciones reconvertidas a cloud también han supuesto trabas a la hora de compartir datos dentro y fuera de la organización de forma fácil y segura – capacidades que solo se pueden conseguir cuando las soluciones analíticas han sido específicamente diseñadas para la nube.

A continuación, vamos a ver los avances tecnológicos que han convertido a la analítica de datos Cloud en un elemento necesario para las empresas y veremos cómo los líderes tecnológicos pueden utilizar el Cloud para democratizar la analítica de su empresa mientras crean soluciones analíticas avanzadas que les permitan responder a las tendencias económicas, políticas y sociales en constante cambio de hoy en día.

Capacidad de Análisis en Tiempo Real

Con el auge de los sistemas de gestión de bases de datos, la analítica evolucionó rápidamente, gracias a las nuevas tecnologías de almacenamiento y procesamiento de datos. Los sencillos sistemas de apoyo para la toma de decisiones de los 80 han avanzado hasta los modelos predictivos impulsados por la inteligencia artificial (IA) que tenemos hoy en día.

En los últimos diez años, han surgido nuevos paradigmas entorno al cloud computing que amplían la capacidad de análisis hacía nuevas y emocionantes etapas. Hoy en día, cualquier organización con una necesidad urgente de extraer información de sus datos puede beneficiarse de la analítica de datos en la nube debido a su velocidad y escalabilidad inherentes. Pero los sistemas analíticos cloud no son solo una infraestructura para almacenar grandes cantidades de datos. Gracias a su potencia de cálculo casi ilimitada, los resultados analíticos son prácticamente instantáneos. Esto la convierte en la herramienta ideal para tareas en tiempo real, como por ejemplo un equipo de marketing que quiera evaluar el impacto de una oferta por tiempo limitado en los medios sociales.

Las plataformas Cloud también promueven la colaboración. Por ejemplo, durante los primeros meses de 2020, cuando el virus COVID-19 se propagaba rápidamente, estas facilitaron la creación de una fuente única para muchos conjuntos de datos COVID que abarcaban numerosas organizaciones e industrias. Además, se pudo ampliar la disponibilidad de los datos para investigar las repercusiones en la salud pública y en las empresas, y proporcionó la capacidad de almacenamiento y la concurrencia necesarios.

Evolucionando del Análisis Reactivo al Predictivo

Las herramientas tradicionales de Business Intelligence realizan principalmente análisis descriptivos, que suelen utilizarse para elaborar informes históricos. Estos sistemas permiten a las empresas medir rendimientos y analizar los datos operativos, como las ventas mensuales, el tráfico del sitio web y la evaluación de los resultados de una campaña publicitaria. La idea básica es sencilla: recoger datos y examinarlos para averiguar qué ha pasado.

Las aplicaciones de la analítica descriptiva son exclusivamente retrospectivas. Por ejemplo, un dashboard de ventas podría revelar los ingresos totales de los anteriores días, semanas o meses y desglosarlos por zona, tipo de producto y otras variables. Los usuarios pueden filtrar los datos para seleccionar los subconjuntos que les interesen y visualizar los resultados en cuadros, gráficos e informes interactivos. Con la analítica descriptiva también se pueden realizar cálculos sobre los datos, para revelar porcentajes o clasificar los resultados. Esto permite que los informes o dashboards transformen el raw data en información relevante, como los estilos de chaquetas que más se venden en cada tienda o en la página web de un gran retailer, y cómo han sido las ventas de esta semana en comparación con las de la semana pasada.

Hasta hace poco, este tipo de lógica se programaba en las aplicaciones de BI a través de scripts y consultas, a menudo codificados en Structured Query Language (SQL). Las plataformas de BI más recientes incluyen tecnología de machine learning que realizan estos cálculos y asociaciones a través de algoritmos matemáticos que extraen ideas y análisis de un conjunto de datos determinado.

Los análisis de diagnóstico profundizan aún más, y sus profesionales utilizan herramientas de minería de datos para detectar correlaciones además de consultar, filtrar y buscar asociaciones y anomalías que determinen por qué se ha producido un evento. Por ejemplo, un retailer de ropa podría descubrir que los compradores que llegan por primera vez a su web desde Facebook tienden a responder a aquellas ofertas que aparecieron en news feed, mientras que los compradores que regresan a la web suelen hacer clic en otras recomendaciones, especialmente cuando han invertido tiempo completando el perfil de su cuenta.

Los análisis descriptivos y de diagnóstico son algo así como mirar por el espejo retrovisor: identifican lo que ocurrió ayer o la semana pasada examinando datos históricos. Los sistemas de análisis predictivo ayudan a los usuarios a prever el futuro. Estos sistemas utilizan algoritmos de machine learning para determinar lo que puede ocurrir mañana o la próxima semana. Examinan los patrones históricos de los datos junto con datos de terceros para evaluar los resultados más probables.

Volviendo al ejemplo de las compras, un sistema de análisis predictivo puede prever las ventas del próximo verano basándose en los resultados del verano anterior y uniéndolos con datos económicos, previsiones meteorológicas, proyecciones del sector y otros factores relacionados. Un sistema como este podría no solo ayudar a un responsable de compras de unos grandes almacenes a determinar qué cantidad de cada talla, estilo y marca de chaqueta debe pedir, sino que también podría automatizar la reposición de la mercancía a medida que las existencias de estas chaquetas disminuyan, para mantener disponible la cantidad óptima de cada artículo.

El modelo de reposición en tiempo real no solo aceleraría la rotación del inventario y minimizaría el exceso de existencias en los almacenes y centros de distribución, sino que también aportaría al proceso de supply chain información sobre la demanda para reorganizar los procesos de producción. En lugar de dedicar su tiempo a la elaboración de informes manuales de planificación, los responsables de merchandising pueden confiar en modelos predictivos que tomarán estas decisiones por ellos, de modo que pueden centrarse en la toma de decisiones sobre las negociaciones con los proveedores, el abastecimiento y otros aspectos.

Los sistemas de análisis prescriptivos van un paso más allá. Basándose en los resultados de los algoritmos predictivos, estas aplicaciones recomiendan una acción específica teniendo en cuenta variables que cambian dinámicamente, como las ventas durante una promoción o campaña. Estos sistemas analíticos saben cómo maximizar las posibilidades de conseguir un resultado deseado, como un motor de recomendación que elimina la ropa de la temporada pasada sugiriendo una nueva línea de camisas, zapatos y pantalones a juego. Con el aumento de las ventas omnichannel, los comerciantes deben ofrecer una experiencia de compra continua que alerte a los clientes de las ofertas especiales de los productos que les pueden interesar, y los sistemas de análisis predictivo facilitan el trabajo a los comerciantes en los procesos de identificación, compra y recepción de los productos.

Los mejores sistemas prescriptivos utilizan machine learning (ML) para minimizar la necesidad de contratar analistas. Una vez que los científicos de datos identifican los algoritmos y entrenan los modelos de ML, los sistemas realizan estas predicciones por sí mismos, y se vuelven más inteligentes con el tiempo.

Ten en cuenta que todos estos métodos de análisis tienen su importancia, así que busca soluciones que puedan ofrecer capacidades para cada uno de ellos.

Democratizando la Analítica

En la mayoría de las empresas, las iniciativas de BI y data science son competencia única de una élite de analistas. La mayoría de los empleados no tienen acceso a los datos, y solo los trabajadores altamente cualificados dominan la analítica. La democratización de la analítica supone romper estas barreras ampliando las capacidades de toma de decisiones data-driven más allá de los analistas profesionales y los científicos de datos. Implica utilizar los datos para mejorar todos los aspectos operativos de tu empresa, ofreciendo capacidades analíticas no sólo a los altos directivos y ejecutivos, sino también a los trabajadores de todos los departamentos donde los datos puedan ser relevantes.

Tiene en Cuenta a Todo Tipo de Usuarios

El éxito de la analítica es directamente proporcional al número de personas que se benefician de sus datos. Sin embargo, no todos tienen las mismas necesidades y capacidades.

Los directivos y ejecutivos, por ejemplo, prefieren las aplicaciones de autoservicio que les permiten visualizar los datos a través de cuadros, gráficos y mapas digitales. Quieren obtener la información que necesitan con un simple clic.  

Por otro lado, los operativos de primera línea prefieren que la información aparezca de forma natural en el contexto de sus actividades cotidianas, como cuando un dashboard muestra automáticamente los detalles de un cliente cuando se recibe una llamada de este. El equipo de soporte comercial, sin embargo, solo necesitaría algunos campos dinámicos para identificar y resolver los problemas actuales en la gestión de la cuenta de los clientes.

Los analistas profesionales necesitan plataformas de BI y herramientas nativas Cloud que les permitan crear todos estos activos analíticos. Estos analistas están acostumbrados a definir modelos, crear portales de análisis e integrar esos análisis en las aplicaciones y flujos de trabajo existentes. Los científicos quieren acceder fácilmente a los datos para construir y entrenar modelos de machine learning y aplicaciones de scoring. Quieren importar los datos fácilmente en sus herramientas automatizadas de ML.

Cuando evalúes el potencial de la analítica dentro de tu organización, recuerda que, aunque casi todos los trabajadores dedicados a la innovación pueden beneficiarse de la analítica, no todos tienen las habilidades o la paciencia necesarias para utilizar las «herramientas» analíticas. Necesitarás una estrategia de análisis que se adapte a todo tipo de usuarios. Las mejores aplicaciones analíticas ayudan a los usuarios en el momento de toma de decisiones: Se integran naturalmente en los procesos de negocio que necesitan los trabajadores para completar su trabajo, y amplían automáticamente los datos y las capacidades de toma de decisiones en el contexto específico de cada trabajador.

Busca oportunidades para mostrar la información de forma automática a través de alertas y «pop-ups» de pantalla y condensa los análisis en dashboards y aplicaciones móviles intuitivas. Así nadie tendrá que ir en busca de información, y estará disponible tan pronto como la necesiten.  

Amplía el Horizonte Más Allá de tu Empresa

La democratización incluye no solo a los empleados internos, sino también a los integrantes externos. La extensión de la analítica dentro y fuera de la empresa suele ser un proceso de dos pasos. El primer paso consiste en realizar los procesos de análisis para que los empleados tomen decisiones. El paso 2 es compartir los datos para agilizar las operaciones y buscar oportunidades para rentabilizar las inversiones en datos ampliando las capacidades analíticas a socios y clientes.

CASO DE USO SNOWFLAKE: La Analítica Cloud Impulsa el Crecimiento de los Ingresos

Como proveedor líder de soluciones de tecnología clínica y de farmacia SaaS, PDX quería ayudar a sus 10.000 clientes farmacéuticos a desarrollar una imagen detallada de los pacientes a los que atendían, para después compartir y monetizar los análisis como un servicio de valor añadido. El Cloud lo hizo posible.

Anteriormente, las limitaciones del entorno de base de datos local dificultaban a PDX la escalabilidad de sus sistemas analíticos para dar cabida a los millones de transacciones diarias que generaban sus clientes. Las tablas de su base de datos contenían casi 3.000 millones de filas y tenían que procesar 5 millones de registros sanitarios nuevos o modificados cada día. Asegurar y encriptar adecuadamente todos esos datos para cumplir con la normativa de la Ley de Portabilidad y Responsabilidad del Seguro Médico (HIPAA) perjudica el rendimiento de las consultas. Ante una costosa actualización de hardware y software, los responsables de IT de PDX decidieron adquirir una plataforma de datos en la nube para almacenar y procesar el creciente volumen de datos farmacéuticos de la organización y obtener información relevante para sus clientes.

El traslado de las actividades de análisis a la nube ha eliminado muchas tareas de IT relacionadas con la gestión de la infraestructura, el ajuste de las consultas y el escalado de los sistemas de gestión de bases de datos. Ahora, los administradores de IT pueden crear cuentas, aumentar la capacidad, gestionar los permisos y elaborar informes. La información queda protegida desde su base hasta los procesos de aplicación de los datos, y el cifrado cumple los requisitos de la HIPAA.

Y lo que es más importante, la plataforma de datos cloud permite a PDX monetizar sus datos y crear nuevas fuentes de ingresos. Los usuarios autorizados pueden enviar fácilmente consultas, extraer datos y realizar análisis desde fuentes de datos estructurados y semiestructurados, como JSON, Avro y XML, sin recurrir a los sistemas de producción de PDX. Las cargas de trabajo de análisis y visualización de datos se ejecutan simultáneamente con los procedimientos de carga e ingestión de datos. La escalabilidad casi ilimitada de la nube garantiza un rendimiento extraordinario de las consultas y elimina la contención de recursos.

Utiliza Todo Tipo de Datos

Disponer de una amplia variedad de datos amplía el alcance de los procesos analíticos, desde los rutinarios informes financieros hasta las cargas de trabajo de los científicos de datos. Una estrategia de análisis omnipresente debe dar cabida a los datos procedentes de hojas de cálculo, bases de datos de los diferentes departamentos, data warehouses, data lakes y servicios de datos de Internet, como las previsiones meteorológicas en tiempo real y los movimientos del mercado de valores, que pueden adoptar la forma de flujos de eventos. Las plataformas cloud de datos actuales, lo hacen posible.

Por ejemplo, además de almacenar los datos en los data warehouses tradicionales, que son excelentes para almacenar datos relacionales en tablas predefinidas, la plataforma de datos en la nube puede ingestar y almacenar datos sin procesar de weblogs, sensores de equipos, redes sociales y otras fuentes que no se ajustan a una estructura tabular rígida. Los datos de la web pueden almacenarse como archivos de notación de objetos de JavaScript (JSON). Las hojas de cálculo pueden organizarse por valores separados por comas (CSV) o archivos de texto delimitados por tabulaciones. Y los datos que se intercambian entre múltiples aplicaciones pueden definirse en Extensible Markup Language (XML), con etiquetas y otros tipos de artefactos que identifican entidades distintas dentro de los datos.

Si quieres aprovechar al máximo el potencial de la analítica, necesitas una solución cloud que pueda almacenar, unificar, analizar y compartir fácilmente muchos tipos de datos. Esta plataforma debe proporcionar un acceso fácil a esos datos, mejorar la velocidad a la que se pueden analizar los datos y facilitar el proceso de compartirlos de forma segura en toda la organización y dentro de una amplia red de clientes, proveedores, distribuidores y otros socios comerciales.

Con una plataforma de datos en la nube puedes sacar provecho de tres importantes tendencias tecnológicas:

  • El auge de la nube: La infraestructura tradicional de los centros de datos está dimensionada para un conjunto conocido de tareas de gestión de datos. La nube ofrece una capacidad casi ilimitada para almacenar y procesar datos, lo que permite una amplia gama de cargas de trabajo concurrentes dentro de una plataforma centralizada.
  • El continuo crecimiento de los datos: Los datos seguirán creciendo tanto en tamaño como en diversidad, driven, por partes, por la proliferación de las tecnologías de Internet, móviles, redes sociales y del Internet of Things (IoT), todas las cuales producen inmensas cantidades de datos en bruto. Dentro de estos nuevos datos se encuentran valiosas comprensiones que pueden ayudar a aquellas organizaciones que disponen de la tecnología, los recursos y el compromiso necesarios para aprovechar su potencial.
  • La importancia de la analítica: A medida que crece el deseo de obtener más datos, la analítica se convertirá en un elemento central de cada vez más procesos de negocio, desde los tradicionales informes de gestión hasta la analítica predictiva y prescriptiva con visión de futuro.

Referencias: Todos los derechos reservados a Snowflake

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