Alguna vez se ha preguntado ¿Cuántas decisiones afectan a las operaciones que se toman en su organización cada día? La respuesta es probablemente más de lo que se puede imaginar. Por ello, la capacidad de tomar rápidamente las decisiones operativas más adecuadas, al mismo tiempo que se aprovechan los crecientes volúmenes de información, puede traducirse en que se produzca un fracaso o éxito empresarial. Por lo tanto, ¿qué hay que hacer para tomar rápidamente muchas decisiones adecuadas y alineadas con la estrategia correcta? Algunos requisitos son:

1. Aplicaciones operacionales que se basen en los datos para ofrecer respuestas a personas (o sistemas), garantizando una toma de decisiones optimizada.
2. Modelos analíticos actualizados y basados en un conocimiento profundo, que pueda emplear su empresa como material fiable a la hora de tomar decisiones acertadas en el momento adecuado.
3. Integración de reglas empresariales y análisis predictivos en los procesos de toma de decisiones operativas que proporcionen la orientación necesaria para tomar decisiones basadas en datos reales.
4. Un método para gestionar y supervisar los modelos analíticos con el fin de garantizar que son eficaces y siguen ofreciendo las respuestas acertadas.
5. Una arquitectura y procesos que puedan crecer para satisfacer nuevas necesidades, como difundir datos y crear modelos predictivos más detallados de la forma más rápida posible.

SAS utiliza componentes integrados para reducir el tiempo de elaboración de los modelos, desde los datos hasta la gestión de las decisiones. Los procesos y las tecnologías consistentes que se emplean en el desarrollo y la implementación de los modelos reducen los riesgos inherentes a la modelización y, al mismo tiempo, fomentan la colaboración y el control entre los principales interesados de negocio y del departamento de TI. Asimismo, ofrece un enfoque sistemático para lograr:

Preparación de los datos: SAS Data Management te permite definir perfiles y limpiar los datos, así como crear rutinas con procesos ELT (extraer, cargar y transformar) en los que se utilizan solo los datos necesarios. Estos se almacenan en la base de datos para que se carguen de forma rápida, y se les dé una estructura que facilita la creación de modelos y se simplifican para crear variables derivadas.

Exploración de datos: SAS Visual Analytics permite que los analistas detecten con facilidad relaciones importantes entre datos y se centren rápidamente en ámbitos de interés o que presentan oportunidades, descubrir patrones inesperados, examinar distribuciones de datos, averiguar la frecuencia de valores extremos e identificar variables importantes para incorporar en el proceso de desarrollo de modelos.

Si desea conocer más a fondo sobre cómo gestionar un ciclo de vida analítico para una mejor toma de decisiones en su empresa y las soluciones de Data Management que ofrece SAS, le recomendamos leer nuestro documento completo “Gestionando el Ciclo de Vida Analítico para las Decisiones a Escala”