Del análisis manual a la democratización de la analítica de datos

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Los datos están vivos y evolucionan con el transcurso de los años. Por otro lado, la realidad que vivían las empresas hace unas décadas dista bastante de la actual, y esta “fotografía” está en constante movimiento. En este contexto, ¿cómo ha cambiado el papel de la analítica de datos en las organizaciones durante los últimos años?

La evolución de la analítica de los datos se podría clasificar en cuatro fases. En una primera etapa, que comienza en torno a 1950, las empresas recababan la información en local y la analizaban de forma manual, dedicando más tiempo a recolectar los datos que al análisis en sí mismo.  A mediados de la década del 2000, la analítica de datos deja de ser algo exclusivo de grandes organizaciones y gran parte de las empresas comienzan a ser conscientes de su potencial. Es entonces cuando empieza a acuñarse el término “Big Data”.

Podríamos hablar de una tercera fase de la analítica de datos, marcada por la irrupción de los smartphones, las redes sociales y los dispositivos conectados. En ella las compañías comenzaron a hacer un mejor uso de los algoritmos de búsqueda y recomendaciones basados en analítica para optimizar la relación con sus clientes, coincidiendo con la introducción de nuevas tecnologías para un procesamiento más rápido y el uso de modelos de machine learning.

Actualmente y desde hace unos años, nos encontramos en una etapa en la que para las organizaciones obtener datos de cientos de fuentes es una tarea rápida y sencilla gracias a herramientas avanzadas de automatización para la toma de decisiones, utilizando tecnologías cloud, big data, analítica avanzada e inteligencia artificial.

Soluciones analíticas on premise vs la nube

Este recorrido en el tiempo de la evolución de la analítica nos lleva al escenario actual. En él, las organizaciones deben escoger entre adoptar soluciones analíticas on premise o en la nube. La opción de disponer las soluciones analíticas en la nube ofrece a la organización la gran ventaja de poder escalar y flexibilizar de manera ágil y eficaz sin incurrir en gastos de hardware. Al mismo tiempo, otro principal beneficio es la reducción de los plazos para obtener resultados, para entregar servicios más rápidamente, para innovar en procesos, testar en nuevos productos o servicios, etc.

Los datos corroboran una mayor prevalencia del cloud frente a las soluciones on premise y la pandemia no ha hecho sino acelerar este proceso.

SAS Viya o por qué las soluciones cloud analíticas son el futuro

Los analistas están de acuerdo: según IDC, el mercado de soluciones analíticas crecerá a un ritmo superior al 8,7 % entre los años 2019-2024. Por otro lado, los datos corroboran una mayor prevalencia del cloud frente a las soluciones on premise y la pandemia no ha hecho sino acelerar este proceso. Así, el anterior estudio prevé para el mismo periodo un crecimiento de las soluciones analíticas en la nube por encima del 23 %, frente a un retroceso de las soluciones on premise (- 1,2 %).

Gracias al cloud las organizaciones pueden escalar en función de las necesidades concretas del momento. Hay que considerar, además, que se estima que el volumen de información se duplique en uno o dos años. Esta doble circunstancia explica el porqué del cambio de paradigma de soluciones on premise al cloud.

En este contexto de transición a la nube y de evolución de la analítica, en SAS apostamos por nuestra plataforma nativa cloud, SAS Viya, que se posiciona como una solución que da respuesta a las necesidades actuales de las organizaciones. Gracias a sus capacidades de IA y machine learning, SAS Viya ayuda a la democratización de los datos y la analítica para que todos los miembros de la organización sean capaces de tomar mejores decisiones, de forma más rápida y fiable.

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About Author

Marcos Carrascosa

Marcos is Presales Director in SAS Iberia since 2015, covering areas related to analytics & AI, data management, customer intelligence, fraud and security intelligence and risk & finance. Before joining SAS he developed his career in technology companies, such as Everis, where he led different areas related to Business Intelligence. He holds a degree in Electronic Engineering and diverse academic trainings in data analytics skills from organizations like Sevilla University, University of Central Lancashire or University of Dundee. Marcos is a specialist in data governance, business intelligence and analytics and he is responsible for a team of experts in business solutions for analytics, fraud & risk, customer intelligence and architecture.

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