¿Se puede utilizar un programa de análisis para todos los tipos de lenguajes de programación y todos los niveles de usuarios? ¿Cómo se puede garantizar la coherencia entre sus modelos y acciones resultantes?

Con las tecnologías analíticas actuales, la conversación sobre analítica abierta y analítica comercial ya no es una discusión. Ahora, dentro de su organización, es posible combinar los beneficios de los sistemas propietarios y los de tecnología de análisis de código abierto.

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A medida que pensamos en todo el ciclo de vida de la analítica, es importante considerar la preparación de datos, la implementación, el rendimiento, la escalabilidad y el gobierno, además de los algoritmos. Dentro de ese ciclo, hay una función para el análisis del código abierto y del propietario.

Por ejemplo, los algoritmos de aprendizaje automático pueden desarrollarse en SAS o Python, para luego desplegarse en flujos de datos en tiempo real dentro de la solución SAS Event Stream Processing, al tiempo es posible la integración con sistemas abiertos a través de Java y C, API, servicios web RESTful, Apache Kafka y HDFS, entre otros. Lo que es un hecho es que, en la actualidad, son cada vez más las empresas que están utilizando análisis de código abierto y SAS, obteniendo el máximo provecho de ambos.

¿Qué pasaría si pudiésemos brindar una plataforma de uso común para administrar el ciclo de vida analítica independientemente del lenguaje de programación de uso por los analistas?

Los científicos de datos de hoy en día provienen de muchos entornos diferentes y aportan una amplia gama de habilidades al trabajo. Si tienen acceso a una variedad de herramientas de análisis, junto con un sistema para gobernar e implementar modelos de manera consistente, tienen más opciones para resolver problemas complejos.

Con las unidades de negocios desempeñando un papel cada vez más importante en las decisiones estratégicas corporativas y con los proyectos de desarrollo centrales avanzando mucho más rápido que antes, el movimiento hacia el código abierto para el análisis de datos comienza a tener sentido, debido a que las empresas tienen la necesidad de entregar resultados muy rápidos y al hacer uso de tecnologías de código abierto pueden experimentar y fallar rápidamente, a bajo costo, y seguir adelante.

Esto está causando una revolución cultural en muchas empresas, que implica niveles mucho más altos de trabajo colaborativo, no solo a través de los límites internos, sino también a menudo con pequeñas empresas especializadas asociadas o incluso comunidades de desarrolladores externos.

De igual forma, el movimiento hacia un mayor uso del código abierto hace que el entorno de TI de la empresa sea más complejo, con la necesidad de procesos muy sólidos para manejar diferentes tipos de software que a veces amenazan con volverse incontrolablemente grandes y diversos.

Por ello, los beneficios para las empresas se presentan al establecer una plataforma de análisis que sea independiente del software y del estándar de la industria; que se actualice constantemente; que sea modular, y que siempre represente las mejores prácticas de la industria, lo cual da como resultado un bajo riesgo de mantenimiento, un bajo costo de inversión y una alta flexibilidad operativa en un paquete estándar, en gran parte listo para usar, al mismo tiempo que permite a las grandes empresas utilizar el software de análisis de código abierto de su elección sin arriesgar la integridad del entorno más amplio.

En este sentido, un sistema de gestión de análisis que combina software de código abierto y software propietario debe incluir:

• La capa de integración compatible con todos los entornos empresariales de TI actuales.
• El entorno operativo diseñado y optimizado para la gestión de activos analíticos y herramientas de desarrollo.
• La gestión de servicios segura y profesional de una amplia gama de productos de código abierto y propietario.
• El desarrollo de código abierto, métodos para su evaluación, una hoja de ruta estratégica y procedimientos de gobernanza para su adopción, desarrollo y uso.

Cada aspecto de la gestión empresarial actual depende de la analítica, por lo que las decisiones tomadas en el futuro cercano sobre el abastecimiento, la adquisición, la implementación, la gestión y la evolución continua de las herramientas analíticas serán críticas.

La tarea de los departamentos de sistemas es proporcionar la velocidad y la autonomía local que requiere cada una de las unidades de negocio, al tiempo que se toman decisiones estratégicas y se maximiza el potencial de los flujos de datos de extremo a extremo.