Mejorar la Inteligencia Empresarial con Análisis de Datos en Memoria
Descubra cómo el análisis en memoria puede ayudar a las organizaciones a crear una ventaja competitiva en la nueva era de los negocios orientados por datos.
¿Qué es el Análisis en Memoria?
Hoy en día, los datos están en todas partes. Su volumen, velocidad y variedad están aumentando más allá de todas las expectativas. El aprovechamiento del análisis de datos ya ha ayudado a muchas marcas líderes a ir más allá de la inteligencia empresarial tradicional hacia el análisis en tiempo real para lograr una mayor eficacia y mejores ingresos a través de ofertas personalizadas para el cliente. Las empresas que son lentas para aprovechar el valor de los datos con soluciones de análisis podrían quedar en una desventaja competitiva significativa.
La velocidad es el requisito clave para una infraestructura de TI que puede respaldar una toma de decisiones orientada por el análisis. El valor empresarial de las soluciones de apoyo para decisiones a menudo depende de poder ofrecer resultados al menos miles de veces más rápido que las soluciones convencionales. Lograr este elevado objetivo requiere adoptar un nuevo enfoque para el procesamiento: la informática en memoria.
El concepto de informática en memoria es simple. En el enfoque convencional con respecto al procesamiento de datos, los datos se encuentran en un disco duro en el sistema o conectados por una red. Cuando se los necesita, se los convoca a la memoria de sistema local (hoy conocida como RAM) y de ahí pasan a la CPU. Los prolongados tiempos de búsqueda para los datos que están en discos a menudo pueden convertirse en un cuello de botella.
Con la informática en memoria, los datos se almacenan directamente en la memoria del sistema. Este enfoque arquitectónico reduce drásticamente la latencia al eliminar el tiempo dedicado a buscar los datos en el disco y luego llevarlos más cerca de la CPU. La informática en memoria tiene el potencial de ser significativamente más rápida que el enfoque convencional.
El análisis en memoria a menudo tiene otros dos componentes técnicos importantes que aumentan el desempeño del software.
- Almacenamiento de datos en columnas. En lugar de la estructuración bidimensional tradicional de los datos (filas y columnas), los datos del análisis en memoria tienen una estructura lineal y unidimensional.
- Procesamiento en paralelo masivo. El análisis en memoria hace pleno uso de las capacidades de los procesadores multi-core de subprocesos múltiples, que son liberados para operar en los datos dadas las latencias de acceso reducidas.
La Cartera de Inteligencia Empresarial que Madura
El análisis empresarial, como muchas iniciativas de TI, puede volverse aún más valioso para una empresa a medida que las organizaciones adquieren experiencia y madurez operativa en relación con las soluciones de suministro. Los enfoques más tradicionales o convencionales, como el análisis descriptivo y de diagnóstico, les dicen a una empresa lo que sucedió: “dónde estábamos” en lugar de “hacia dónde podríamos ir”.
El próximo paso en la escala de madurez, el análisis predictivo, mira hacia adelante. Sustituye el enfoque intuitivo con respecto a la toma de decisiones por uno que es disciplinado y orientado por datos. El análisis predictivo opera en tiempo real. Con frecuencia, extiende su alcance a las personas que están en las primeras líneas tomando decisiones de bajo nivel constantes, por ejemplo, qué plataformas cargar en qué contenedor.
Estas pequeñas decisiones no son extremadamente importantes en sí mismas. Sin embargo, en conjunto, pueden representar una gran diferencia en los resultados financieros, ya sea por evitar costos o por acrecentar los ingresos. Con el tiempo, el análisis predictivo permitirá que las empresas automaticen los procesos que ahora son manuales para poder moverse a "velocidad de cómputo".
En etapas posteriores del modelo de madurez, el análisis prescriptivo explora escenarios hipotéticos en escalas de tiempo más grandes y proyecta los resultados probables. Por ejemplo, se podría utilizar el análisis prescriptivo para determinar la ubicación óptima de un nuevo local de expendio minorista.
Todos estos enfoques prospectivos hacen uso de datos dentro de la organización, a veces incluyendo datos transaccionales, así como de muchas formas de datos diferentes disponibles a partir de agregadores externos.
Las soluciones de análisis en memoria no pueden reemplazar los almacenes de datos convencionales, pero pueden mejorar la capacidad total de respaldar decisiones de una organización. Es posible empezar con el análisis en memoria antes de participar en un rediseño de plataforma integral de su empresa.
La Curva de Madurez del Análisis
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El Valor Empresarial del Análisis
Las fuentes de datos con valor empresarial son infinitas: datos de los sensores de fábrica, de múltiples canales de comercio minorista, de las redes sociales, incluso de satélites meteorológicos y otros aportes de terceros. Los nuevos desarrollos como las ciudades inteligentes y la Internet de las cosas no harán más que sumar a la carga. Las empresas no pueden ignorar estos datos si quieren seguir siendo competitivas. Un análisis adecuado de los datos puede aumentar las ventas prediciendo la venta de mayor valor que más probabilidades de éxito tiene, reducir los costos de distribución con un enrutamiento y una gestión de inventario más inteligentes, reducir los costos de fabricación y mejorar la calidad con un análisis de causa profunda. Una vez más, la lista es prácticamente infinita.
A veces, el camino hacia la información que se puede llevar a la práctica derivada de este aluvión de datos consiste simplemente en encontrar patrones en lo que ya sucedió. En otros casos, se necesitan resultados en tiempo real para mejorar la experiencia del cliente, detener un ataque de malware o prevenir el uso fraudulento de una tarjeta de crédito, por citar algunos ejemplos.
Las barreras para la adopción están siendo derribadas. Todos los principales proveedores de TI ofrecen soluciones de análisis y también hay numerosas soluciones verticales. La cantidad de científicos de datos con la combinación de habilidades requeridas para usar y respaldar un análisis sofisticado está creciendo. Además, muchas empresas están trabajando para “democratizar” el uso del análisis a través de interfaces más simples y algoritmos integrados. El análisis en torno a la publicidad (junto con su sólido caso empresarial) han facilitado la obtención de financiamiento.
La conclusión es que hay un claro valor empresarial en el análisis. Muchas marcas ya están utilizando el análisis en memoria para impulsar los ingresos y reducir los costos. Aquellos que no buscan estas ventajas operativas están en riesgo de sufrir una desventaja competitiva.
Análisis en Acción
El análisis en memoria es una tecnología comprobada que modifica el juego y está teniendo un enorme impacto ahora en cada aspecto de la gestión empresarial y organizativa, lo que incluye la fabricación, la gestión de la cadena de suministro, los recursos humanos, el marketing, la distribución, las finanzas y más.
Para muchas organizaciones, el beneficio clave del análisis en memoria es la capacidad de procesar grandes cantidades de datos lo suficientemente rápido para que las perspectivas resultantes se conviertan en un factor diferenciador. El reconocimiento de patrones que involucra grandes cantidades de datos es un caso de uso clave. El IRS*, por ejemplo, analiza las declaraciones de impuestos a medida que se procesan para identificar patrones de errores o problemas. Esto ha dado como resultado intervenciones que impidieron que el IRS reintegre de manera errónea varios cientos de millones de dólares.
El análisis predictivo es quizás la aplicación más útil de la tecnología en memoria. En UPS*, los modelos predictivos para las operaciones de suministro son responsables de reducciones en las millas conducidas, lo que le ahorra dinero a la empresa y reduce la huella de carbono de la misma.1
El análisis predictivo es particularmente eficaz en el comercio minorista. Un comercio minorista, por ejemplo, tiene la capacidad de iniciar un proyecto de análisis en memoria para producir campañas de marketing dirigidas, dando lugar a una reducción de costos. Cualquier industria podría beneficiarse con enfoques como este.
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Guía Paso a Paso para Comenzar
Aquí verá un proceso de cinco pasos para comenzar con el análisis en memoria.
- Identifique las dificultades. Consulte a los líderes de la unidad de negocios para crear una lista de dificultades que sería poco probable o imposible resolver con los sistemas existentes. Esta lista debería priorizarse sobre la base de los elementos que se alinean con las estrategias existentes, los que prometen nuevas perspectivas, se encuentran dentro de las capacidades y destrezas de la organización de TI y presentan un caso empresarial sólido. Con cierta iteración, el resultado final debería ser una lista clara de objetivos y los recursos para lograrlos.
- Investigue y familiarícese con las soluciones de análisis disponibles en el mercado. (Intel es un excelente recurso para esta información). A la luz de ese conocimiento, evalúe su infraestructura actual. Es importante comprender de dónde provendrán los datos a analizar, quién es su propietario y qué medidas serán necesarias para garantizar la calidad y la seguridad de los datos.
- Identifique y cultive las habilidades que necesitará su equipo. Contrate nuevos talentos o planifique tercerizar algunas tareas si es necesario. En muchos casos, los nuevos empleados vendrán con conjuntos de habilidades que se adapten a sus necesidades.
- Establezca requisitos tecnológicos que vayan más allá de lo que tiene instituido actualmente. El análisis en memoria requiere hardware moderno, que incluye infraestructura de computación, almacenamiento y redes. También tendrá que determinar qué consultas y algoritmos analíticos necesitará generar para lograr los resultados deseados y luego decidir cómo se pueden presentar esos resultados de manera atractiva. Busque soluciones de propiedad exclusiva y también de código abierto para su software, ya que hay una enorme cantidad de opciones.
- Cree los casos de uso final para el proyecto. Determine qué datos se utilizarán y trace los flujos de datos. A continuación, desarrolle un entorno de prueba para una versión de producción.
Si esto suena como un proceso que ya hace para sus otros proyectos, debería funcionar. El análisis avanzado no requiere un nuevo enfoque con respecto a cómo administrar su cartera de TI. Simplemente requiere que piense a lo grande en nuevas soluciones.
Análisis en Memoria: Cree su Pila
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Productos de Análisis de Intel
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Intel en Análisis: Hardware y más
Intel ofrece la plataforma más amplia de la industria para el análisis en memoria, con una capacidad significativa para escalar con cargas de trabajo crecientes. Es capaz de admitir una variedad de diversas cargas de trabajo de análisis, que incluyen bases de datos en memoria en tiempo real, implementaciones de Spark* de escalamiento, computación de alto desempeño (HPC) y aprendizaje automático. Incorpora tecnologías de computación, almacenamiento, memoria, tramas y redes, todo optimizado para un desempeño de “trabajar mejor juntos” donde el conjunto es mayor que la suma de sus partes.
El resultado es una infraestructura flexible, con seguridad integrada que ofrece el alto desempeño necesario para satisfacer las necesidades actuales, formando a la vez una base sólida y confiable para el futuro.
La arquitectura Intel® ofrece a las organizaciones de TI una base consistente en su infraestructura, con un camino predecible para escalar iniciativas de análisis a lo largo del tiempo y una amplia oferta de productos, lo que significa que no es necesario admitir múltiples arquitecturas. También ofrece un modelo de programación de software consistente para desarrolladores que les permite centrarse en mejorar el desempeño y las características.
La arquitectura Intel es compatible con un rico ecosistema socios de hardware y software. Intel colabora activamente con estos socios de forma continua para ayudar a optimizar el desempeño de sus productos en la arquitectura Intel®.
Con Intel como socio de análisis, las organizaciones tienen la flexibilidad para elegir una plataforma de software de código abierto o una de las plataformas comerciales líderes en la industria, como las de SAS*, SAP*, Oracle*, IBM* y Microsoft*, y muchas otras.
Con su historia de éxito, Intel es una rica fuente de información sobre lo que se necesita para tener éxito con una iniciativa de análisis en memoria.
Intel es principalmente conocida por sus procesadores y, para muchos, la familia de procesadores Intel® Xeon® ha sido durante mucho tiempo sinónimo de análisis en memoria. Sin embargo, la historia completa es mucha, mucho, mucho más amplia, y vale la pena investigarla. Haga clic aquí para conocer más sobre cómo Intel puede ayudar a su organización a desarrollar una estrategia de análisis en memoria.
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La potencia y el desempeño de la plataforma de procesadores escalables Intel® Xeon® de próxima generación hace posible que el sistema de análisis científico (SAS) ayude a los comercios minoristas a ejecutar análisis complejos con más rapidez que nunca.
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SAP HANA2* y la plataforma de procesadores escalables Intel® Xeon® impulsan la innovación y los resultados garantizando que los datos estén listos para quienes toman decisiones empresariales, sin interrupción.
Dell EMC
Dell EMC IT utilizó la plataforma de procesadores escalables Intel® Xeon® para desarrollar una arquitectura de Data Lake (gran repositorio de datos) con el fin de posibilitar perspectivas reales que permiten que la empresa avance.