Teradata presentó mejoras en Customer Journey

Teradata presentó mejoras en Customer Journey

Teradata presentó varias mejoras en su solución Customer Journey que les dará a los profesionales de marketing un acceso más sencillo a herramientas analíticas, visualizaciones dinámicas, aprendizaje automático y simulaciones predictivas. La mayoría de las empresas tienen dificultades para comprender el comportamiento de sus clientes y más aún para gestionarlos activamente. Esta actualización combina la experiencia de Teradata en integración de datos, analítica avanzada y gestión de la interacción multicanal. Es así como los profesionales del marketing  pueden considerar a cada cliente de manera individual incrementado la tasa de respuesta, reduciendo pérdidas y garantizando  mayor satisfacción de clientes.

Sin embargo debido a que  la complejidad de los canales se incrementa a una velocidad sin precedentes aunado a que los clientes interactúan en diversas formas y a través de diversos dispositivos, resulta complicado para las compañías comprender y optimizar el recorrido del cliente. Teradata proporciona una plataforma flexible y escalable para analíticas multigénero avanzadas  así como para gestión de las interacciones multicanal en tiempo real.

“Queremos que las empresas crezcan aumentado ventas, reduciendo la pérdida de clientes y aumentando su satisfacción. La actualización de  Customer Journey aporta analítica adicional para que los expertos del marketing puedan comprender de mejor manera  las experiencias de los clientes y luego, en forma proactiva, optimizar los recorridos relacionados”, comentó Dan Harrington, Vicepresidente Ejecutivo, Servicios de Soporte y Consultoría de Teradata.“Nuestra solución cuenta con la tecnología necesaria y la experiencia de consultoría para llegar al mercado más rápidamente. Con Teradata, las empresas pueden tener un centro completo, sin necesidad de elaborar una solución con distintos proveedores”.

“Obtener el compromiso del cliente cada vez es más difícil y costoso debido a la cantidad de canales, tecnologías, aplicaciones de análisis y nuevas presiones competitivas”, explicó Suzanne Smith, Directora de Análisis Empresarial de Lowe’s Companies, Inc. “No obstante, estamos progresando con la amplia experiencia de los asesores de Teradata, que nos ayudan a descubrir, impulsar y optimizar los recorridos de los clientes para aumentar el retorno de la inversión en marketing”.

La solución Customer Journey de Teradata ayuda a las compañías a entender y optimizar la experiencia de cada cliente a lo largo del tiempo, en todos los canales y puntos de contacto en tiempo real. Al brindarles a los profesionales de marketing esta visión holística, la perspectiva analítica y la automatización integrada, estos pueden ejecutar miles de campañas multicanal individualizadas y simultáneas, sin necesidad de incorporar personal.

Las nuevas capacidades proporcionan beneficios más rápidamente, facilitan la implementación y mejoran la experiencia de usuario.

  • Análisis  integrado – recorrido del cliente,  brindan una mejor comprensión del recorrido de los clientes, así como puntos de entrada ideales para interactuar con ellos. Los profesionales de marketing pueden usar esta funcionalidad para llegar a los clientes en un momento específico, como es el caso de la rotación de clientes, con ofertas personalizadas para influir en sus decisiones y así logar el resultado de negocio deseado.
  • Visualizaciones del recorrido de la comunicación muestran de qué manera se desenvuelven los clientes a través de una campaña, de modo que los profesionales de marketing puedan evaluar los factores que influyen en su  toma de  decisiones  al  aceptar o rechazar una oferta. Se pueden redefinir los parámetros para conseguir un rendimiento de marketing mejorado.
  • Visualizaciones para modelos de autoaprendizaje muestran la relación entre el perfil  del cliente (edad, ingresos, etapa de la vida, situación de vida, etc.) y la tasa de respuesta. Esto permite a los profesionales de marketing saber qué clientes van a responder a un plan determinado de ofertas para así planificar las comunicaciones.
  • Simulación de la oferta en tiempo real otorga la capacidad predictiva para ver el impacto que provocará un nuevo mensaje, una oferta o una estrategia en campañas existentes. Al comprender el efecto que tendrá en los clientes objetivo y básicamente el potencial de respuesta, los profesionales de marketing pueden lanzar y desarrollar campañas más eficaces optimizando  su estrategia de ofertas.
  • “Traiga su propio código modelo” permite introducir modelos de terceros o generados internamente para optimizar el mensaje a clientes, asegurando que el trabajo previo no se desperdicie.

Además de tecnología líder en la industria, Teradata también ofrece consultoría especializada para garantizar que las empresas hagan realidad estas capacidades de manera rápida y al precio correcto. Entre los asesores de Teradata existen profesionales en analítica avanzada y expertos en marketing que ocuparon cargos ejecutivos en empresas prominentes en las más diversas industrias. Con el foco en las capacidades de las empresas y más allá de su tecnología, nuestro equipo ofrece soluciones específicas para las necesidades, los datos y las herramientas organizacionales del cliente.

La solución Customer Journey de Teradata está disponible de manera inmediata en todo el mundo. Las nuevas  funcionalidades estarán disponibles en el segundo trimestre de 2017, con todas las funciones ya implementadas para junio de 2017.

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Teradata lanza IntelliCloud

Teradata lanza IntelliCloud

Teradata, empresa líder en soluciones analíticas, anunció el lanzamiento de Teradata IntelliCloud, la nueva generación de oferta de soluciones en la  nube gestionada de forma segura, la cual  brinda servicio de software analítico y de datos (SaaS). La oferta se encuentra disponible con nuevas opciones de implementación: Teradata IntelliFlex, la iniciativa insignia de plataforma de almacenamiento de datos que Teradata implementará y gestionará en sus propios centros de datos, la infraestructura de nube pública global de Amazon Web Services (AWS) y más adelante, Microsoft Azure.

Al aprovechar el software, la capacitación, las herramientas y las aplicaciones del ecosistema en los que los clientes de Teradata ya invirtieron en sus instalaciones locales, IntelliCloud asegura una completa coherencia del software, al tiempo que aumenta la agilidad empresarial y promueve la atención sobre la información analítica basada en datos que generan resultados significativos.

“La demanda de servicios en la nube aumenta todos los días. De hecho, para 2020, el 90 por ciento de nuestros clientes espera tener un entorno de nube híbrida y más del 85 por ciento espera comprarlo ‘como servicio’ para el almacenamiento de datos,” dijo Oliver Ratzesberger,  Vicepresidente Ejecutivo y Director de Productos de Teradata.

Según Gartner, cada vez más clientes exigen que las ofertas de servicios sean compatibles con escenarios híbridos que incorporan tanto tecnología tradicional como nuevas tecnologías en la nube  creando de esta manera un entorno de TI híbrido. El diseño de IntelliCloud lo hace compatible con este tipo de enfoque híbrido moderno, con servicios por suscripción integrales en línea con las prioridades de los clientes.

“Teradata es la única compañía que aborda estas necesidades con soluciones sencillas que combinan software de análisis de datos como servicio con opciones y flexibilidad de implementación sin precedentes”, comenta Ratzesberger. “En definitiva, IntelliCloud hace ver a nuestros clientes cómo la información analítica es benefica para sus empresas. Consideramos que es una de las razones por las que Teradata ha conseguido recientemente la más alta posición por su visión completa en el Cuadrante Mágico de Gartner sobre Soluciones Analíticas de Gestión de Datos”.

“Teradata es la única compañía que aborda estas necesidades con soluciones sencillas que combinan software de análisis de datos como servicio con opciones y flexibilidad de implementación sin precedentes”, comenta Ratzesberger. “En definitiva, IntelliCloud hace ver a nuestros clientes cómo la información analítica es benefica para sus empresas. Consideramos que es una de las razones por las que Teradata ha conseguido recientemente la más alta posición por su visión completa en el Cuadrante Mágico de Gartner sobre Soluciones Analíticas de Gestión de Datos”.

La oferta de IntelliCloud, que se brinda en opciones de suscripción mensual, anual o a tres años, les permite a los clientes enfocarse en la información analítica y no preocuparse por la instalación, ejecución de software o infraestructura subyacentes. Los servicios están diseñados de manera sencilla y completa. Entre las opciones iniciales se encuentran:

  • Opción de Teradata Database, Teradata Aster Analytics o software de Hadoop de Cloudera o Hortonworks.
  • Servicios de infraestructura incluyendo implementación y gestión de la plataforma, asistencia para la implementación y el  aprovisionamiento, seguimiento y gestión del sistema, mejoras de software y de seguridad, encriptado de datos en movimiento y almacenados, seguridad empresarial y soporte cloud.
  • Paquetes de servicios de infraestructura, que incluyen instalación y gestión de la plataforma, asistencia para la integración y el aprovisionamiento, monitoreo y mantenimiento del sistema, revisiones y actualizaciones de software, cifrado de datos en movimiento y en reposo, seguridad de clase empresarial, y soporte en la nube de primer nivel;
  • Opciones de implementación que abarcan los equipos de Teradata e IntelliFlex en los centros de datos de la compañía y también infraestructura de nube pública AWS, a la que seguirá este año Microsoft Azure y finalmente instalaciones locales.
  • El 99,9% de la disponibilidad del servicio está garantizada por la infraestructura gestionada en los centros de datos de Teradata.
  • Aplicaciones del ecosistema analítico incluyendo Teradata QueryGrid, Teradata AppCenter, Demand Chain Management, Industry Data Models.

Los clientes podrán controlar sus cuentas IntelliCloud con una consola de administración simple y basada en web, que permite monitorear la utilización del sistema, programar copias de seguridad, configurar o modificar parámetros de seguridad y poner en marcha recursos de nube adicionales, entre otras funciones.
Teradata ha invertido en auditorias rigurosas de sus ofertas de nube gestionada llevadas a cabo por terceros para demostrar su conformidad con las normas de seguridad y las mejores prácticas de la industria, tales como ISO 27001 y SOC 2, y las más recientes SOC 1, PCI e HIPAA.

Teradata IntelliCloud es compatible con los mismos casos de uso y las cargas de trabajo empresariales disponibles con los sistemas locales de Teradata, aunque tiene la ventaja de que otorga el precio por suscripción en un modelo de software como servicio. Las áreas de producción, pruebas, desarrollo y control de calidad constituyen los casos de uso habituales para las compañías que ejecutan su ecosistema analítico totalmente en IntelliCloud. Los casos de uso de nube híbrida para los clientes de IntelliCloud que también usan el sistema local de Teradata incluyen la recuperación ante desastres en la nube, cloud bursting, data marts y data labs en la nube.

Los clientes de Teradata IntelliCloud pueden acceder al servicio a través de una conexión de red segura. Los servicios de IntelliCloud estarán disponibles durante el primer trimestre de 2017 inicialmente en algunas regiones de AWS en EE. UU., así como en IntelliFlex y otras plataformas en centros de datos de Teradata en EE. UU. Las opciones de implementación se ampliarán en los próximos trimestres para incluir regiones de nubes públicas internacionales de AWS y Azure, centros de datos globales de Teradata, para llegar finalmente a implementaciones en instalaciones locales de clientes.

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Information Builders y Teradata sellan acuerdo de distribución

Information Builders y Teradata sellan acuerdo de distribución

Information Builders, fabricante especializado en business intelligence (BI) y analítica, integridad e integración de la información, ha sellado un acuerdo de distribución a nivel mundial con Teradata, compañía especializada en el desarrollo de soluciones analíticas y de data warehousing. Como resultado de esta alianza, sus clientes podrán obtener en un único punto de compra tecnologías avanzadas de analítica, business intelligence, data warehousing y Hadoop.

Information Builders y Teradata comenzaron a colaborar en Norteamérica hace 20 años. Entre sus clientes se encuentran firmas de los sectores más variopintos, como finanzas, retail, transporte, gobierno, seguros y sanidad. Este nuevo acuerdo, que se extiende ahora al resto del planeta, persigue también ayudar a las organizaciones a alcanzar más rápido sus retos empresariales, empleando soluciones in-memory e in-database, así como de big data, analítica, gestión de datos y Hadoop.

El potencial de WebFOCUS

En particular, WebFOCUS, la plataforma de BI y analítica de Information Builders, ayuda a las organizaciones a resolver cualquier necesidad que puedan tener en materia de analítica tanto sus usuarios avanzados como sus empleados no técnicos que trabajan cara al cliente. Esta solución facilita el acceso rápido a todos los datos, precisos y actualizados, sitos en cualquier tipo de sistema, proceso o agente, simplificando la integración de la información y garantizando que las decisiones se fundamenten en datos de confianza.

El big data analytics es un mercado de rápido crecimiento. Los clientes y prospectos de Teradata gozan de la posibilidad de reducir el tiempo y los recursos que exigen sus proyectos de big data, al tiempo que mejoran el retorno de la inversión realizada”, afirma Gerald Cohen, presidente y CEO de Information Builders. “A través de esta alianza con Teradata podremos proporcionar a nuestros clientes todo el potencial de la analítica de datos”.

 El posicionamiento tecnológico de Teradata engarza perfectamente con la propuesta de Information Builders. Esta alianza proporcionará al mercado una oferta sin parangón en el ámbito de la analítica de datos, garantizando la excelencia de sus arquitecturas y optimizando sus oportunidades de negocio”, indica Scott Collins, Vicepresidente de Alianzas Globales en Teradata.

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Teradata presenta Agile Analitics Business Consulting

Teradata presenta Agile Analitics Business Consulting

Teradata, la compañía de análisis de grandes volúmenes de datos, anunció la solución RACE (por sus siglas en inglés, Rapid Analytic Consulting Engagement/ Proyecto de Consultoría Analítica Rápida), que consiste en una metodología ágil de tecnología agnóstica utilizada para brindar al cliente información acerca del valor agregado potencial que recibiría de las soluciones analíticas antes de realizar cualquier inversión al respecto. La vasta experiencia y competencias que tiene Teradata para generar resultados de alto impacto en las empresas combina el conocimiento del negocio, la ciencia de datos y la tecnología en un proceso comprobado, con un tiempo de entrega del proyecto completo en tan solo de seis a diez semanas, en vez de meses.

En esencia, el servicio RACE de la compañía aprovecha el valor de las soluciones de  negocio de propiedad intelectual de Teradata, las cuales son resultado  de la experiencia de la empresa a través de miles de casos de éxito de los clientes.

Las soluciones  resultantes están especializadas por industria y/o por área del negocio y actúan como acelerador del valor al identificar las soluciones analíticas más importantes y valiosas para ayudar a los clientes a obtener resultados más rápidos de las inversiones en sistemas analíticos y datos, mientras que se reducen los riesgos relacionados con las iniciativas complejas de sistemas analíticos.

El servicio RACE de Teradata llega en un momento en el que se espera conocer el potencial retorno de inversión y el impacto estratégico en el negocio que podrían generar todas las soluciones analíticas antes de hacer la inversión, a pesar de que existen complejas variables en el cálculo de proyecciones.

Factores clave como la entrada de nuevas fuentes de datos, incluyendo los datos de sensores del Internet de las Cosas (IoT) así como la proliferación de nuevas técnicas analíticas, hacen más complicado que los usuarios del negocio implementen y utilicen las soluciones analíticas.

Al contar con la visibilidad detallada que aporta las soluciones de Valor Agregado de Teradata, los clientes de RACE comenzarán los proyectos teniendo una hoja de ruta clara con datos acerca de cuándo y cómo el proyecto generará el retorno de inversión.

El método de RACE está integrado por tres fases principales:

  1. Alineación: Teniendo la Solucion de Valor Agregado como punto de partida, los consultores analíticos de Industria  de Teradata ayudan al cliente a identificar y  alinear los casos de uso de mayor valor potencial, así como a validar la disponibilidad de los activos clave de datos para sustentar el caso de uso.
  2. Creación: Los científicos de datos de Teradata cargan , preparan los datos y  desarrollan modelos analíticos nuevos o existentes para los casos de uso seleccionados. Esta fase implica interacciones rápidas con los usuarios del negocio para garantizar que la información analítica genere los resultados planeados en la compañía.
  3. Evaluación: Los consultores analíticos  por industria  de Teradata analizan los resultados y documentan el potencial retorno sobre la inversión que generarían los casos de uso analíticos a escala para desarrollar un plan de implementación para el cliente.

“Las empresas que utilizan los servicios de consultores analíticos de industria esperan obtener información basada en la experiencia de lo que funciona y lo que no. Los consultores de Teradata lo saben, por lo que utilizan tácticas comprobadas para generar de forma habitual resultados de alto impacto para nuestros clientes”, comentó Dan Harrington, Vicepresidente Ejecutivo de servicios de consultoría y soporte de Teradata.

“Además de contar con una exclusiva perspectiva de consultoría, Teradata también aprovecha sus habilidades técnicas para elaborar la arquitectura de los ecosistemas analíticos, así como para implementarlos y administrarlos. La ejecución integral del programa, que Teradata por sí solo puede realizar, simplifica la vida de nuestros clientes y reduce el riesgo de manera significativa”.

Las soluciones de Valor Agregado de Teradata aportan una base comprobada para que los equipos de Consultoría de Teradata ayuden a las empresas a:

o       Identificar y establecer prioridades de los casos de uso que están alineados con los objetivos  estratégicos de la empresa y generan un impacto medible en el negocio;

o       Definir los elementos precisos de cada caso de uso analítico, incluyendo la atención de las preguntas comerciales de la empresa, los datos que sean necesarios, las técnicas analíticas comprobadas, los indicadores clave de desempeño pertinentes y el margen de mejora comprobada

o       Evaluar la madurez de las capacidades analíticas existentes para identificar las pequeñas lagunas y las soluciones recomendadas para garantizar que las inversiones en capacidades analíticas estén alineadas con los objetivos estratégicos de la empresa.

Las soluciones de Valor Agregado  están listas para utilizarse y  definen cientos de casos de uso analíticos en dos dimensiones: en el ámbito  empresarial y en el  industrial.

El ámbitos empresarial incluye clientes y marketing ; cadena de distribución; producto; operaciones; infraestructura y activos, así como finanzas y riesgos. Estos ámbitos empresariales funcionales posteriormente se amplían con el contenido específico de la industria cuando sea aplicable. Ejemplos de esto son los casos de uso que se anunciaron recientemente: Customer Satisfaction Index y Communications Compliance.

“Previamente teníamos confianza en Teradata porque sobresale como proveedor de tecnología de sistemas analíticos, pero en cuanto contratamos sus servicios de sistemas analíticos y de ciencia de datos para negocios, fue evidente el beneficio gracias a su  vasta experiencia,” comentó  David Bloch, Director General de estrategia de analítica y datos de Vodafone Nueva Zelanda. “Teradata llegó preparado con casos de uso prácticos y de la vida real para garantizar que estuviéramos obteniendo el mayor valor de nuestros datos mediante las  soluciones de Valor Agregado de la industria de las comunicaciones. En cuestión de semanas, utilizando la metodología RACE, teníamos un plan del proyecto personalizado y a la medida; lo mejor de todo es que estamos convencidos de que nuestra inversión tendrá los resultados comerciales esperados.”

“Nuestra investigación demuestra que los usuarios del 79% de las organizaciones no cuentan con las habilidades necesarias para aplicar los sistemas analíticos avanzados. Esta falta de habilidad es el principal motivo por el que se encuentran insatisfechos con sus proyectos,” aseguró David Menninger, Vicepresidente Ejecutivo y Director de Investigación de Ventana Research. “Las Soluciones  de Valor Agregado de Teradata ayudarán a proporcionar capacidades y mejores prácticas que necesitan las empresas para poder alcanzar resultados satisfactorios y un sólido retorno de su inversión”.

Los Proyectos de Consultoría Analítica Rápida (RACE) y las soluciones de Valor Agregado de Teradata  ya están disponibles.

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Teradata proporciona análisis de datos streaming para IoT

Teradata proporciona análisis de datos streaming para IoT

Teradata compañía de análisis de grandes volúmenes de datos y aplicaciones de marketing anunció la creación de su equipo Global de Análisis para IoT (Internet de las cosas por sus siglas en ingles IoT, Internet of things) en el ámbito de la División Teradata Labs. Ubicado en Estados Unidos, Inglaterra e India, Teradata Labs se dedica al desarrollo de innovaciones para maximizar el valor del Análisis de las Cosas (en sus siglas en inglés, AoT). El equipo de operaciones especiales está conformado por científicos de datos, ingenieros de datos y diseñadores de software, cuya misión es desarrollar nuevas soluciones y servicios de analítica basados en la nube, destinadas a simplificar el análisis avanzado, el movimiento de datos y la gestión de base de datos para Internet de las cosas.

Las personas más capaces en Teradata se concentran en desarrollar las mejores tecnologías para impulsar el Análisis del Internet las Cosas,” afirmó Oliver Ratzesberger, Presidente de Teradata Labs. “A través de esta noticia, hacemos que sea más fácil para nuestros clientes el desplazamiento de los datos provenientes de sensores y optimizamos los sistemas de manejo de datos, permitiendo trabajar con grandes volúmenes de datos y aplicar analíticos avanzados en los flujos de información IoT, todo ello en tiempo real. Ofrecemos a nuestros clientes herramientas y tecnologías de gran alcance para analizar datos IoT y obtener así,  nuevos conocimientos, aplicaciones y casos de uso.”

Teradata Aster Analytics: en cualquier momento y lugar

Teradata Aster Analytics, responde a la gran pregunta “por qué sucedió esto” por medio de la utilización de datos IoT. Las funciones analíticas prediseñadas incluyen nuevas capacidades de elaboración de datos IoT y técnicas de aprendizaje automático para entender y detectar patrones en el comportamiento del equipo rápidamente. Esto puede utilizarse para mitigar riesgos, reducir costo de mantenimiento, tiempo de inactividad y aumentar la productividad, entre otras cosas.

Teradata Aster Analytics permite encontrar de manera más fácil y rápida conocimientos significativos y relevantes ocultos en volúmenes masivos de datos IoT con un rendimiento de milésima de segundo.

Muchos modelos de aprendizaje automático generados pueden ser llevados de forma sencilla para funcionar en cualquier entorno operable que ejecute Java. El kit desarrollador de software Teradata Aster Scoring SDK (software developer’s kit)  permite a los analistas implementar de manera simple los modelos de Aster correspondientes a  análisis de datos  en  cualquier servidor avanzado de IoT, nubes públicas y centros de datos.

Rápidas capturas y distribución de  flujos de datos IOT a través de las innovaciones de Teradata Listener 

Teradata está ampliando las funcionalidades IoT de Teradata Listener con conectores que vuelven más simple la tarea de adquirir y distribuir las corrientes de información de sensores para el análisis. Capturar y gestionar continuos flujos de información habitualmente es un trabajo complejo e intensivo. Las nuevas opciones de conectividad permiten que Teradata Listener entregue de una forma más fácil y rápida la transmisión de nuevos datos de sensores a la arquitectura unificada de datos, Teradata Unified Data Architecture, tanto en sitio (on-premise) como en la nube.

Unidad de Análisis Global de IoT

La unidad de Análisis IoT está aplicando mayormente el aprendizaje automático (machine learning) y técnicas de análisis avanzado para la administración del sistema y tareas de desarrollo y operaciones, DevOps. Mediante la aplicación del aprendizaje automático a los sistemas Teradata, se soluciona el rendimiento complejo y los problemas de congestión de la carga de trabajo en segundos.

Los servicios AoT de Teradata proporcionan incontables soluciones para nuestros clientes, incluyendo:

  • La detección y alertas oportunas vía analíticos predictivos que permiten encontrar y corregir problemas de equipos y dispositivos de forma más rápida, reduciendo reparaciones, costos de garantía y protegiendo la reputación de la marca.
  • Continuo monitoreo de recursos para permitir nuevas oportunidades de ingresos y estrategias de fijación de precios basados en modelos trabajo por uso hora – pago en lugar de la modalidad de adquisiciones.
  •  Monitoreo en tiempo real y análisis de recursos físicos, permitiendo a las compañías entender y actuar de acuerdo a una variedad de análisis en tiempo real, incluyendo alertas de seguridad, uso de energía y combustible, tiempo inactivo, piezas defectuosas, geoposicionamiento, entre otras. “Teradata se ha posicionado con éxito desde una perspectiva de producto y servicios para impulsar el Análisis del Internet de las Cosas. Más del 70 por ciento de los ecosistemas analíticos del IoT utilizan plataformas de descubrimiento de datos, aplicaciones analíticas, almacenamiento de datos empresariales y centros de datos”, sostuvo John L. Myers, Director de Investigaciones en Enterprise Management Associates, citando la investigación reciente sobre Internet de las Cosas que la firma de análisis condujo entre 250 líderes globales en tecnología y negocios. “En comparación, hoy esos ecosistemas están utilizando relativamente menos Hadoop (13.2% de los entornos) o almacenes de datos NoSQL (13.6%)”. Las nuevas tecnologías y servicios de Teradata se encontrarán disponibles a partir del segundo trimestre de 2016.

Las nuevas tecnologías y servicios de Teradata se encontrarán disponibles a partir del segundo trimestre de 2016.

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Teradata anuncia cambio de CEO

Teradata anuncia cambio de CEO

Teradata dio a conocer que su Consejo de Administración seleccionó a Víctor L. Lund como nuevo Presidente y CEO (Chief Executive Officer) de la compañía. Lund ha formado parte del Consejo Administrativo de Teradata desde septiembre de 2007 y ahora, reemplazará a Mike Koehler, quien dimitió a las posiciones de Presidente de Teradata, CEO y Director del Consejo Administrativo.

A lo largo de su carrera, Lund supervisó y llevó a cabo procesos de transformación, crecimiento y desarrollo de organizaciones de diversos sectores de la industria. El ejecutivo posee una fuerte experiencia operativa y de liderazgo, conocimiento en administración de finanzas así como una perspectiva de negocio global.

Víctor ha contribuido de forma valiosa al equipo directivo de Teradata y ha tenido un rol clave en la supervisión de la evolución de Teradata” sostuvo Jim Ringler, Presidente del Consejo Administrativo de Teradata. “Víctor es un ejecutivo competente que cuenta con un profundo entendimiento de nuestro negocio y de las operaciones y estrategias que estamos implementando. En Teradata, estamos llevando a cabo una transformación completa que abarca tanto nuestra tecnología como la estrategia de mercado. Confiamos en que bajo el liderazgo de Víctor, Teradata se encontrará bien posicionada para alcanzar los beneficios de esta transformación y progresar en base a las fortalezas de la compañía, impulsando el crecimiento a largo plazo y aumentando el valor de los accionistas. Como CEO, Víctor estará altamente enfocado en el desarrollo organizacional y en la planificación de la transición, proporcionando el liderazgo requerido en esta nueva fase de la compañía”.

En nombre del Consejo Administrativo y la empresa, deseo agradecer a Mike por su gran aporte a Teradata. A lo largo de su ejercicio como CEO, Mike potenció la posición de liderazgo de la compañía en datos y analítica, obteniendo el reconocimiento constante de los analistas líderes de la industria por innovación tecnológica. Mike es reconocido por su gran compromiso en generar casos de éxito de clientes”, agregó Ringler.

Por su parte, Koehler afirmó, “Ha sido un privilegio liderar el talentoso equipo de Teradata en los últimos 14 años y estoy enormemente orgulloso de los logros alcanzados por Teradata durante mi gestión. Creo que ahora es el momento correcto para que un nuevo liderazgo impulse el crecimiento de la compañía”.

Es un honor ser nombrado Presidente y Chief Executive Officer de Teradata,” aseveró Lund. “A lo largo de mi participación en el Comité Administrativo de Teradata he obtenido un profundo conocimiento de donde nos encontramos ahora pero, lo que es más importante aún,  es hacia dónde necesitamos ir. Tanto Teradata como su transformación me apasionan y pIaneo supervisar una implementación rigurosa de los cambios que necesitamos. Con el apoyo del talentoso equipo de Teradata, optimizaremos nuestra estrategia de mercado, desarrollaremos nuevas soluciones flexibles basadas en la nube requeridas por nuestros clientes, fortaleceremos nuestra organización y liderazgo y entregaremos valor a nuestros accionistas”.

ACERCA DE VICTOR L. LUND

Anteriormente, Lund fue presidente del Comité de Auditoría en el Comité Directivo de Teradata. Además, desde diciembre de 2006 hasta febrero de 2012 fue consejero del Comité Administrativo de DemandTec, Inc., una empresa de aplicaciones que cotiza en bolsa.

Previamente, Lund fue consejero de Administracion de Mariner Health Care, Inc., una compañía de servicios de cuidado de la salud a largo plazo, desde 2002 a 2004, y fue vicepresidente de Albertson’s, Inc. desde 1999 a 2002. También fue presidente del Comité Directivo de American Stores Company desde 1995 hasta 1999 y su CEO entre 1992 y 1999. A lo largo de sus 22 años de carrera en American Stores, Lund ocupó diversas posiciones directivas de operaciones. Asimismo, el ejecutivo se desempeñó como director de Service Corporation International y colaboró en numerosos Comités de compañías que cotizan en bolsa, incluyendo Del Monte Foods Company y Delta Airlines.

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Teradata y Knowledgent se unen para ayudar a las firmas de cuidado de la salud a identificar de manera eficiente el riesgo de los pacientes

Teradata y Knowledgent se unen para ayudar a las firmas de cuidado de la salud a identificar de manera eficiente el riesgo de los pacientes

Una nueva colaboración entre las empresas de análisis de datos líderes valoradas con la más alta calificación, proporcionarán una visión más profunda sobre los riesgos de salud de los pacientes, lo que promete mejorar su experiencia y al mismo tiempo, reducir los costos.

Teradata Corp., compañía de análisis de grandes volúmenes de datos y aplicaciones de marketing, y Knowledgent, una compañía de consultoría de información y estrategia de grandes volúmenes de datos que mejora el bienestar de las personas y los negocios a través de los datos, anunciaron su asociación para aprovechar el análisis predictivo y aumentar la efectividad del análisis de riesgo de salud.

La asociación es oportuna ya que los contribuyentes de la salud (compañías de seguros y el gobierno) y proveedores (doctores y organizaciones de servicios médicos) buscan reducir tasas de admisión y reingreso hospitalario.

Al mejorar la capacidad para cuantificar y analizar el estado de salud del paciente con base en la necesidad de admisión en el hospital, se conduce a la prestación de atención específica a los pacientes que más necesitan intervención. Las mejoras en la salud resultantes dan lugar a un menor número de hospitalizaciones y a la reducción de los gastos médicos asociados.

Los proveedores de salud están buscando cada vez más un enfoque apoyado en datos para reducir sus tasas de readmisión dentro de los 30 días siguientes, debido a las multas impuestas por el Programa de Reducción de Admisiones en el Hospital, Ley de Cuidado de Asequibilidad y Protección a Pacientes. Estas presiones regulatorias y financieras vuelven más importante que nunca que los proveedores puedan identificar a los pacientes con mayores probabilidades de solicitar la readmisión al hospital y tomar medidas para individualizar el cuidado preventivo.

“Las organizaciones de atención en salud se enfrentan al reto de incrementar la calidad de atención al paciente y a su vez reducir costos, pero la mayoría de las soluciones existentes de calificación del riesgo no proporcionan un conocimiento profundo acerca de las necesidades individuales de los pacientes”, comentó Jason Janetzke, Director Senior de Marketing Global de Teradata.

“Es el momento adecuado para que las comunidades de atención en salud se beneficien de la analítica avanzada para calificar riesgos específicos de enfermedades basada en una escala más amplia de grandes volúmenes de datos, la cual puede mejorar las experiencias del paciente, prevenir enfermedades y reducir costos. Nuestra colaboración con Knowledgent ofrece un resultado excelente en todas las dimensiones de la ecuación del cuidado de la salud”.

Las tecnologías de big data permiten a las organizaciones de la salud aprovechar todos los datos relevantes de la empresa al momento de calcular la puntuación de riesgo específica del estado de la enfermedad de un paciente. En un entorno de grandes volúmenes de datos, los datos por Reclamaciones, Registros Médicos Electrónicos (EMR), Resultados de Laboratorio, Imágenes Médicas, Notas sobre Gestión de Atención, encuestas a los miembros y fuentes de datos demográficos y psicográficos pueden ser analizados colectivamente para determinar el Riesgo de los pacientes y obtener información que antes era imposible recopilar.

El Registro Unificado de Pacientes de Knowledgent coteja puntos dispares de datos dentro de una visión longitudinal del paciente, facilitando el análisis y presentación de informes sobre los datos de los pacientes. La combinación de la experiencia en el cuidado de la salud y la ciencia de datos de Knowledgent con Teradata Aster Analytics permite analíticas avanzadas y nuevos análisis predictivos.

“La Calificación de Riesgo según el estado de la enfermedad ha mostrado resultados impresionantes entre los primeros usuarios que buscan reducir las admisiones y readmisiones mediante el aprovechamiento de la información de las bases de datos de los pacientes”, comentó Mateo Arellano, Socio de Salud de Knowledgent.

“Los modelos analíticos predictivos de Knowledgent se utilizan para identificar a los pacientes que ingresan en un hospital con la más alta probabilidad de reingreso debido al estado específico de la enfermedad, permitiendo a los proveedores enfocar sus esfuerzos y recursos de seguimiento (incluyendo la gestión de casos, atención de enfermería y visitas de especialistas) en aquellas personas más vulnerables. La incorporación de Teradata Aster Analytics aporta dimensiones analíticas basadas en múltiples comportamientos para comprender los factores de riesgo del paciente”.

Entre los numerosos ejemplos de los beneficios de implementar analíticas de puntuación de riesgo se encuentra una compañía de seguros de la salud de Pennsylvania que pudo reducir más del 40% de su tasa de ingreso esperada por insuficiencia cardíaca, a través del uso del análisis predictivo de puntuación de riesgos combinado con cuidado preventivo proactivo.

Además, una red de proveedores de atención médica en las Carolinas aprovechó el análisis predictivo para calcular la calificación de riesgo de readmisión por EPOC (Enfermedad Pulmonar Obstructiva Crónica) y al hacerlo pudo reducir su tasa de reingreso por EPOC del 21% al 14%. Al observar la salud de sus pacientes mediante la condición de la enfermedad y no en  conjunto, estas organizaciones han podido dirigir los recursos a sus pacientes más vulnerables, mejorando la salud del paciente y a la vez reduciendo significativamente las hospitalizaciones y readmisiones.

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Big Data: ¿cuál es el siguiente paso?

En un mundo donde el crecimiento de datos es exponencial, vale detenerse a observar el camino recorrido de las tecnologías destinadas al análisis de la información y cómo éstas se transformarán en el futuro cercano.

Los desafíos tecnológicos actuales dependen de las oportunidades que se presentan en el mercado. Por un lado, las compañías pretenden explotar tipos de datos que históricamente no eran prioritarios.

La forma tradicional de almacenamiento de datos, por ejemplo, abarcaba especialmente información grabada proveniente de sistemas de facturación, atención a clientes y ERP.

En la nueva generación de análisis, podemos explotar información en forma de texto, voz, sensorial, entre otros tipos.

Por otra parte, la generación de información es cada vez más grande, mientras que los presupuestos de TI no lo son.

Usualmente, dichas inversiones son limitadas, por lo que se vuelve vital pensar en modelos económicos nuevos que permitan a las empresas recolectar y analizar la información.

En este sentido, los nuevos modelos económicos incluyen una arquitectura de bajo costo, no solo para la parte de hardware y software, sino también en el despliegue de nuevas tecnologías que reduzcan los costos.

En relación a big data, es probable que dentro de cinco años ya no utilicemos este término. En el futuro, lo que hoy llamamos big data incluirá datos estructurados y no estructurados para generar expectativas en lo que vamos a analizar, por lo que ya no podremos pensar más en big data como algo separado.

No importa si se trata de datos pequeños, grandes, cuadrados, circulares o triangulares; lo que se pretende es integrar esa información y volverla disponible para quienes toman las decisiones.

La base girará en torno al conjunto de herramientas que emergerán, necesarias para manejar la integración a través de múltiples tipos de datos, sistemas de archivos y tecnologías. En este sentido, nos referiremos a la capacidad de la arquitectura unificada de datos que permite aunar el acceso a la información de distintos tipos en un solo entorno analítico.

Asimismo, si tenemos que nombrar la capacidad tecnológica más disruptiva de los últimos diez años, diremos que es la colección de tecnologías para analizar diferentes tipos de datos.

Hace diez años, recolectábamos vastas cantidades de datos grabados y elegíamos la mejor relación de base de datos para un datawarehouse empresarial. En la actualidad, es imposible pensar en una sola tecnología que resuelva todo este gran problema: se necesitan múltiples tecnologías dentro de un sistema de igual enfoque

Entonces, hemos evolucionado de un mundo en el que las empresas se concentraban en un solo datawarehouse empresarial centralizado, a un universo que contiene tanto tecnologías de código abierto como Hadoop y tecnologías comerciales.

Por último, las distintas ubicaciones geográficas e industrias demandan análisis de datos de acuerdo a su competitividad y desempeño en el mercado. En este sentido, donde exista competencia, seguramente habrá innovación en el uso de los datos.

Por Stephen Brobst, Chief Technology Officer de Teradata

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¿Cómo aprovechar el verdadero valor de Big Data?

¿Cómo aprovechar el verdadero valor de Big Data?

En la carrera para estar cada vez más cerca de los clientes, las empresas llegan a acumular una gran cantidad de información innecesaria. Sin saber qué hacer, terminan en proyectos de big data destinados al fracaso. ¿Qué le parece resolverlo pensando en ‘big data value’?

Una reciente encuesta mundial de Gartner reveló que el 73% de las organizaciones han invertido o planean invertir en big data en los próximos dos años. El número de empresas que dicen no tener planes para invertir en estrategias de análisis de datos no estructurados se redujo de 31% en 2013 al 24% en 2014.

Pero eso no es todo. Los números son optimistas pero en la práctica puede ser diferente, ya que la mayoría de los proyectos tiende a fallar debido a que las empresas y los ejecutivos no consideran el hecho de que big data no sólo consiste en el almacenamiento de gran cantidad de información.

El término ‘big’ se encuentra vinculado al tamaño pero, más que eso, también se relaciona con la cantidad de información heterogénea con la que la empresa tendrá que lidiar, como: forma, tipo de información, estructurada, no estructurada, texto, clics, etc.

Por otro lado, el denominado ‘Data Lake’ recibirá una gran cantidad de información y, para ello, la empresa debe estar preparada a fin de procesar diferentes datos, separarlos, analizarlos y agruparlos de manera adecuada y eficiente.

 

Almacene, descubra y actúe

big-data¿Y si miramos a través de una lupa el término ‘big data’? Podemos ver estas dos palabras como pequeñas al lado de una tercera: ‘value’. Es decir, ’big data value’.

La pregunta es, ¿qué sentido tiene que almacenemos un universo de datos si no se extrae el valor de los mismos? El valor dependerá del tipo de negocio o estrategia que la organización está buscando.

Así como es importante almacenar lo que hace sentido, también lo es deshacerse de lo que no genera valor. De tal forma, las empresas no necesitan y no deben mantener costos innecesarios sólo por el hecho de acumular datos.

Algunas preguntas sencillas serán necesarias para ayudar a determinar por cuánto tiempo se requerirá la información. Por ejemplo, para definir con certeza el comportamiento estacional de un producto, las informaciones sobre las ventas de años anteriores son necesarias para obtener el valor de los datos y tomar las acciones necesarias.

Una vez que las empresas definen y aprenden a manejar la cantidad, variedad (diversas fuentes y tipos de datos) y calidad, pueden comenzar a generar la rentabilidad a través de la investigación de lo que es útil o no para su negocio.

Una vez que se tiene todo listo, se abre la oportunidad de ser creativos y comenzar con el descubrimiento y experimentación en el que varios datos son sometidos a nuevas preguntas, filtros y modelos estadísticos. El análisis de esas respuestas e indicadores revelará mejores caminos para la toma de decisiones en la organización. La información se vuelve inútil si no se actúa en base a sus resultados.

Por citar un ejemplo, si se observa un aumento en las ventas de ciertos productos durante el mismo período de los últimos dos años, lo lógico sería generar descuentos o promociones para impulsar aún más las ventas. Cuando su coche indica que la gasolina se acaba, ¿usted espera hasta que se vacíe el tanque para acudir a la gasolinera más próxima?

El punto de partida son las preguntas que la organización quiera hacer. A partir de ahí, el camino se hace más fácil hasta que la empresa sea capaz de extraer con seguridad todo el valor que un proyecto de big data value le pueda proporcionar. ¿Listo para empezar?

Por Mauricio Andrade de Paula, Senior Industry Consultant de Teradata

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Big Data y Analítica alteran a la televisión tradicional

Big Data y Analítica alteran a la televisión tradicional

A partir del momento en que las organizaciones comienzan a recolectar, utilizar y reutilizar información de acuerdo a diversos propósitos, dimensionan el poder del análisis para descubrir el sentido de esa información y obtener perspectivas más profundas acerca del negocio. Por medio de la innovación basada en datos, las empresas pueden mantener su posición de liderazgo o reinventarse a sí mismas, destronando a la competencia líder de la industria y emergiendo en el primer puesto.

Las compañías de entretenimiento han experimentado una revolución en los últimos años. Por ejemplo, la industria de renta de DVD no pudo competir con el modelo de negocios disruptivo de oferta de suscripción a shows televisivos y películas mediante una cuota fija mensual con contenidos ilimitados, sin fechas de vencimiento ni gastos de envío. En este caso, el suscriptor puede acceder, cuando lo desee, vía Internet, a una biblioteca de series de televisión y películas desde la comodidad de su hogar.

television-tv-analisisLas empresas de medios que hoy se destacan han basado sus negocios en los datos. De tal forma, han logrado captar millones de suscriptores en todo el mundo. Dichas compañías entienden que las expectativas del mercado y los clientes evolucionan todo el tiempo y por esta razón constantemente lanzan nuevas ofertas diseñadas de acuerdo a los gustos y preferencias de los usuarios.

Es vital, entonces, entender la información que proveen los clientes e identificar lo que los consumidores quieren. Esta capacidad de leer la mente del usuario y poder adelantarse al hecho de si una nueva serie le agradará o no, otorga enormes ventajas competitivas. Las compañías de cable y satélite pueden detectar y aprender patrones de consumo, como: cuántos minutos se visualizó un show o si los clientes vieron un solo episodio o varios de forma continua.

Por un lado, hoy somos testigos de una proliferación de dispositivos (tablets, computadoras, televisiones, Smart TVs, DVD y smartphones) y, por el otro, las audiencias tienen una participación activa, creando sus propios contenidos y proporcionando flujos de información a través de los medios sociales o a través de opiniones y comentarios sobre los contenidos. Tales datos, estructurados y no estructurados, impactan en la industria de la TV y posibilitan un diálogo entre los programadores, las redes y distribuidores y entre los artistas y las audiencias.

De esta manera, por medio de la recolección y análisis de masivas cantidades de datos provistas por las audiencias, las compañías pueden tener un mejor acercamiento con el público, conocer lo que piensan los clientes, predecir comportamientos, y, con base en ello, tomar decisiones referentes a la producción de determinados programas de TV. La experiencia del Big Data permite descubrir qué es lo que la audiencia quiere ver en una temporada y cuáles son su actores e historias preferidos.

En la actualidad, cualquier compañía que se proponga aumentar sus ingresos año tras año debe aplicar análisis a una amplia gama de información integrada. De esta forma, las empresas podrán conectarse con los consumidores e identificar nuevas oportunidades de crecimiento que puedan definir y redefinir industrias.

La industria televisiva hoy atraviesa un período de transición, y con el uso de Big Data puede acceder a todo un mundo de información sobre sus decisiones de programación, de promoción, de distribución y de rating.

Por Alexis Zlocowski, Director de la práctica de Big Data para C&LA de Teradata

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