Diariamente, las organizaciones buscan formas más efectivas para tomar decisiones, al tiempo que los volúmenes de datos y la cantidad de información a analizar crece exponencialmente. Ante este panorama, la empresa SAS dio a conocer soluciones de ‘High-Performance Analytics’ (HPA) para acceder al conocimiento en tiempo real.
Según Jim Davis, Vicepresidente Senior y Director de Mercadotecnia de SAS, el desafío que están enfrentando las empresas actualmente es precisamente la gran cantidad de datos. “Estamos hablando de una plataforma de HPA que toma en cuenta los datos estructurados y los no estructurados, por lo que la analítica con la que trabajamos es aquélla que le ayuda a nuestros clientes a ver el futuro, a manejar el riesgo en las instituciones financieras para detectar el fraude y predecir el comportamiento de compra a través del análisis estadístico.»
Agregó que hoy la analítica empresarial puede marcar la diferencia en los negocios, pues va más allá de todos los obstáculos. «Con esta herramienta, el tamaño de los datos ya no es un problema», aseguró.
Así, la analítica de alto desempeño toma el trabajo complejo que normalmente tarda horas o días y lo distribuye a través de procesadores altamente escalables y accesibles, reduciendo el tiempo necesario para analizar miles de millones de registros de datos, con cientos de variables de entrada.
Por su parte, Oliver Schabenberger, Arquitecto en Jefe de Analítica de Alto Desempeño de SAS, comentó que “los clientes se han acercado a nosotros con trabajos analíticos que tardan demasiado en ejecutarse. (Estas soluciones) les permitirán cambiar la forma en que hacen negocios de días a horas y de horas a segundos.”
La infraestructura de High Performance Analytics hace uso de los recursos de TI con un aumento del rendimiento que, según la compañía, anteriormente no se creía posible. “Gracias a SAS HPA, las campañas pueden segmentarse estratégicamente para ajustarse a los intereses individuales del consumidor; se les puede generar cupones de descuentos y enviar recomendaciones de ofertas en el momento preciso que se encuentran en el punto de venta, a través de su teléfono celular, en tiempo real y con base en su historial de compras», explicó Schabenberger.
Asimismo, el CEO y cofundador de la firma, Jim Goodnight, dijo que el sector de retail es de suma importancia para el corporativo, ya que representa al menos el 6% de su ingreso total, por lo que aseguró que ya trabajan con pequeños y grandes detallistas para mostrarles las bondades de la nueva herramienta.
SAS HPA ayuda a los bancos a prevenir pérdidas en la evaluación de las transacciones. Por ejemplo, cuando las solicitudes de préstamo son procesadas, la probabilidad de incumplimiento en el pago puede ser rápidamente calculada para grandes segmentos de deudores que comparten características de riesgo de crédito. La respuesta debe ser casi inmediata.
Igualmente, las entidades bancarias pueden analizar todas las transacciones en tiempo real para aumentar la efectividad de la detección de fraudes y lavado de dinero, así como simular escenarios de estrés en forma inmediata para gestionar el riesgo y optimizar el gasto.
Por otra parte, en el sector de ventas minoristas, para fijar los precios con exactitud se deben tener en cuenta factores como el tamaño de las tiendas, su localización geográfica y los perfiles de los compradores. Ahora es posible optimizar los precios de todos los productos en segundos, con lo cual se incrementan los ingresos y las ganancias. El minorista puede evaluar un mayor número de estrategias de promoción y rebajas, así como calcular los precios para maximizar los beneficios y reducir el inventario. Imaginemos una tienda donde los precios se actualizan diariamente o incluso cada hora.
¿Cómo funciona High-Performance Analytics?
Según SAS, la infraestructura de HPA aprovecha los últimos avances tecnológicos con la escalabilidad y flexibilidad que necesitan los negocios actualmente, al hacer un mejor uso de los recursos de TI.
El software es amigable con diversas plataformas y bases de datos; entre las más conocidas se encuentran Hadoop, Teradata y EMC Greenplum.
SAS proporciona tres opciones de tratamiento distribuido que garantizan el alto rendimiento analítico:
- In-Memory Analytics: El procesamiento de los análisis más complejos y el Big Data se realizan directamente en la memoria y se distribuyen a través de un conjunto de nodos dedicados para resolver problemas complejos casi en tiempo real.
- In-Database: La integración de datos y las funciones analíticas se ejecutan dentro de las bases de datos, lo cual mejora y acelera la gobernabilidad de los datos, dado que no se pierde tiempo en trasladarlos o convertirlos.
- Grid Computing: Un centro de recursos de TI compartido y con gestión centralizada favorece la eficacia, reduce los costos y un aumenta el rendimiento.
De esta manera, las organizaciones podrán transformar el Big Data en conocimiento en el menor tiempo posible, accediendo a los datos relevantes en tiempo real, y poniendo de manifiesto patrones, sentimientos y relaciones ocultas que se traduzcan en oportunidades y herramientas de negocio.
