Las organizaciones que integren con éxito el análisis del Big Data en sus operaciones, apoyados por una infraestructura de TI avanzada, tienen el potencial para obtener una ventaja competitiva significativa, asegura Enrique Erazo, Senior Bussiness & IT Consultant, Hitachi Data Systems.
El ejecutivo explica que “analítica” es la palabra clave para el procesamiento del flujo de datos generados por sensores o en tiempo real, los cuales tendrán que ser almacenados, manejados y rápidamente estudiados, para apoyar operaciones óptimas y la toma de decisiones en todo tipo de empresas.
Además Erazo precisa que el análisis del Big Data impulsa la evolución de la analítica descriptiva o históricos (lo que pasó y por qué?) para ofrecer una analítica predictiva y prescriptivos (lo que sucederá y cuál es el mejor curso de la acción?).
Con este contexto, Hitachi Data Systems, a través de Big Data Consulting Services, ha definido una arquitectura analítica de referencia, estudiando las herramientas e infraestructura tecnológica con la que se cuenta para identificar y superar los desafíos dentro de su organización.
“A través de nuestros Big Data Consulting Services, los ejecutivos de HDS utilizan un enfoque de Implementación en 5 pasos para crear y poner en práctica una solución de Big Data, que se adapta a cada caso específico y genera beneficios tangibles inmediatos”.
Lo cual ayuda a las empresas a experimentar, probar y conocer sus proyectos analíticos con casos de uso probados, agilizando la exitosa implementación de soluciones analíticas para Big Data dentro de sus operaciones comerciales.
Erazo sostiene que con el enfoque “Implementación en 5”, Hitachi Data Systems resuelve las cuestiones relacionadas con cómo y dónde comenzar el análisis. Además ofrece a las empresas una manera rápida y sencilla de probar herramientas de análisis de Big Data y obtener resultados específicos para el negocio.
CINCO PASOS PARA OBTENER RESULTADOS
- Definir resultados mensurables para casos de uso sobre preferencias de navegación de los usuarios (clickstream analytics), registro en dispositivos o equipos (equipment or device log analytics) y social sentiment analysis.
- Definir fuentes relevantes según el tipo de datos: máquina a máquina, datos en memoria, streaming en tiempo real, data warehouse y datos legacy (SGBDR) y datos de navegación (clickstream).
- Definir herramienta preferida para visualización de datos.
- Desarrollar informes y tableros de control para cada caso de uso.
– Implementar e integrar el prototipo de plataforma Hitachi para el análisis del Big Data.
– Ejecutar la gestión del proyecto y caso de uso.
- Presentar modelo financiero de la solución para Big Data y revisión del caso de uso. Obtener acuerdo y aprobación de la gerencia de los resultados y entregables del caso.
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