Más Alla Del BI: Casos de Uso de Big Data Analytics

En este artículo, quiero discutir los tipos y características de casos de usos de soluciones analíticas de Big Data, como se diferencian de los casos de uso tradicionales de Inteligencia de Negocios y los beneficios de negocio y retornos de inversión que los usuarios pueden esperar de soluciones analíticas de Big Data.

Características de las soluciones analíticas de Big Data

Las soluciones analíticas de Big Data están revolucionando la forma en que los individuos, negocios, y gobiernos recolectan, almacenan y analizan los datos. Motivados por la explosión en el volumen, variedad y velocidad de los datos disponibles, las soluciones analíticas de Big Data están respondiendo a nuevas preguntas así como ofreciendo respuestas más completas y precisas a preguntas que existían hace décadas.

El mundo ha evolucionado de una sociedad basada en as transacciones, a una sociedad basada en las interacciones a medida que todos nosotros interactuamos mucha más a través de correos electrónicos, SMS, redes sociales y la Web. Esto ha creado una explosión de datos en volumen y tipo que no hubiéramos podido imaginar hace algunos años.

El mercado a respondido a “big data” con nuevas tecnologías que almacenan y analizan cualquier volumen y tipo de datos. La tecnología líder es Hadoop, una plataforma de almacenamiento y computación libre que aprovecha hardware de bajo costo y puede ser escalada a miles de servidores. Hadoop y las soluciones analíticas de Big Data que corren nativamente sobre Hadoop ofrecen reducciones dramáticas de costo a las organizaciones. Estas aplicaciones analíticas de Big Data son claves para los usuarios finales debido a que Hadoop por si solo no tiene una interfaz de usuario y requiere de codificación para poder desempeñar cualquier integración u operación analítica.

Diferencias entre casos de uso de BI y Big Data

Business Intelligence

Business Intelligence es una tecnología comprobada que recolecta transacciones y datos relacionados de bases de datos relevantes (requiere de una solución de ETL cuando los datos son almacenados en más de una base de datos) y luego genera reportes y tableros de control a partir de estos datos. Estos datos son generalmente organizados en un modelo de datos que ayuda a prevenir limitaciones de hardware tradicionales al limitar el número de queries a un número de preguntas conocidas. Las soluciones de BI son muy buenas para generar reportes a partir de volúmenes moderados de data estructurada.

Big Data

La ventaja de la soluciones analíticas de Big Data están centradas en los beneficios de los usuarios para integrar, analizar y visualizar cualquier tipo de datos para encontrar información relevante. Impulsado por la escalabilidad lineal de Hadoop, la habilidad de almacenar y analizar cualquier tipo de volumen o tipo de dato significa que los usuarios consiguen más información a lo largo de todos los datos disponibles lo que resulta en una mayor precisión, predice mejor el comportamiento y hace recomendaciones más precisas de futuros comportamientos. La escalabilidad costo-efectiva de Hadoop también permite “esquema sobre lectura” lo cual libera a los usuarios de tener que pre-modelar los datos con lo que no se limita el tipo de preguntas que se pueden hacer sobre los datos.

Casos de Uso de Big Data

Los casos de uso de Big Data incluyen casos de uso existentes que son mejorados y ampliados a través de la inclusión de “big data” así como nuevos casos hechos posibles a través del uso de nuevos tipos y volúmenes de datos. Los cases de uso pueden ser agrupados en cuatro categorías generales, cada uno con un número de casos de uso individuales:

  • CRM/Ventas/Vista 360 del cliente
  • Seguridad, fraude y regulación
  • Analíticos operativos

CRM/Ventas/Vista 360 del cliente

CRM/Ventas/Vista 360 del cliente mejorados extienden y mejoran los CRM tradicionales al incorporar y analizar fuentes de datos adicionales. Esto permite un entendimiento más preciso y profundo de los clientes y prospectos al correlacionar comportamiento, sentimiento social, historia de compras, la forma en que compran y lo que recomendarían o compraría en el futuro.

Los casos de uso incluyen:

  • Optimización de embudo (funnel)
  • Análisis de comportamiento
  • Análisis de cohorte de productos
  • Optimización de precios
  • Optimización de publicidad y mercadeo
  • Recomendaciones de productos/servicios

Seguridad/fraude/cumplimiento

Seguridad, fraude y cumplimiento regulatorio y otros casos de uso relacionados son extendidos y mejorados por las soluciones de analíticas de Big Data gracias a su habilidad de analizar todos los datos relevantes. Analizar grupos de datos muy grandes de transacciones de tarjetas de crédito correlacionados con códigos de autorización sobre periodos de muchos años revela patrones de datos más precisos de lo que es visible si solo se analizan algunos meses. Correlacionar bases de datos de activos con logs de sistemas de trading hace que sea más difícil para los corredores “rebeldes” esconder activos cuestionables. Finalmente, integrar rápidamente un número de fuentes de datos y métricas financieras entre bases de datos hace más fácil para los gerentes de cumplimiento cumplir con los requerimientos de precisión en reportes financieros en mercados financieros regulados.

Casos de uso incluyen:

  • Patrones de fraude en tarjetas de crédito
  • Actividad de trading “rebelde” (rouge)
  • Cumplimiento de Basel III y SOX (EE.UU)
  • Cumplimiento de circulares de Superindentencia Financiera (Colombia)
  • Gestión del Riesgo
  • Métricas de precisión de datos
  • Análisis de portafolio

Analíticos Operativos

Información detallada y precisa a lo largo de las operaciones organizacionales es clave para la excelencia operacional. Los analíticos operacionales correlaciona datos tales como transacciones o información de la cadena de producción con logs de máquinas, datos de sensores o otras fuentes de datos para resaltar problemas de eficiencia, experiencia de clientes y usuarios, niveles de servicio y la salud de la infraestructura de TI.

Casos de uso incluyen:

  • Análisis de infraestructura de TI
  • Análisis de dispositivos
  • Análisis de ANS
  • Análisis de centros de datos
  • Gestión de cadena de abastecimiento
  • Análisis de la fuerza laboral
  • SCADA
  • Análisis de medidores inteligentes
  • Análisis de redes de servicios públicos

Los casos de uso operaciones pueden integrar logs de centros de datos con datos de sensores para gestionar mejora la utilización y reducir costos eléctricos. Fabricantes de tecnología pueden integrar datos de utilización con logs de máquinas para monitorear pro-activamente niveles de servicio y recomendar mantenimiento en sus dispositivos de hardware. En la industria de la energía eléctrica, la integración de medidores inteligentes, datos de redes eléctricas y datos de SCADA significa que los administradores tienen ahora una vista completa de las operaciones desde la generación al uso.

Conclusiones

Las soluciones analíticas de Big Data están transformando la forma en que las organizaciones y los individuos obtienen información a partir de los datos. Esta información está generando mayores ingresos, menores costos, detección de fraudes y ofreciendo una visión más completa del comportamiento de clientes y prospectos. Estas soluciones no son, en general, un reemplazo para BI tradicional. Para los casos de uso de BI que requieren analizar cantidades moderadas de data estructurada, las tecnologías de BI son maduras, probadas y apropiadas. Sin embargo, para casos de uso que involucran en análisis de grandes cantidades de datos, y contienen datos no estructurados, las soluciones analíticas de Big Datas son la clara opción.

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Soy un fan de la tecnología, de carrera y de convicción. He trabajado en una amplia variedad de empresas del sector ocupando cargos que van desde el soporte técnico hasta la consultoría, la gerencia de proyectos y la arquitectura de soluciones. Pocas tendencias tecnológicas han capturado mi atención (y hasta cierto punto mi obsesión) como este movimiento revolucionario tecnológico, económico y social que ha llegado a definirse como Big Data.

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