El panorama actual de la analítica de datos ha sufrido un estrés considerable. El enorme volumen de datos de hoy en día exige herramientas de análisis resistentes, capaces de gestionar estructuras de datos variadas a escala y que también ayuden a reducir los gastos de TI. La intensificación del ritmo de los negocios requiere productos de autoservicio destinados a los ejecutivos de las empresas. Las organizaciones que utilizan soluciones heredadas completas se están dando cuenta de que ya no son capaces de seguir el ritmo de un entorno de datos en reciente evolución. Al mismo tiempo, la próxima generación de científicos y analistas de datos se está alejando por completo de las tecnologías heredadas, dando preferencia a las opciones de código abierto. En la actualidad, las organizaciones que lideran la innovación en materia de datos están complementando sus sistemas heredados con potentes herramientas analíticas, que gestionan mejor los últimos retos a los que se enfrenta la preparación y el análisis de datos.
Los retos de la preparación de datos
La preparación de los datos es, sin duda, el paso más largo, propenso a errores y costoso del proceso de análisis de datos. Algunas de las empresas utilizan hasta ahora técnicas subóptimas, como interminables comandos de Excel, scripts de autentificación programados manualmente y herramientas como SAS, que están desarrolladas para la analítica y no son capaces de preparar los datos. Todas estas herramientas son potentes, pero tienden a luchar bajo la carga de archivos de datos de gran tamaño, datos de diversos sistemas y en una amplia gama de formatos, y un ritmo amplificado de la industria, que no tiene absolutamente ninguna indulgencia para el error humano.
El mundo antes de la llegada de las soluciones de gestión de datos
Antes de la llegada de las soluciones de software de tratamiento de datos, las empresas dependían de las hojas de Excel, de los scripts de autentificación programados manualmente o de las técnicas ETL (extracción, transformación y carga) para realizar la preparación de los datos. A medida que la tecnología de computación en la nube y el big data ganan prevalencia, normalmente se requieren estas tres técnicas para cumplir con la tarea de preparación de datos. Aunque las empresas utilizaban el 80% de su tiempo para la preparación de los datos, nunca invirtieron en la tecnología de tratamiento de datos porque la idea aún no había nacido.
Un gran número de organizaciones utilizan SAS, líder en el mercado de la inteligencia empresarial y el análisis estadístico desde hace casi cuatro décadas, para llevar a cabo la tarea de preparación y análisis de datos. SAS es sin duda una potente herramienta estadística para los científicos de datos. Sin embargo, con el paso de los años, las organizaciones que utilizan SAS se encuentran con la sobreabundancia de códigos SAS que se acumulan a lo largo de los años, lo que hace que su escritura y mantenimiento sean costosos, que sea un reto seguir el linaje de los mismos y que sea casi imposible compartirlos con ejecutivos empresariales no técnicos. Esto hizo que estas organizaciones se dieran cuenta de que necesitaban buscar una herramienta avanzada especialmente diseñada para realizar la tarea de preparación de datos, que a la postre hiciera el mejor uso de su inversión y de su tiempo en lugar de seguir centrándose en los tediosos scripts de preparación de datos.
El crecimiento de las soluciones de gestión de datos
Entre todos los pasos necesarios en el análisis preciso de los big data, nada requiere más tiempo que la preparación de los datos. El 80% de todo el procedimiento de análisis consiste en la preparación de los datos antes de realizar cualquier tipo de análisis. Los esfuerzos para abordar los problemas de la preparación de datos comenzaron inicialmente en el sector de la educación. Esto allanó aún más el camino para que las empresas construyeran soluciones especializadas en el manejo de datos y se conectaran con un surtido de fuentes de datos cada vez más amplio. Con la prevalencia agregada del big data, los analistas tecnológicos se centran más en las tendencias del mercado de la preparación de datos.
Optimización de SAS con la gestión de datos
La razón del dominio de SAS como líder del mercado de la inteligencia empresarial y el análisis estadístico durante las últimas cuatro décadas es que permite a los científicos de datos realizar el análisis estadístico óptimo. Sin embargo, carece de la capacidad de preparación de datos. Las soluciones de preparación de datos contemporáneas y efectivas permiten ahora a las empresas acelerar el proceso de tratamiento de los datos, lo que finalmente permite aprovechar SAS para llevar a cabo los análisis refinados para los que se ha desarrollado en primer lugar.
Al incorporar la solución de software de gestión de datos en la configuración de análisis antes del análisis de SAS, las empresas han podido explorar y preparar el 100% de los complicados datos de los consumidores recopilados a través de los recursos en línea. La información obtenida de estos datos permite a las empresas reconocer y atender mejor las necesidades de sus consumidores. Esto ayuda sustancialmente a las empresas a ahorrar un coste estimado de 4 a 5 millones de dólares en un año. Las soluciones de software de gestión de datos hacen que el proceso de preparación de datos sea más preciso, competente e instintivo. Puede aumentar sus inversiones en SAS con soluciones de software de gestión de datos.
Revolucionar la analítica del futuro con la gestión de datos
Un número cada vez mayor de empresas está adoptando técnicas de autoservicio para la preparación de datos con el fin de aprovechar su inversión en SAS, permitiéndoles centrarse en sus mejores capacidades, que son las de análisis. Las empresas consiguen ahorrar una gran cantidad de dinero que antes gastaban en TI, democratizan el análisis de datos y, finalmente, aceleran los resultados analíticos, una medida aparentemente práctica para un gran número de organizaciones. Las soluciones de software de gestión de datos se han establecido específicamente por esta razón. No sólo benefician a los usuarios de la empresa, sino que también desempeñan un papel importante en la revolución de sus herramientas de análisis.
