{"id":63195,"date":"2018-09-29T00:00:00","date_gmt":"2018-09-29T04:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/optimice-sus-inversiones-en-herramientas-de-analisis-con-la-gestion-de-datos\/"},"modified":"2022-03-21T18:29:07","modified_gmt":"2022-03-21T18:29:07","slug":"optimice-sus-inversiones-en-herramientas-de-analisis-con-la-gestion-de-datos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/es\/optimice-sus-inversiones-en-herramientas-de-analisis-con-la-gestion-de-datos\/","title":{"rendered":"Optimice sus inversiones en herramientas de an\u00e1lisis con la gesti\u00f3n de datos"},"content":{"rendered":"

El panorama actual de la anal\u00edtica de datos ha sufrido un estr\u00e9s considerable. El enorme volumen de datos de hoy en d\u00eda exige herramientas de an\u00e1lisis resistentes, capaces de gestionar estructuras de datos variadas a escala y que tambi\u00e9n ayuden a reducir los gastos de TI. La intensificaci\u00f3n del ritmo de los negocios requiere productos de autoservicio destinados a los ejecutivos de las empresas. Las organizaciones que utilizan soluciones heredadas completas se est\u00e1n dando cuenta de que ya no son capaces de seguir el ritmo de un entorno de datos en reciente evoluci\u00f3n. Al mismo tiempo, la pr\u00f3xima generaci\u00f3n de cient\u00edficos y analistas de datos se est\u00e1 alejando por completo de las tecnolog\u00edas heredadas, dando preferencia a las opciones de c\u00f3digo abierto. En la actualidad, las organizaciones que lideran la innovaci\u00f3n en materia de datos est\u00e1n complementando sus sistemas heredados con potentes herramientas anal\u00edticas, que gestionan mejor los \u00faltimos retos a los que se enfrenta la preparaci\u00f3n y el an\u00e1lisis de datos.<\/p>\n

Los retos de la preparaci\u00f3n de datos<\/h2>\n

La preparaci\u00f3n de los datos es, sin duda, el paso m\u00e1s largo, propenso a errores y costoso del proceso de an\u00e1lisis de datos. Algunas de las empresas utilizan hasta ahora t\u00e9cnicas sub\u00f3ptimas, como interminables comandos de Excel, scripts de autentificaci\u00f3n programados manualmente y herramientas como SAS, que est\u00e1n desarrolladas para la anal\u00edtica 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 tama\u00f1o, 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.<\/p>\n

El mundo antes de la llegada de las soluciones de gesti\u00f3n de datos<\/h2>\n

Antes de la llegada de las soluciones de software de tratamiento de datos, las empresas depend\u00edan de las hojas de Excel, de los scripts de autentificaci\u00f3n programados manualmente o de las t\u00e9cnicas ETL (extracci\u00f3n, transformaci\u00f3n y carga) para realizar la preparaci\u00f3n de los datos. A medida que la tecnolog\u00eda de computaci\u00f3n en la nube y el big data ganan prevalencia, normalmente se requieren estas tres t\u00e9cnicas para cumplir con la tarea de preparaci\u00f3n de datos. Aunque las empresas utilizaban el 80% de su tiempo para la preparaci\u00f3n de los datos, nunca invirtieron en la tecnolog\u00eda de tratamiento de datos porque la idea a\u00fan no hab\u00eda nacido.
\nUn gran n\u00famero de organizaciones utilizan SAS, l\u00edder en el mercado de la inteligencia empresarial y el an\u00e1lisis estad\u00edstico desde hace casi cuatro d\u00e9cadas, para llevar a cabo la tarea de preparaci\u00f3n<\/a> y an\u00e1lisis de datos<\/a>. SAS es sin duda una potente herramienta estad\u00edstica para los cient\u00edficos de datos. Sin embargo, con el paso de los a\u00f1os, las organizaciones que utilizan SAS se encuentran con la sobreabundancia de c\u00f3digos SAS que se acumulan a lo largo de los a\u00f1os, 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 t\u00e9cnicos. Esto hizo que estas organizaciones se dieran cuenta de que necesitaban buscar una herramienta avanzada especialmente dise\u00f1ada para realizar la tarea de preparaci\u00f3n de datos, que a la postre hiciera el mejor uso de su inversi\u00f3n y de su tiempo en lugar de seguir centr\u00e1ndose en los tediosos scripts de preparaci\u00f3n de datos.<\/p>\n

El crecimiento de las soluciones de gesti\u00f3n de datos<\/h2>\n

Entre todos los pasos necesarios en el an\u00e1lisis preciso de los big data, nada requiere m\u00e1s tiempo que la preparaci\u00f3n de los datos. El 80% de todo el procedimiento de an\u00e1lisis consiste en la preparaci\u00f3n de los datos antes de realizar cualquier tipo de an\u00e1lisis. Los esfuerzos para abordar los problemas de la preparaci\u00f3n de datos comenzaron inicialmente en el sector de la educaci\u00f3n. Esto allan\u00f3 a\u00fan m\u00e1s 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 m\u00e1s amplio. Con la prevalencia agregada del big data, los analistas tecnol\u00f3gicos se centran m\u00e1s en las tendencias del mercado de la preparaci\u00f3n de datos.<\/p>\n

Optimizaci\u00f3n de SAS con la gesti\u00f3n de datos<\/h2>\n

La raz\u00f3n del dominio de SAS como l\u00edder del mercado de la inteligencia empresarial y el an\u00e1lisis estad\u00edstico durante las \u00faltimas cuatro d\u00e9cadas es que permite a los cient\u00edficos de datos realizar el an\u00e1lisis estad\u00edstico \u00f3ptimo. Sin embargo, carece de la capacidad de preparaci\u00f3n de datos. Las soluciones de preparaci\u00f3n de datos<\/a> contempor\u00e1neas 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 an\u00e1lisis refinados para los que se ha desarrollado en primer lugar.
\nAl incorporar la soluci\u00f3n de software de gesti\u00f3n de datos en la configuraci\u00f3n de an\u00e1lisis antes del an\u00e1lisis de SAS, las empresas han podido explorar y preparar el 100% de los complicados datos de los consumidores recopilados a trav\u00e9s de los recursos en l\u00ednea. La informaci\u00f3n 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 d\u00f3lares en un a\u00f1o. Las soluciones de software de gesti\u00f3n de datos hacen que el proceso de preparaci\u00f3n de datos sea m\u00e1s preciso, competente e instintivo. Puede aumentar sus inversiones en SAS con soluciones de software de gesti\u00f3n de datos.<\/p>\n

Revolucionar la anal\u00edtica del futuro con la gesti\u00f3n de datos<\/h2>\n

Un n\u00famero cada vez mayor de empresas est\u00e1 adoptando t\u00e9cnicas de autoservicio para la preparaci\u00f3n de datos con el fin de aprovechar su inversi\u00f3n en SAS, permiti\u00e9ndoles centrarse en sus mejores capacidades, que son las de an\u00e1lisis. Las empresas consiguen ahorrar una gran cantidad de dinero que antes gastaban en TI, democratizan el an\u00e1lisis de datos y, finalmente, aceleran los resultados anal\u00edticos, una medida aparentemente pr\u00e1ctica para un gran n\u00famero de organizaciones. Las soluciones de software de gesti\u00f3n de datos se han establecido espec\u00edficamente por esta raz\u00f3n. No s\u00f3lo benefician a los usuarios de la empresa, sino que tambi\u00e9n desempe\u00f1an un papel importante en la revoluci\u00f3n de sus herramientas de an\u00e1lisis.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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