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Reportajes y análisis

SAS: Big Data, Transformación Digital y Analítica Avanzada

[28/11/2017] Hace unos días se llevó a cabo en nuestro país un evento organizado por SAS Institute denominado "Big Data, Transformación Digital y Analítica Avanzada, en el cual la organización especializada precisamente en los temas que conformaban el título del evento, expuso su punto de vista sobre cómo debemos abordar estas herramientas y este nuevo entorno.

Para ello, invitó a algunos expositores que explicaron cuál es la propuesta de SAS, cuál es el camino que podrían seguir los CIO y las herramientas que se encuentran dentro de lo que ellos denominaron "el viaje analítico.

Cristian Figueroa, advanced analytical manager de SAS.
La propuesta de SAS

Ésta se basa en tres pilares que son fundamentales. El primero, señaló Cristian Figueroa, advanced analytical manager de SAS, es tener todas las capacidades automatizadas para manipular datos; es decir, tomar los datos desde sus fuentes de datos -cualesquiera que ellas sean- y poder trabajar con ellos.

El segundo pilar es el descubrimiento; es decir, descubrir cosas nuevas, "esa es la gracia de la analítica, dijo el expositor, porque si no se realizan descubrimientos con la analítica, en realidad no se está haciendo analítica. Con esos datos se puede comenzar a predecir hacia dónde va todo el negocio.

Dentro de este pilar del descubrimiento, la capacidad visual que permite que un usuario de negocio pueda descubrir cosas nuevas es importante. Eso se logra a través de la llamada analítica visual que es justamente dar esta capacidad al usuario de negocio para que pueda proponer algo de valor al negocio.

El tercer pilar es el deployment que no es trivial. Se trata del paso en el cual lo que se descubre se pasa a producción y pueda convivir con las demás plataformas tecnológicas. No solo eso, en el deployment es vital la operatividad de la analítica.

En general, sostuvo que la plataforma analítica de SAS se basa en esos tres pilares, y en base a ella es que la empresa puede ayudar a descubrir los datos históricos de distintas fuentes, mejorar la toma de decisiones en el negocio en forma proactiva y predictiva, hacer más eficientes los procesos de datos y negocio, sincronizar con las culturas empresariales (change management), permitir el uso práctico de la analítica de negocio apoyando a las personas y ofrecer su plataforma analítica de extremo a extremo para automatizar y gestionar las necesidades de procesamiento de datos y reglas de negocio.

Dentro de la plataforma de SAS una de las herramientas que se destacaron fue el aprendizaje profundo o deep learning.

Desde la visión de SAS, el deep learning es una subcategoría del machine learning basada en un conjunto de algoritmos (generalmente redes neuronales artificiales) que tratan de modelar abstracciones de alto nivel en los datos usando capas de procesamiento múltiples con estructuras complejas. En general, genera mejores resultados en reconocimiento de voz, texto, imágenes y video.

Uno de los usos más reconocidos del deep learning se da en los servicios financieros, específicamente, en la predicción de series de tiempo y pronóstico; y la detección temprana de fraudes.

André Aquiles, especialista en soluciones analíticas de SAS.
SAS: Big Data, Transformación Digital y Analítica Avanzada
Los retos del CIO

Los CIO tienen que enfrentar diversos retos a lo largo de su trabajo. André Aquiles, especialista en soluciones analíticas de SAS, hizo un rápido recuento de algunos de estos retos que se deben enfrentar en la vida diaria de los CIO.

Uno de ellos, quizás uno de los más recurrentes, es el tener que trabajar con un presupuesto ajustado. El expositor sostuvo que en la actualidad a los CIO se les pide que realicen una reducción de costos, en momentos en los que tienen que realizar un gran gasto en bases de datos y almacenamiento; además de los costos que implican tener una solución de sandbox para los usuarios avanzados que tienen que ejecutar procesos complejos.

¿En que se puede pensar? En Hadoop. Con el uso de Hadoop, en big data se logra reducción de costos precisamente en el almacenamiento de grandes volúmenes de datos a un menor costo. Además, facilita la ingestión de datos desde nuevas fuentes de información y permite la creación de lagos de datos para la exploración.

"Lo interesante es cómo SAS y Hadoop se intersecan, de hecho, lo hacen en varios ámbitos. Primero, SAS puede trabajar con Hadoop como si fuera cualquier otra fuente de datos, jalando datos desde Hadoop, cuando es más conveniente. Igualmente, SAS puede trabajar con Hadoop, con el propósito de crear un ambiente en memoria levantando datos de análisis avanzado. Y SAS puede trabajar directamente en Hadoop, aprovechando las capacidades de procesamiento distribuido de Hadoop, anotó Aquiles.

Una de las cosas que puede ser muy atractivas en Hadoop, añadió el ejecutivo, es la presencia del autoservicio. "Efectivamente, con Hadoop se puede crear un autoservicio para usuarios finales tanto para big data como para la analítica. En el caso del autoservicio de la analítica con él los usuarios podrán descubrir relaciones, tendencias y valores atípicos; podrán autogenerar reportes y tendrán a su disposición una analítica avanzada basada en visualizaciones, además de estadísticas descriptivas, predicción y análisis de escenarios, árboles de decisión y análisis de texto, indicó Aquiles.

Gestión de los datos

Otro de los ejecutivos que expusieron la posición de SAS en el nuevo entorno de negocios fue Thayer Adkins, especialista en gestión de datos de SAS. El ejecutivo explicó los motivos por los cuales SAS representa una alternativa atractiva cuando se trata de la gestión de los datos.

Thayer Adkins, especialista en gestión de datos de SAS.
SAS: Big Data, Transformación Digital y Analítica Avanzada

Pero primero explicó cuál es la situación de los datos. Adkins sostuvo que los datos actualmente se encuentran e compartimentos estanco; es decir, separados unos de otros. Por un lado, se tienen los datos de ventas, por otro los de las tarjetas bancarias y en otro más los datos de marketing. Todo disgregado.

La solución es el gobierno de los datos; es decir, un marco organizativo para establecer la estrategia, los objetivos y las políticas de los datos corporativos. Por supuesto, Adkins propuso un marco organizacional del gobierno de los datos conformado por un comité directivo de gestión de datos empresariales, un consejo de gobierno de los datos, un equipo de custodia de los datos y un equipo de gestión de los datos. Todos ellos orquestados por un rol de gestión del programa.

"El comité directivo de gestión de los datos empresariales está conformado por el liderazgo ejecutivo y se encarga de la estrategia y los objetivos corporativos, así como del alineamiento. Además, se encargan de resolver los conflictos que lleguen hasta ellos, pero también del financiamiento y el apoyo, indicó el ejecutivo.

Agregó que, el consejo de gobierno de los datos está conformado por los interesados clave del negocio y se encarga de determinar las prioridades del gobierno de los datos, así como de las necesidades de presupuesto. Además, establece las políticas de información.

Por su parte, el equipo de custodia de los datos se encarga de desarrollar estándares y directrices de los datos, identifica oportunidades para mejorar la calidad y utilidad de los datos, y garantiza el cumplimiento de las políticas definidas.

Finalmente, el equipo de gestión de los datos se encarga de implementar procesos y soluciones, establecer y hacer cumplir estándares de gestión de los datos, y proporcionar expertos en datos, indicó Adkins.

Finalmente

Al concluir la reunión, Marcelo Sukni, gerente general de SAS Chile & Perú, nos dijo que "el principal mensaje del evento es dejar la información de lo que es el business analytics y dejar claros todos los componentes y todos los conceptos que hoy incorpora. Hemos escuchado en el mercado muchos conceptos que al final terminan confundiendo a las personas, nadie sabe cómo se aplican o qué son. Lo que hemos tratado de hacer acá es aclarar todo esto, y creo que la agenda la pudimos cumplir.