Bryan Harris, vicepresidente ejecutivo y director de tecnología de SAS, abordó el tema, analítica de datos: 5 áreas que impulsa la tecnología de SAS en Global Forum 2021.
Analítica de datos: 5 áreas que impulsa SAS
El experto aseguró que somos sobrevivientes del 2020 y que en este año la nueva normalidad plantea diversos retos que las organizaciones deben de afrontar y uno de los aspectos clave es priorizar las demandas que están surgiendo en el mercado.
De acuerdo con Harris, depende de la industria la forma cómo se abordan los problemas que existen como, por ejemplo, la complejidad en la cadena de suministro.
“Si una de las metas de la organización es empoderarse con los datos para una entrega competitiva, SAS reconoce este desafío con su software”, asegura el especialista.
Indicó que en esta nueva normalidad, las empresas han tenido que enfrentar la complejidad y un volumen considerado de datos que aumentan dramáticamente; “todo esto se vuelve complejo y la velocidad para adaptarse es clave para el negocio, por lo que SAS busca ser un impulsor para las empresas en este aspecto”, expresa.
Ante este contexto, SAS está trabajando en 5 áreas para el análisis de datos:
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La analítica debe experimentarse en todas partes
Este aspecto va relacionado con decisiones importantes del negocio, ya que los líderes del negocio buscan reducir costos y mejorar la eficiencia, por lo que la analítica debe integrarse en cualquier área del negocio, ya sea través de tecnología en chip o en la nube, señaló Harris.
Para la ciencia de datos, la plataforma de SAS busca ofrecer una solución que permita tomar el control de todos los procesos y agregar valor con tecnología.
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Debe ser accesible para todos
Las compañías que aceleran su transformación digital están integrando analíticas en sus procesos de negocio, de hecho, es una buena práctica es analizar la información que cruza en toda la organización.
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La analítica para optimizar decisiones
Esto es lo que toda empresa busca en los mercados dinámicos y la analítica es fundamental para esto, ya que se enfoca en mejorar la productividad y en construir modelos de trabajo que ayuden a las empresas.
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Responsable para promover la transparencia
Los modelos analíticos son responsables de la transparencia y confianza, en ese sentido, SAS se basa en la gobernanza y cuidado de los datos para la toma de las mejores decisiones.
Para muchos líderes el valor de la inteligencia artificial y machine learning ha aumentado, por lo que para los modelos analíticos, es parte integral en sus diseños.
Con tecnologías con inteligencia artificial las compañías pueden adaptar diferentes capas analíticas para mostrar información importante.
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Impulsar los límites en la IA
El impulso de la inteligencia artificial está impulsando la industria actualmente y las empresas están demandando soluciones sofisticadas, lo que es importante para las técnicas de analítica ya que integran: lenguaje natural, deep learning, computer vision, entre otras capacidades.
«En resumen SAS puede ser el mejor aliado para adaptarse a la nueva normalidad y ganar presencia en el mercado”, finalizó Bryan Harris.
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