Tome decisiones más rápido

La clave para el éxito analítico es convertir rápidamente los datos en conocimientos y acciones; para ello se necesita un software poderoso y fácil de usar.
de análisis de datos cualitativos.
Software fácil de usar  de análisis de datos cualitativos.  (Foto: SAS)

Cualquier fanático del basquetbol sabrá que Orlando Magic, una de las franquicias más jóvenes de la NBA, creció rápidamente gracias a jugadores como Shaquil O’Neal, Tracy McGrady o Dwight Howard, por mencionar algunos, pero lo que la convirtió en una de las que más ingresos tienen dentro de la NBA –a pesar de ser un equipo pequeño–, fue el uso de SAS Analytics y SAS Data Management, incluso, para ayudar a los entrenadores a integrar la mejor alineación.

toda la información empresarial.
Una forma rápida de ordenar  toda la información empresarial.  (Foto: SAS)

Lejos de lo que se puede pensar, los analistas y los científicos de datos no solo desarrollan modelos para resolver problemas de negocios, también se enfocan en una serie de modelos competitivos y utilizan diferentes técnicas para resolver problemas complejos. De pronto una organización puede encontrarse gestionando miles de modelos.

Por eso es importante integrar, de manera eficiente, los modelos predictivos precisos en los sistemas de producción que sustentan sus decisiones automáticas. Y es que una estrategia analítica exitosa es algo más que crear un modelo predictivo, se trata de gestionar cada una de las etapas del ciclo de vida de manera holística para un modelo en particular y a través del portafolio completo de modelos. Y esto no es sencillo.


más usados a nivel mundial.
Programas estadísticos  más usados a nivel mundial.  (Foto: SAS)

Una maleta llena de soluciones

SAS utiliza componentes integrados que reducen el tiempo en que se obtiene el valor del ciclo de vida del modelado, eliminando los pasos redundantes y apoyando la cohesión en la cadena de información de los datos a la gestión de decisiones. Con ello se reducen los riesgos propios del proceso de modelado, al tiempo que apoya la colaboración y el gobierno entre los miembros clave del negocio y de las Tecnologías de la Información.

 y los resultados laborales.
Aspectos clave para las actividades   y los resultados laborales.  (Foto: SAS)

Por ejemplo, para la preparación de los datos tenemos SAS® Data Management que le permite perfilar y limpiar los datos, y crear rutinas de Extracción, Carga y Transformación (ELT) que producen data marts analíticos.

Para la exploración, visualización y análisis de datos existe SAS Visual Analytics, con el cual los analistas de negocios descubren fácilmente relaciones importantes en los datos, lo que les permite concentrarse rápidamente en áreas de oportunidad o de preocupación y descubrir patrones inesperados, entre otros, en tiempo real para tomar decisiones asertivas.

Con SAS se puede elegir entre múltiples opciones de implementación para que sus modelos campeones se integren a sus sistemas y puedan producir conocimientos analíticos lo más rápidamente posible.

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Lo importante de esta integración es que el ciclo de vida analítico emita los mejores resultados para la organización tras una modelización predictiva basada en hechos de la propia organización. De esta forma, su organización podrá habilitarse en la toma de decisiones a escala, esto es, darle valor a sus propios datos y convertirlos en oportunidaes de negocio millonarias.

Para más información visita https://www.sas.com/gms/redirect.jsp?detail=GMS53892_81593

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