IBM Smart Analytics System

Transcripción

1 IBM Software Sistemas inteligentes para un planeta más inteligente IBM Smart Analytics System Descubra información y pronostique resultados de forma rápida gracias a la analítica, a la inteligencia de negocio y a la tecnología de data warehousing

2 2 IBM Smart Analytics System Resumen ejecutivo Las infraestructuras de TI actuales deben evolucionar para poder hacer frente al explosivo incremento del volumen de información y al ritmo cada vez más acelerado al que se desarrollan los negocios. A través del uso inteligente de la analítica, las empresas pueden sacar a la luz información oculta entre sus datos empresariales, pronosticar resultados mediante la consolidación de sistemas para la obtención de una visión integrada del negocio y actuar de forma rápida con conocimientos en tiempo real de las preferencias del cliente. Los directores de informática (CIOs) reconocen que el business intelligence (BI) y la analítica pueden ayudar a sus empresas a superar dichos retos y mejorar su posicionamiento frente a la competencia. Sin embargo, el hecho de encontrar una solución de analítica que se pueda implementar con celeridad, que genere valor rápidamente, que tenga un coste total de explotación bajo (TCO) y que permita un acceso inmediato a la información puede suponer todo un reto. Un planteamiento que ha resultado ser eficaz es elegir una solución de servicios/software/hardware preintegrada y optimizada para aquellas tareas específicas que resulten críticas para su negocio. IBM ofrece un sistema así: una solución de analítica completa, lista para implementar y de alto rendimiento que cumple la promesa de la analítica, el BI y la tecnología de data warehousing. IBM Smart Analytics System ayuda a agilizar la obtención de conocimientos para poder actuar de forma más rápida e inteligente, sirve para reducir costes a la hora de extraer más valor de la información empresarial, y presenta una arquitectura modular que permite a las empresas añadir fácilmente competencias y adaptarse a unas necesidades de negocio en continuo cambio. Un volumen de la información en aumento crea la necesidad de la analítica Hay muchas personas que son de la opinión de que más es mejor. Este concepto funciona en algunos casos pero, para la mayoría de las empresas actuales, más se convierte rápidamente en un problema serio cuando se trata de información. El volumen de información que deben procesar las empresas y el ritmo al que éste aumenta están bien documentados. Hoy en día, las empresas pueden recabar datos de cualquier aspecto de sus operaciones, desde sus clientes hasta su cadena de suministro ampliada, y eso es precisamente lo que están haciendo. Esta tendencia irá a más a medida que las empresas continúen evolucionando en línea con el modelo IBM Smarter Planet, donde los sistemas devienen incluso más instrumentalizados, interconectados e inteligentes. Los directores saben que los datos que recaban son valiosos, pero necesitan herramientas mejores para analizarlos y extraer su valor. Unas herramientas de analítica más potentes pueden ayudar a los directores a abordar la sobrecarga de información y a encontrar respuestas a preguntas específicas en el momento oportuno, así como a adelantarse a los acontecimientos desarrollando ideas y pronosticando resultados para actuar de forma más rápida.

3 IBM Software 3 Capacidades críticas para un análisis avanzado Búsqueda y consulta: descubrir y analizar las relaciones entre un amplio conjunto de cargas de trabajo de consulta y tamaños y tipos de datos exige una distribución de la carga de trabajo entre múltiples sistemas con procesadores rápidos. Análisis predictivo: pronosticar las mejores respuestas después de haber consultado una o más bases de datos enormes exige un sistema con gran cantidad de memoria y la capacidad de realizar cálculos complejos. Análisis de riesgos: un proceso que requiere un uso intensivo de los recursos informáticos exige unos aceleradores altamente escalables y optimizados para las características informáticas del modelo de riesgo o cobertura que está siendo analizado. El hecho de tener acceso a un análisis avanzado aporta a los empleados de toda la empresa información constante, predictiva y en tiempo real sobre la empresa. Esto hace que el análisis pase de ser una actividad de gestión interna limitada a un puñado de expertos a un enfoque que puede otorgar poder a cualquier miembro de la organización en el punto de impacto y en el contexto de la situación actual. La atención de toda la empresa deja de centrase en el concepto de identificar y responder para hacerlo en la noción de pronosticar y actuar. El resultado son decisiones y acciones más rápidas, bien fundadas y seguras, basadas en información coherente y fiable. Las ventajas van más allá de las propias empresas y los sectores. Para las agencias gubernamentales, esto se traduce en la capacidad de ofrecer servicios más prácticos y fiables; para los bancos podría ser una forma de responder a la consolidación y a los nuevos modelos de negocio. Puede ofrecer a las empresas de telecomunicaciones una nueva manera de mejorar la experiencia del cliente, un componente vital en el proceso de captura y retención de los abonados. Pese a que las ventajas son evidentes, el camino que ha de seguir la tecnología para alcanzarlas no lo es. Muchas de las soluciones de analítica actuales hacen que los clientes se sientan frustrados o decepcionados porque son demasiado complejas, no pueden gestionar volúmenes de datos a escala empresarial y se necesita mucho tiempo para implementarlas y configurarlas correctamente, lo que retrasa la rentabilidad prevista de la inversión (ROI). Para abordar todos estos problemas, IBM ofrece una solución de analítica completa, integrada, potente y optimizada para las cargas de trabajo analíticas cuyo objetivo es ofrecer resultados y conocimientos valiosos.

4 4 IBM Smart Analytics System Criterios para una solución de analítica exitosa En el marco del sondeo realizado entre sus clientes en relación con sus criterios para una solución de analítica, IBM descubrió varios factores comunes a la consecución de una implementación exitosa. Consolidar todos los componentes necesarios en un único sistema. La solución debería diseñarse para la analítica empresarial, ofrecer una implementación modular que permita invertir al ritmo de crecimiento de la empresa, y lograr un rendimiento y una fiabilidad de primera clase. Ofrecer una rentabilidad rápida. Debe reducir al mínimo el tiempo necesario para su puesta en marcha utilizando un concepto predefinido para una implementación rápida, ofrecer un rendimiento alto e inmediato, y haber sido probado y configurado previamente para las necesidades individuales de cada cliente. Ofrecer un coste de propiedad reducido y una gestión de sistemas mejorada. La solución debería necesitar menos recursos en términos de almacenamiento, servidores y espacio físico, permitir a la TI añadir rápidamente capacidad para usuarios y datos con el objetivo de satisfacer los requisitos de crecimiento, y generar un coste de integración reducido. Proporcionar un acceso inmediato a la información y a la analítica. Los módulos de BI preconfigurados deberían ofrecer una funcionalidad y un tipo de prestación flexibles, incluir el descubrimiento de datos avanzado a través de la extracción de datos y la analítica de textos, y ofrecer una capacidad de procesamiento analítico en línea (OLAP) optimizada e integrada. IBM: una empresa pionera y líder en soluciones de analítica Hace tiempo que IBM se dio cuenta del valor de la analítica y, además, dispone de una amplia experiencia con las tecnologías de bases de datos y data warehouse que sirven como base para las soluciones de analítica. Para complementar su cartera de soluciones de analítica y añadir las mejores tecnologías, IBM ha adquirido empresas y productos clave, entre los que se incluyen Ascential Software, Trigo, Cognos, SPSS y otros. En cada generación sucesiva de productos de analítica, IBM ha aplicado las lecciones aprendidas para mejorar la capacidad de su solución de ofrecer conocimientos útiles y pertinentes. Sobre la base de años de experiencia adquirida con clientes empresariales, IBM creó una biblioteca de prácticas recomendadas para el desarrollo de sistemas y la gestión de grandes data warehouses. Estas prácticas evolucionaron hasta convertirse en unidades de configuración equilibradas (BCUs), es decir asignaciones de hardware y software optimizadas basadas en las prácticas recomendadas adquiridas a lo largo de años de diseño, creación e implementación de data warehouses para clientes de todo el planeta. Las BCUs ayudaron a agilizar enormemente el tiempo de implementación y a reducir el riesgo para el usuario final. Además, las BCUs pusieron de manifiesto el valor de los componentes integrados y consolidaron los almacenes de datos, lo que dio lugar a la creación del IBM Balanced Warehouse. Éste ofrecía soluciones predefinidas que integraban servicios con una serie de opciones, entre las que se incluían múltiples clases de sistemas, para cubrir un amplio espectro de necesidades de los clientes. IBM Balanced Warehouse también era un sistema optimizado que incorporaba módulos que permitían a los usuarios incrementar su warehouse a demanda. Reflejando la necesidad de un mayor BI y de una mejor interconexión, la siguiente generación de soluciones, denominada IBM Smart Analytics System, aprovechó estas ventajas en BI y conectividad de sistemas. La adquisición de Cognos y SPSS por parte de IBM impulsó el siguiente nivel de funcionalidad: una analítica completamente integrada en el sistema de data warehouse. El formato modular se abrió para incluir elementos funcionales adicionales de software complementario. Las soluciones actuales están basadas en las últimas tecnologías probadas de almacenamiento y servidor de IBM y también ofrecen diversos conjuntos de chips y niveles de almacenamiento y rendimiento. Forman parte de hojas de ruta integrales diseñadas para el crecimiento y el desarrollo y basadas en los niveles de inversión, el grado de dedicación del sistema y las necesidades del cliente.

5 IBM Software 5 Componentes de IBM Smart Analytics System IBM Smart Analytics System ofrece amplias capacidades analíticas sobre la base de un potente almacén con servidores y funciones de almacenamiento de IBM. Diseñado sobre la base de componentes y módulos de software y hardware que se han integrado profundamente y se han optimizado al máximo para trabajar de forma conjunta con las cargas de trabajo analíticas (véase la imagen 1), IBM Smart Analytics System ofrece un único punto de soporte para las soluciones de analítica integrales (E2E). Incluye las siguientes capacidades que permiten a los responsables de la toma de decisiones tener una visión coherente de la información, descubrir y compartir nuevos conocimientos, así como tomar mejores decisiones y con mayor celeridad. Base del almacén En el centro de IBM Smart Analytics System se encuentra IBM InfoSphere Warehouse, un data warehouse unificado que ofrece acceso a información estructurada y no estructurada en tiempo real y que utiliza IBM DB2, un servidor de bases de datos relacionales que se ejecuta en servidores UNIX, Linux, IBM i, IBM z/os y Microsoft Windows. Gestión Estructura Módulos adicionales Configuración + + Gestión Datos Usuario Recuperación de fallos Aplicación Remoto en espera 1 módulo De 1 a x módulos De 0 a y módulos 0 o (x+y)/5 módulos De 0 a z módulos Módulos adicionales Aplicación de almacén COGNOS COGNOS BI Futuro IBM InfoSphere Information Server Imagen 1: El enfoque modular de IBM incluye módulos físicos y asignaciones de software. Cada módulo puede ampliarse para albergar más usuarios y más datos, según resulte necesario.

6 6 IBM Smart Analytics System La estructura de la base de datos no sólo gestiona el almacén de datos, sino que resulta fundamental para agilizar la implementación del sistema y permitir una analítica avanzada. Algunas de las funciones y las capacidades son las siguientes: Particionamiento de datos. InfoSphere Warehouse es compatible con el particionamiento de datos, lo que ofrece a los usuarios múltiples posibilidades para distribuir datos entre los servidores y lograr un paralelismo a gran escala y una escalabilidad lineal. Y, gracias a que InfoSphere Warehouse puede agrupar físicamente datos en múltiples dimensiones, ordenar la información por grado de valor y limitar la entrada/salida (E/S) a particiones de datos relevantes, es capaz de reducir el trabajo necesario para resolver muchas consultas. Compresión. Los usuarios pueden aprovechar la tecnología de optimización del almacenamiento que es capaz de reducir considerablemente los requisitos de espacio en disco y mejorar el rendimiento de las consultas. Gestión de cargas de trabajo. Los usuarios obtienen un control minucioso y de carga reducida sobre el entorno de ejecución de la base de datos, incluida la unidad central de procesamiento (CPU) y la prioridad de pre-recuperación asignada a una carga de trabajo en concreto, así como la capacidad de ejecutar cargas de trabajo con diferentes prioridades de negocio. Utilice este control para reducir el riesgo de incumplimiento del acuerdo de nivel de servicio (SLA) mediante el establecimiento de prioridades en la ejecución de las cargas de trabajo críticas para el negocio. También puede usar controles basados en el tiempo para ahorrar dinero disminuyendo automáticamente el trabajo de baja prioridad hasta que pueda ejecutarse sin afectar al trabajo de alta prioridad. Otras integraciones incluyen la prioridad de E/S del grupo de búferes y la integración en la gestión de las cargas de trabajo de Linux. Todo ello otorga a los usuarios un control aún mayor sobre un entorno de ejecución de la base de datos. Autonomía y gestor de memoria con autoajuste. La tarea de configuración de la memoria se simplifica estableciendo automáticamente valores para distintos parámetros de configuración de la memoria. Las cargas de trabajo de las bases de datos casi nunca se mantienen estáticas. Por lo tanto, un sistema ajustado incluso por el administrador más capacitado en un momento determinado puede no ser óptimo en otro momento. Además, los cambios pueden producirse en segundos, lo que da al administrador poco tiempo para responder. Los ajustes de memoria de la base de datos son especialmente vulnerables a estos cambios, que pueden tener un impacto grave en los tiempos de respuesta. Situaciones críticas como ésta pueden poner en peligro sus SLAs. El gestor de memoria con autoajuste (STMM) incluye un regulador automático que distribuye de forma dinámica los recursos de memoria disponibles entre los distintos usuarios de memoria de la base de datos. El STMM responde a los cambios que se producen en las características de la carga de trabajo ajustando los valores de los parámetros de configuración de la memoria y los tamaños de los grupos de búferes para optimizar el rendimiento. Gestión del rendimiento. InfoSphere Warehouse ofrece una solución de gestión del rendimiento exhaustiva y proactiva para aplicaciones de base de datos y ayuda a los administradores de bases de datos (DBAs) a optimizar el rendimiento y la disponibilidad de la base de datos y a resolver los cuellos de botella en el rendimiento antes de que afecten a su negocio. Hace posible una detección temprana y rápida de problemas para evitar que afecten a los sistemas de producción. Ofrece una gestión mejorada del rendimiento para cumplir los SLAs a través de la optimización y las recomendaciones de ajuste. Permite el análisis de tendencias en el almacén de rendimiento para poder planificar el crecimiento.

7 IBM Software 7 Analítica en acción: empresa alemana de ocio y viajes Reto empresarial Una empresa alemana de ocio y viajes necesitaba crear una plataforma de gestión de la información más rápida y estable para un nuevo modelo de negocio y quería proporcionar un acceso basado en web a información estandarizada y multisistema. También deseaba integrar el BI en las aplicaciones operativas y prestar un mejor soporte a los procesos de toma de decisiones de la empresa. La empresa eligió a IBM porque ofrece una solución integral que incluye un paquete de hardware escalable, un concepto de warehousing dinámico, un BI líder en el sector y un software que proporciona acceso basado en web a toda la información. Solución IBM Los componentes de la solución IBM Smart Analytics de la empresa son los siguientes: IBM Cognos BI. IBM InfoSphere Balanced Warehouse. InfoSphere Warehouse. IBM System Server. IBM System Storage. Ventajas de la solución Ahora la empresa es más ágil gracias a que cuenta con información completa y consolidada casi en tiempo real. Ha reducido los ciclos de sus productos, aumentado la flexibilidad y recortado los gastos gracias a un sistema integrado y racionalizado que llega a toda la empresa y ahora es capaz de ofrecer a todos los empleados las ventajas de unos conocimientos obtenidos a través de un BI mejorado. Business intelligence Los módulos de BI de la solución IBM Smart Analytics System están basados en Cognos BI, que ofrece una completa gama de prestaciones de BI, entre las que se incluyen la generación de informes, el análisis y los dashboards, en una única arquitectura orientada a servicios (SOA). Además de Cognos BI, IBM Smart Analytics System e InfoSphere Warehouse utilizan un acceso universal basándose en estándares abiertos compatibles con una gran variedad de herramientas de terceros orientadas al descubrimiento y al análisis. El sistema permite a los responsables de la toma de decisiones adquirir nuevos conocimientos rápidamente y tomar medidas para producir mejores resultados empresariales. Una integración y optimización profundas proporcionan prestaciones de BI que permiten comenzar a trabajar a pleno rendimiento y son capaces de crecer y adaptarse a medida que cambian los requisitos analíticos. IBM Smart Analytics System pone el software de BI líder del sector en manos de los líderes empresariales que piden una solución fácil de usar y con un tiempo de rentabilización rápido. Con IBM Smart Analytics System, estos líderes pueden tener una visión coherente de la información de toda la empresa, así como acceder a múltiples fuentes de datos, descubrir y compartir nuevos conocimientos y tomar mejores decisiones para estimular el negocio.

8 8 IBM Smart Analytics System Análisis multidimensional (OLAP) Con Cubing Services, IBM Smart Analytics System ofrece una nueva forma de presentar la información del warehouse, ampliando la visión empresarial a través de un acceso sumamente rápido sin tener que mover o duplicar datos. Al contrario que otras herramientas de OLAP, Cubing Services accede sin problemas a los datos guardados en el almacén y crea cubos en caché de forma dinámica que se exponen a través de interfaces OLAP de estándar común, tales como Multidimensional Expressions (MDX), XML for Analysis (XMLA) y OLE DB for OLAP (ODBO). A Cubing Services se puede acceder desde clientes de BI tales como Cognos BI, Microsoft Excel, IBM DB2 AlphaBlox e IBM DataQuant. Cubing Services también ofrece técnicas de optimización para mejorar de forma drástica el rendimiento de las consultas OLAP. Al hacerlo, se simplifica la generación de la analítica de negocio y la obtención de resultados de optimización, al tiempo que se otorga más poder a más responsables de la toma de decisiones para que analicen los datos y generen conocimiento de negocio. El valor de Cubing Services reside en su escalabilidad y rendimiento. La escalabilidad se deriva de la manera en la que Cubing Services es capaz de proporcionar rendimiento con información procedente de terabytes (TBs) de datos de origen, aprovechando así la escalabilidad de DB2. El rendimiento se deriva de su capacidad para proporcionar un acceso sumamente rápido a través de sus cubos avanzados creados dinámicamente. Cubing Services se basa en la capacidad de procesamiento analítico en línea híbrido (HOLAP) implementada a través las herramientas de aceleración OLAP, extrayendo metadatos de las estructuras OLAP definidas en InfoSphere Warehouse Design Studio y generando un caché dimensional dentro del Cubing Server para cada definición de cubo importada. Analítica en acción: entidad financiera brasileña Reto empresarial Una entidad financiera brasileña necesitaba predecir mejor los comportamientos de compra de sus clientes, identificar mejor oportunidades de venta cruzada y venta sugestiva y discernir mejor las tendencias del mercado. Solución IBM La empresa implementó IBM Smart Analytics System para consolidar los datos de más de 70 fuentes diferentes en un data warehouse que prestaba asistencia a las aplicaciones de gestión de las relaciones con los clientes (CRM) y de gestión de riesgos. Los componentes de la solución Smart Analytics de la entidad financiera son los siguientes: InfoSphere Warehouse. IBM Power Systems. IBM System Storage. IBM InfoSphere Information Server. IBM ILOG Optimization Decision Manager (ODM) para respaldar la toma de decisiones en relación con la planificación y la programación. IBM Industry Models. Ventajas de la solución Ahora la entidad es capaz de aprovechar la extracción de datos guardados en la base de datos para comprender a los clientes y reducir el riesgo operativo. También ha reducido el ciclo de implementación de su modelo de CRM de ocho meses a tan sólo unas pocas semanas y ahora puede ejecutar modelos analíticos casi en tiempo real para predecir mejor los comportamientos de compra de sus clientes y las tendencias del mercado.

9 IBM Software 9 Extracción de datos y analítica de textos Potentes al tiempo que fáciles de usar, las funciones de analítica de textos y extracción de datos disponibles en IBM Smart Analytics System permiten realizar análisis integrados de datos estructurados y no estructurados. El sistema admite modelos estándar de extracción de datos (agrupamiento, asociaciones, clasificación y predicción) que pueden desarrollarse a través de la función arrastrar y soltar en la solución Design Studio. Los modelos de extracción de datos se pueden ejecutar en el entorno de producción con el objetivo de lograr una calificación en tiempo real de los registros de datos. IBM Smart Analytics System ofrece amplios componentes de presentación que permiten realizar un análisis visual de los resultados de la extracción de datos. Estos modelos también se pueden importar desde las herramientas de modelado de terceros al formato del lenguaje de marcado para modelos predictivos (PMML) estándar del sector. También ofrece la capacidad de ampliar las herramientas del entorno de extracción de datos, tales como el IBM SPSS Modeler, lo que permite a los extractores de datos colocar sus modelos de extracción en la base de datos para lograr una ejecución en tiempo real. Analítica en acción: gran proveedor de seguros sanitarios Reto empresarial Un gran proveedor de seguros sanitarios necesitaba ofrecer tanto a los empleados como a los clientes y proveedores un mejor respaldo al proceso de toma de decisiones, una información más pertinente, así como los resultados del análisis predictivo. Solución IBM Los componentes de la solución IBM Smart Analytics de este proveedor, que constituye la columna vertebral de su sistema analítico, son los siguientes: Cognos BI. InfoSphere Warehouse. IBM Power Systems. IBM System Storage. Ventajas de la solución Ahora la aseguradora cuenta con más y mejor información sobre la eficacia de los tratamientos y la tecnología médica y un conocimiento más amplio de las tendencias emergentes en la práctica y la prestación de asistencia sanitaria. Los análisis predictivos y las capacidades de análisis de pautas ayudan a los usuarios a detectar fraudes, reducir la pérdida de clientes, segmentar a los clientes y simplificar el análisis de la cesta de la compra. Las capacidades de extracción de datos internas de la base de datos se integran en los sistemas existentes para ofrecer análisis de pautas y análisis predictivos escalables y de alto rendimiento sin tener que trasladar los datos a plataformas de extracción de datos de propiedad. La analítica de textos es una ventaja fundamental de IBM. Muchas soluciones no pueden acceder a la mayoría de los datos no estructurados obtenidos a lo largo y ancho de la empresa, por ejemplo, notas de centros de llamadas, retroalimentación del cliente, campos de texto sin formato, documentos de imagen y páginas web. InfoSphere Warehouse admite el análisis de datos no estructurados aún sin explotar y así ayuda a obtener información adicional sobre cuestiones relacionadas con los clientes y los productos.

10 10 IBM Smart Analytics System La familia IBM Smart Analytics System Las soluciones IBM Smart Analytics están disponibles en múltiples configuraciones basadas en distintas plataformas de hardware de IBM (véase la imagen 2): System 5710: solución compacta y rentable de servidor único basada en la tecnología de IBM System x. Este sistema ha sido diseñado para medianas empresas y departamentos de empresas que quieran desplegar de forma rápida funciones de analítica y BI. System 5600: solución modular de refuerzo de la empresa basada en tecnología System x y diseñada para cargas de trabajo de analítica de negocio. Esta solución ofrece un disco de estado sólido (SSD) opcional para reducir la latencia de los datos. System 7710: es una solución de alto rendimiento de servidor único que ocupa poco espacio basada en tecnología IBM Power Systems (POWER7), diseñada para data warehouses de producción de menos de 10 TB y con uso de desarrollo y no de producción. Resumen de características de la familia IBM Smart Analytics System Software principal Capacidades analíticas Sistema operativo Plataforma de servidor Plataforma de almacenamiento Servicio de diseño, implementación, comprobación de estado y soporte InfoSphere Warehouse Departmental Edition Cognos BI Funciones de consulta y generación de informes Análisis multidimensional (OLAP) Extracción de datos Analítica de textos InfoSphere Warehouse Enterprise Edition Cognos BI Funciones de consulta y generación de informes Análisis multidimensional (OLAP) Extracción de datos Analítica de textos InfoSphere Warehouse Enterprise Edition Cognos BI Funciones de consulta y generación de informes Análisis multidimensional (OLAP) Extracción de datos Analítica de textos InfoSphere Warehouse Enterprise Edition Cognos BI Funciones de consulta y generación de informes Análisis multidimensional (OLAP) Extracción de datos Analítica de textos Cognos BI para z/os Funciones de consulta y generación de informes Análisis multidimensional (OLAP) InfoSphere Warehouse en System z Cognos BI para Linux en System z o Cognos BI para z/os SPSS 14.2 Modeler Funciones de consulta y generación de informes Análisis multidimensional (OLAP) Extracción de datos Linux Linux IBM AIX IBM AIX IBM z/os IBM z/os con SUSE o Red Hat Enterprise Linux (RHEL) IBM System x IBM System x IBM POWER7 IBM POWER7 IBM System z IBM System z IBM System Storage (sólo configuración grande) IBM System Storage, SSD (opcional) IBM System Storage IBM System Storage, SSD estándar (ampliación opcional) IBM System Storage, SSD (opcional) Opcional Sí Sí Sí Sí Sí IBM System Storage, SSD (opcional) Imagen 2: La familia IBM Smart Analytics System es compatible con los sistemas operativos Linux, IBM AIX e IBM z/os.

11 IBM Software 11 System 7700: basado en la última tecnología de IBM Power Systems (POWER7), este sistema admite hasta petabytes (PBs) de datos, permitiéndole extraer conocimientos e ideas de la información aún por explotar. System 9710: plataforma analítica basada en la nueva plataforma IBM zenterprise 114 que puede admitir analítica operativa, extracción de datos y elaboración de informes analíticos en profundidad con el mínimo movimiento de datos y que realiza el análisis operativo con la calidad de servicio (QoS) de IBM System z con un coste básico. System 9700: plataforma analítica que puede admitir analítica operativa, extracción de datos y elaboración de informes analíticos en profundidad con el mínimo movimiento de datos y que realiza análisis operativo con la misma QoS que su entorno de procesamiento de transacciones en línea (OLTP) en System z. Ventajas para la empresa de IBM Smart Analytics System IBM Smart Analytics System ofrece una serie de ventajas a las empresas que desean analizar rápidamente grandes volúmenes de datos para encontrar información y obtener una ventaja competitiva. Éstas incluyen: Respuestas rápidas a problemas empresariales: proporciona de forma rápida información contextual a los responsables de la toma de decisiones y les ofrece un entorno interactivo y de autoservicio para investigar y analizar. Rendimiento optimizado del negocio: permite que los responsables de la toma de decisiones midan y controlen fácilmente el rendimiento financiero y operativo de la empresa, analicen consecuencias, pronostiquen resultados y planeen cómo mejorar los resultados empresariales. Decisiones mejores y más rápidas: facilita a los responsables de la toma de decisiones de toda la empresa la información adecuada, así como nuevos conocimientos dónde, cuándo y cómo los necesitan. Nuevas oportunidades: aporta nuevos conocimientos que ayudan a los usuarios de negocio a descubrir oportunidades para maximizar la rentabilidad de clientes y productos, minimizar la pérdida de clientes, detectar los fraudes, mejorar la efectividad de las campañas y mucho más. Encontrar información relevante entre montañas de datos La capacidad de recabar, sintetizar y sacar provecho de las grandes cantidades de información que se generan hoy en día es uno de los principales objetivos y una de las competencias clave de las organizaciones inteligentes. La tecnología que utilizan para hacerlo es un sistema de alto rendimiento, adaptable y optimizado para la analítica, como IBM Smart Analytics System. Como solución analítica completa, lista para implementar y diseñada para reducir el tiempo necesario para extraer valor de la información, IBM Smart Analytics System ayuda a reducir el coste de obtener un mayor valor de la información de la empresa. Su arquitectura modular permite a empresas de todos los tamaños añadir capacidad y funcionalidades de forma rentable a medida que sus necesidades analíticas cambian con el tiempo. IBM Smart Analytics System aporta a su organización la información necesaria para trabajar de forma inteligente, poniendo las respuestas adecuadas en manos de los responsables de la toma de decisiones, y posicionando su empresa lo mejor posible con el objetivo de que pueda adaptarse y crecer rápidamente para dar respuesta a las preguntas del futuro.