Cómo aprovechar la potencia de la analítica avanzada con IBM Netezza

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1 IBM Software Information Management White Paper Cómo aprovechar la potencia de la analítica avanzada con IBM Netezza Un enfoque de appliance simplifica el uso de la analítica avanzada

2 Cómo aprovechar la potencia de la analítica avanzada con IBM Netezza Contenido 2 Introducción 3 Para qué sirve IBM Netezza Analytics? 4 Cómo se utiliza IBM Netezza Analytics? Preparación y transformación de datos Creación y publicación de un modelo Puntuación de modelos Desarrollo de algoritmos 7 Resumen 7 Acerca de Netezza, una empresa de IBM Introducción El appliance de data warehouse de IBM Netezza con IBM Netezza Analytics eleva los límites del análisis al fusionar nuestro innovador appliance de data warehouse de alto rendimiento, con analítica escalable que puede procesar grandes volúmenes de datos para resolver problemas complejos más rápidamente que las soluciones habituales. IBM Netezza Analytics es una plataforma de analítica incorporada, avanzada, abierta y flexible que se entrega con cada uno de los appliances de IBM Netezza y que permite el desarrollo y la distribución de analítica en base de datos que definen nuevas reglas en la generación de resultados. Al incorporar la analítica de datos en nuestros appliances y hacer que formen parte integral de ellos, IBM ha simplificado la distribución del análisis de datos, aprovechando completamente la productividad del procesamiento de la arquitectura de IBM Netezza. Con IBM Netezza Analytics, la analítica en paralelo de la preparación de datos, la minería de datos, la optimización y el modelado predictivo puede aprovechar la arquitectura de procesamiento asimétrico masivo en paralelo (AMPP) de IBM Netezza para alcanzar un alto rendimiento de la analítica avanzada en grandes volúmenes de datos. Los appliances de data warehouse de IBM Netezza pueden ampliarse fácilmente para crear análisis potentes y avanzados propios e incorporarlo en el appliance. Las aplicaciones analíticas, las herramientas de visualización y las herramientas de Business Intelligence pueden utilizar la analítica avanzada en paralelo mediante diversos métodos de programación, como SQL, Java, MapReduce, Python, R, C, C++ y Fortran para ofrecer un análisis potente y significativo. El completo entorno de analítica avanzada facilita la personalización, ya que permite utilizar sus herramientas preferidas para el análisis ad hoc, la elaboración de prototipos y el despliegue en producción de la analítica avanzada. 23

3 Information Management Cliente Paquetes de Partners Revolution Analytics IBM SPSS Modeler Kit de desarrollo de software Extensiones definidas por el usuario Conector de cliente Eclipse Adaptadores para R, Hadoop, Java, C, C++, Python, Fortran Conectores de cliente / Motores de socio (p. ej. Fuzzy Logix) Dispositivo de data warehouse de IBM Netezza Análisis en base de datos Data Prep Minería de datos Análisis Predictivo Soporte de lenguaje y adaptadores Figura 1: Arquitectura de IBM Netezza Analytics Para qué sirve IBM Netezza Analytics? IBM Netezza Analytics se aprovecha de la convergencia de los grandes volúmenes de datos y del procesamiento en paralelo para obtener aplicaciones de análisis de datos escalables y de alto rendimiento. La arquitectura Asymmetric Massively Parallel Processing (AMPP ) del appliance de IBM Netezza permite que el análisis pueda aprovechar el paralelismo de datos y tareas para ofrecer unos resultados significativos con gran rapidez. Mediante la estrecha integración de la analítica en nuestra arquitectura AMPP exclusiva, IBM ha elevado el listón del envoltorio tecnológico para ofrecer un rendimiento más rápido con la posibilidad de procesar datos imposibles hasta ahora. Esta ampliación tanto del volumen de datos como de la complejidad de los cálculos permite que los profesionales de las estadísticas, modeladores y desarrolladores utilicen la herramienta adecuada en el momento oportuno para descubrir oportunidades de alto valor. 3

4 Cómo aprovechar la potencia de la analítica avanzada con IBM Netezza En la actualidad es habitual copiar datos de un data warehouse para poder procesarlos y analizarlos, lo que se traduce en unos tiempos de ciclo de desarrollo más largos y mayores costes de mantenimiento del software. Esto incluye programas para extraer, transformar y cargar datos entre el data warehouse y otras plataformas. El appliance de data warehouse de IBM Netezza con IBM Netezza Analytics simplifica el proceso al mover el procesamiento analítico junto con los datos en el interior del data warehouse, eliminando o reduciendo significativamente estos pasos sin valor añadido. Al simplificar el entorno, los analistas pueden concentrarse en actividades con mayor valor añadido, tales como el modelado, la simulación y la optimización, que pueden generar un valor significativo para la organización. IBM Netezza Analytics incorpora un amplio conjunto de funciones de analítica de IBM, de nuestros socios tecnológicos y de la comunidad del código abierto. Los desarrolladores de aplicaciones y los modeladores pueden utilizar la combinación adecuada de funciones de analítica avanzada para sus situaciones concretas con el fin de diseñar y desarrollar una solución completa para sus retos específicos. Las empresas pueden aprovechar la analítica en paralelo de alto rendimiento como punto de partida para crear sus propias salsas secretas o ventajas competitivas mediante la creación de funciones propias de analítica de alto rendimiento o aprovechando el análisis de datos para desarrollar más rápidamente aplicaciones analíticas. Por ejemplo, en el CRM en el que existe un gran número de transacciones y un alto grado de variabilidad entre los clientes, la segmentación de clientes se suele utilizar para identificar clientes de gran rentabilidad y se puede utilizar el modelado predictivo para determinar cómo convertir clientes de rentabilidad baja en clientes de rentabilidad alta. Es posible combinar el modelado y la optimización para determinar el mejor diseño, la mejor mensajería y la mejor promoción a ofrecer a los clientes para incrementar el índice de respuestas. Se puede utilizar la minería de datos y el modelado predictivo para identificar y conservar los clientes fieles, así como los enfoques para incrementar la fidelidad del cliente con los incentivos adecuados. Cómo se utiliza IBM Netezza Analytics? IBM Netezza Analytics es una plataforma incorporada de analítica avanzada diseñada específicamente para el análisis de datos profesional. IBM Netezza Analytics se utiliza para: Construir y distribuir aplicaciones de analítica avanzada Aprovechar el análisis en paralelo mediante herramientas de visualización o Business Intelligence Realizar análisis ad hoc especialmente en grandes volúmenes de datos o problemas con un uso intensivo de cálculos Las herramientas de visualización y Business Intelligence aprovechan el análisis de datos de IBM Netezza Analytics mediante SQL para consultas dirigidas. No obstante, los modeladores y desarrolladores de aplicaciones requieren más flexibilidad para desarrollar aplicaciones o análisis ad-hoc, como por ejemplo: Preparación y transformación de datos Creación y publicación de modelos Puntuación de modelos Desarrollo de algoritmos Preparación y transformación de datos Un analista que realice actividades de preparación y transformación de datos puede utilizar las herramientas y las utilidades de IBM Netezza Analytics para facilitar el proceso. Estas herramientas son las siguientes: Estadísticas descriptivas Limpieza de datos Transformación de datos Selección de características y reducción de dimensiones Pruebas y utilidades estadísticos Cuando es necesario realizar actividades de preparación y transformación de datos, IBM agiliza el proceso con paquetes de alto rendimiento, escalando petabytes de datos de usuario que se pueden almacenar en el appliance. 45

5 Information Management Creación y publicación de un modelo de analítica La creación de un modelo analítico es habitualmente un proceso repetitivo. Los datos que se utilizan en la construcción del modelo se pueden preparar y transformar en el modelador (minero de datos, profesional de la estadística o analista cuantitativo) que prepara los datos para el modelador. El modelador puede empezar realizando un análisis ad-hoc a petición de algún ejecutivo. Una vez se revisan los resultados, el modelador puede crear un ajuste más detallado que es más un prototipo para el eventual despliegue en producción. Muchas veces, el modelador desarrolla varios modelos durante este proceso y evalúa y compara el rendimiento de cada uno de ellos antes de seleccionar un modelo para el despliegue final. En cada fase del ciclo de desarrollo repetitivo, el modelador puede utilizar diferentes herramientas de desarrollo y funciones de análisis en función de la evolución de los requisitos y de los objetivos de rendimiento. IBM Netezza Analytics ofrece flexibilidad en cada fase de este proceso. El modelador puede crear su modelo por medio de uno de los varios entornos de desarrollo compatibles, tales como Eclipse, R GUI o directamente utilizando: El conector de IBM para Eclipse El conector de IBM para R GUI El entorno de desarrollo integrado (IDE) del socio tecnológico El entorno de desarrollo de análitica del socio tecnológico para crear un flujo de trabajo de análisis Cualquiera de los lenguajes de programación compatibles con IBM Netezza: SQL, Java, MapReduce, Python, R, Fortran, C o C++ El modelo puede utilizar cualquier combinación de funciones de analítica avanzada, como por ejemplo: Analítica de código abierto: paquetes R CRAN que se instalan fácilmente a través de IBM Netezza Analytics Analítica de socio tecnológico: análisis probado del sector que se puede aprovechar en el desarrollo de aplicaciones Analítica en base de datos: nuestra analítica en paralelo, en base de datos y de alto rendimiento para la preparación de datos, la minería de datos, la analítica predictiva y la analítica geoespacial Una vez se ha utilizado un modelo para predecir resultados futuros, se puede utilizar para automatizar decisiones óptimas mediante la combinación de la optimización junto con el modelado predictivo. Al incorporar la optimización, la aplicación puede resolver problemas de negocio difíciles y complicados, como por ejemplo: Minimización de los costes de envío al mismo tiempo que se minimiza el inventario Minimización de la inversión de capital al mismo tiempo que se minimiza el riesgo de todo un portafolio Maximización de ingresos al mismo tiempo que se maximiza la fidelidad del cliente Minimización del presupuesto de marketing al mismo tiempo que se maximiza la generación de oportunidades de ventas Esto se lleva a cabo tomando en consideración las restricciones reales tales como presupuesto, personal, preferencias del cliente y sus comportamientos, preferencias de la empresa y muchas otras más. 5

6 Cómo aprovechar la potencia de la analítica avanzada con IBM Netezza Puntuación de modelos Una vez se ha construido un modelo, éste se puede aplicar en el volumen de datos habitualmente asociados a un modelo predictivo. Este proceso se conoce como puntuación. Ejemplos de puntuación son la aplicación del modelo a millones de registros para: Detectar fraude Calcular valoraciones de crédito Volver a valorar cuentas de cliente Predecir futuras compras de cliente Decidir quién debe recibir las diversas promociones de marketing Recomendar si se deben incrementar/disminuir líneas de crédito Concluir si deben saldarse las cuentas conflictivas Determinar estrategias de garantía de producto en base a las llamadas de soporte técnico Determinar las promociones de cliente adecuadas para incrementar las ventas Desarrollo de algoritmos El desarrollador de algoritmos cuenta con varias opciones de herramientas de desarrollo que incluyen entornos de desarrollo integrado (IDE) para un enfoque basado en GUI al desarrollo o a los lenguajes de programación. IBM proporciona un conector para Eclipse, un IDE de código abierto. Adicionalmente, los socios tecnológicos de IBM proporcionan IDEs que pueden agilizar el ciclo de desarrollo de algoritmos. IBM soporta R GUI para el desarrollo de algoritmos basados en el lenguaje R. IBM soporta varios lenguajes de programación para el desarrollo de algoritmos, como Java, MapReduce, Python, R, Fortran, C y C++, así como las extensiones definidas por el usuario. Las extensiones definidas por el usuario son: UDFs: las funciones definidas por el usuario procesan una fila UDAs: los agregados definidos por el usuario procesan un grupo de filas UDTFs: las funciones de tabla definidas por el usuario devuelven tablas de cualquier tamaño UDAPs: procesos analíticos definidos por el usuario que proporcionan una completa flexibilidad para realizar uno o varios pasos de procesamiento Procedimientos almacenados: se utilizan para agrupar funciones, agregados y otras lógicas en procedimientos Una vez un algoritmo se ha desarrollado y se ha probado, se puede registrar en el appliance, que se encarga de que el algoritmo esté disponible como cualquier otro análisis en base de datos mediante los lenguajes de programación compatibles. 67

7 Information Management Resumen El appliance de data warehouse de IBM Netezza con IBM Netezza Analytics es una plataforma potente y ampliable de analítica avanzada que simplifica el desarrollo, el despliegue y la utilización de funciones de analítica avanzada con un rendimiento y una escalabilidad sin rival. La analítica avanzada de IBM Netezza, del socio tecnológico, de código abierto y suyo propio se pueden combinar y utilizar mediante SQL, Java, MapReduce, Python, R, Fortran, C o C++ para ofrecer resultados innovadores para su empresa, aprovechando la arquitectura paralela de alto rendimiento del appliance de data warehouse de IBM Netezza. Acerca de IBM Netezza IBM Netezza es pionero en el sector de appliances de data warehouse al integrar la base de datos, el servidor y el almacenamiento en un único appliance fácil de gestionar, que requiere una configuración y una administración posterior mínima, con un rendimiento más rápido y más coherente del análisis. El appliance de data warehouse más reciente, el IBM Netezza 1000, simplifica radicalmente la analítica de negocio al consolidar toda la actividad analítica en el appliance, directamente donde residen los datos, con un rendimiento vertiginoso. Visite netezza.com o thinking.netezza.com para ver cómo nuestro appliance de data warehouse elimina la complejidad en cada paso y le permite generar valor de negocio real para su organización. Acerca de IBM Data Warehousing y Soluciones de Analítica IBM proporciona el portafolio más amplio y completo de software, hardware y soluciones de data warehousing, gestión de la información y analítica de negocio para ayudar a los clientes a maximizar el valor de sus activos de información y descubrir nuevos conocimientos para tomar decisiones mejores y más rápidas, así como optimizar el resultado de la empresa. Para más información Si desea obtener más información acerca de IBM Data Warehousing y Soluciones de Analítica, póngase en contacto con su representante de ventas de IBM o visite ibm.com/software/data/netezza/ 7

8 IBM España, S.A. Tel.: C/Sta. Hortensia, Madrid España La página de inicio de IBM se encuentra en: ibm.com/es IBM, el logotipo de IBM, ibm.com y Netezza son marcas registradas de International Business Machines Corporation en Estados Unidos y/o en otros países. Si éstas y otras marcas registradas de IBM son resaltadas en su primera aparición en esta información con un símbolo de marca registrada ( o ), estos símbolos indican marcas registradas en EE.UU. o marcas registradas según el derecho constitucional de propiedad de IBM en el momento que se publicó esta información. Dichas marcas comerciales también pueden estar registradas en otros países. Una lista actual de marcas registradas de IBM está disponible en la Web en Copyright and trademark information en ibm.com/legal/copytrade.shtml Microsoft y SQL Server son marcas registradas de Microsoft Corporation en Estados Unidos y/o en otros países. Otros nombres de empresas, productos y servicios pueden ser marcas comerciales o marcas de servicio de terceros. Copyright IBM Corporation 2011 Reservados todos los derechos. Por favor, recicle IMW14572-ESES-01

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