Presentación del Blog de Vitria en España

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Estimados visitantes, les doy la bienvenida al Blog corporativo de Vitria en España, en el que, trataremos temas relacionados con Inteligencia Operacional de la mano de una compañía líder en soluciones tecnológicas vanguardistas de última generación.

El presente Blog es un medio de comunicación y compartición instantánea de información y un medio de compartición de experiencias y sugerencias por parte de nuestros socios y clientes, donde buscamos la mejora contínua del servicio, de los productos y de las soluciones que se ofrecen desde Vitria.

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“Eficiencia Operacional” frente a la problemática del “Big Data”

 

describe the image ¿Cómo lograr "Eficiencia Operacional" mediante Vitria IO frente a la problemática del "Big Data"?

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El principal reto que las compañías e instituciones actuales deben afrontar es la problemática del “Big Data”, pero, ¿qué es “Big Data”?. Los tres parámetros que sintetizan el término son: Volumen, Velocidad y Variedad de los datos. 

 

Big data” plantea básicamente tres retos sobre el flujo de datos:

 

  1. Volumen: saber cómo gestionar e integrar grandes volúmenes de datos,  procedentes de fuentes heterogéneas.

  2. Velocidad: poder acceder a la plataforma desde cualquier lugar, de forma autónoma por cualquier usuario de negocio, para mejorar y agilizar la toma de decisiones mediante la automatización: programación de acciones, eventos y alarmas.

  3. Variedad: conseguir unificar contenidos dispersos y no estructurados, con datos históricos, actuales y/o predictivos para un manejo óptimo de los mismos y para extraer de ellos información de valor.

 

La plataforma de Inteligencia Operacional de Vitria posee claras sinergias y permite abordar dichos retos ofreciendo el rendimiento y la flexibilidad necesaria para identificar patrones, entregar el conocimiento y la visión adecuada y a tiempo sobre los datos a los responsables en la toma de decisión. En resumidas cuentas la plataforma permite:

 

  • gestionar una gran variedad y volumen de datos en tiempo real: es decir, con rapidez y en su contexto

  • procesar datos altamente estructurados, semi-estructurados o poco estructurados mediante soporte XML nativo

  • nutrirse de feeds RSS, flujos sobre la actividad proveniente de redes sociales, fuentes de datos de Internet, y hacerlo manteniendo un rendimiento óptimo

  • permite de forma ágil y sencilla convertir los datos simples en información de valor para que los responsables puedan tomar decisiones cuando realmente importan. Los cuadros de mando son más dinámicos e interactivos, dando al usuario la posibilidad de encadenar, sobre la información tiempo real con la que están trabajando, acciones de resolución, correctivas, preventivas, … y de manera inmediata.

 

Por lo tanto, la integración de grandes volúmenes de datos, desorganizados y procedentes de fuentes heterogéneas, internas y externas, su análisis en tiempo real y la toma de decisión inmediata, para alcanzar la máxima eficiencia en el negocio, son los objetivos primordiales que podemos alcanzar.

 

Se habla de que aproximadamente el 50% de las organizaciones actuales tiene necesidades de análisis todavía no resueltas. De hecho, la principal causa de insatisfacción de los usuarios de negocio es su limitación en el análisis. En este sentido, los usuarios consideran la analítica avanzada y predictiva como prestaciones de valor añadido al negocio. Los responsables en la toma de decisión todavía no son plenamente conscientes de cuán importante es analizar mejor, cuán importante es la necesidad de dotar a los usuarios de autonomía y capacidad de decisión como una prioridad aportando analítica avanzada, cuán importante es tomar decisiones a tiempo y cuán importante es hacerlo mediante una plataforma que permita además la automatización de algunas de esas decisiones mediante acciones. Por lo tanto, no se perciben ventajas de negocio directas como la visión 360º del negocio y del cliente, la detección temprana de riesgos, fraudes y errores o la anticipación a oportunidades de negocio.

 

Algunas referencias sobre “Big Data”:

 

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