Vivimos en la economía de los datos. Sin embargo, no basta con un mero análisis big data, sino que es necesario enfocarlo al negocio concreto y a sus peculiaridades específicas. El nivel de competencia obliga a dedicar menos tiempo a pensar en la tecnología y más a centrarse en los casos de negocio y en el entendimiento real de los datos que pueden dar lugar a servicios más rentables.
artner estima que, en 2017, las empresas que utilicen métricas predictivas de rendimiento de negocio conseguirán aumentar su rentabilidad en un 20%. En esencia, se trata de convertir los datos combinados en una continua ventaja competitiva. Muchas de las propuestas del mercado ofrecen soluciones a ciertos problemas tácticos o a necesidades analíticas muy puntuales, pero ni están totalmente integradas ni son transversales.
TechMarketView distingue entre “tecnología operacional” y “tecnología de la información”; cuando ambas caminan por separado en un proyecto se pierde riqueza de información. Atos Codex tiende puentes entre ambas dimensiones y lo hace, además, de un modo tan modular y flexible que la consultora lo sitúa prácticamente en la esfera del analytics as a service.
Los casos de uso
Atos Codex es la materialización de este concepto, en el que la multinacional ha trabajado durante más de un año con partners como Siemens, con quien ha desarrollado Sinalytics, una arquitectura de plataforma analítica avanzada (premontada y orquestada) que ha sido diseñada desde cero para ser modular independientemente del proveedor.
Atos Codex está concebido para empresas medianas y grandes (industria, retail, telecomunicaciones, administración pública, servicios financieros, energía y utilities, etc.), que realizan un uso intensivo de datos.
Es importante entender —y es algo que en el desarrollo de la solución se ha tenido muy presente— que los datos corporativos son únicos, diferentes a los de cualquier otra empresa. Por este motivo, es posible crear cientos de casos de uso viables para simular entornos de negocio específicos.
En Atos Codex se ha respetado esa máxima porque no ha sido desarrollado únicamente por programadores, sino, y quizás esto sea esencial a la hora de entender su potencialidad, por científicos de datos. Gracias a la experiencia de estos profesionales, que conjugan la formación en los lenguajes de programación más comunes (R-programming, Matlab, SAS, STATA, Python, C / C ++ y Java) con el conocimiento de los procesos de negocio, surge esta plataforma que exprime al máximo el valor de los datos según el uso que de ellos se vaya a realizar.
Estos casos de uso, que se desarrollan utilizando modelos de datos específicos del sector, son una de las claves para agilizar e incrementar la eficiencia de estos procesos analíticos.
Versatilidad de despliegue
Desde el punto de vista tecnológico, es posible provisionar Atos Codex en unas pocas horas, adecuándolo a las necesidades específicas del negocio. Así, por razones estratégicas o funcionales, habrá organizaciones que necesiten un despliegue híbrido, prácticamente instantáneo, un modelo de software on-premise o de appliance, o lo opuesto, es decir, saltar a un modelo as a service.
La clave es la versatilidad de Atos Codex, que, incluso, puede provisionarse de manera industrial cuando es preciso hacer frente a la gestión masiva del Internet de las Cosas (IoT) o de grandes análisis transaccionales.
Esta misma versatilidad, gracias a su característica modular y orientada al servicio, es la que permite que esta plataforma analítica se adapte fácilmente a las necesidades de sectores muy diferentes entre sí. En ese mismo sentido, el diseño del framework de Codex, con orquestación de módulos y servicios, permite dar soporte a diferentes casos de uso analíticos.
En cuanto a la seguridad, se tiene muy en cuenta; no solo para la protección de los datos en los repositorios de la plataforma, sino también en el resto del ciclo de vida de la información.
Esta plataforma analítica avanzada ha sido diseñada desde cero para ser modular
Sinergias con Bull
En Atos Codex, la ingesta masiva de datos se realiza en el data lake, es decir, un repositorio de informaciones sin restricciones de tipo de datos, de manera que es indiferente si son estructurados (bases de datos relacionales), semiestructurados (hojas de cálculo, ficheros XML…) o no estructurados (imágenes, audio, vídeo…).
Este es el nuevo espacio de trabajo de los científicos de datos; en él pueden crear modelos y algoritmos, y entrenarlos, probándolos en el sandbox environment para después implementarlos.
Atos Codex cuenta con Data Lake & Analytics Factory de Bullion, una nueva aplicación “todo en uno” que, al mismo tiempo que acomete la centralización de macrodatos, dispone de una serie de herramientas analíticas avanzadas. Paralelamente, y con el fin de dar respuesta a organizaciones que precisen una capacidad de cálculo extra, en especial para la ejecución de simulaciones digitales, Atos aprovecha las sinergias surgidas con Bull, tras su adquisición en 2014, y dispone en su portfolio de Bull Sequana, su gama de superordenadores exascale.
El reto de las redes sociales
En el actual contexto del big data, buena parte del caudal de información que alimenta el data lake proviene del mundo de las redes sociales. Sin embargo, gestionar esa información no resulta tarea fácil si se considera que cada minuto se mandan más de 300000 tuits o se otorgan más de dos millones de likes en Facebook.
Capturean cubre ese gap en el mundo analítico. Se trata de un servicio de monitorización y análisis de redes sociales, capaz de extraer inteligencia de negocio a partir de esos datos. Gracias a su capa de visualización, genera informes en múltiples formatos, que se exportan a hojas de cálculo tipo Excel.
El grado de análisis conseguido es tal que permite, incluso, evaluar el sentimiento de los usuarios ante determinados temas, o determinar cuáles de estos son recurrentes. Además, es capaz de identificar los usuarios más influyentes.
Desde un punto de vista tecnológico, la integración con los sistemas existentes no representa ningún problema y es capaz de nutrirse de datos complementarios de otras soluciones.
