SAS lanza soluci贸n capaz de generar y gestionar miles de modelos predictivos en poco tiempo

Seg煤n IDC, entre los a帽os 2014 y 2015, las personas han generado un 90% de la informaci贸n de toda la historia de la humanidad. La cantidad de informaci贸n generada es impresionante y en ese contexto la pregunta surge en las empresas 驴c贸mo mejorar el an谩lisis de estos datos para construir un modelo consolidado que de […]

Seg煤n IDC, entre los a帽os 2014 y 2015, las personas han generado un 90% de la informaci贸n de toda la historia de la humanidad. La cantidad de informaci贸n generada es impresionante y en ese contexto la pregunta surge en las empresas 驴c贸mo mejorar el an谩lisis de estos datos para construir un modelo consolidado que de valor agregado a los negocios?

SAS, multinacional l铆der en el mundo en soluciones anal铆ticas vinculadas al Big Data, trabaja continuamente en esta 谩rea para mejorar este tipo de procesos y acaba de lanzar al mercado un software que construye autom谩ticamente m煤ltiples modelos predictivos de datos y que elige aquellos que mejor adelantan los eventos futuros.

Se trata de SAS Factory Miner, definida por la compa帽铆a como la plataforma m谩s poderosa del mercado que permitir谩 a las empresas encontrar valor de negocio a todos los datos generados. 鈥淓ste sistema combina nuevas t茅cnicas en la exploraci贸n de datos para modelar informaci贸n con otras herramientas de visualizaci贸n que permiten desplegar de forma r谩pida resultados m谩s exactos鈥, sostiene Marcelo Sukni, gerente general de SAS Chile y Per煤.

La herramienta mejora los procesos anal铆ticos en tiempo real de millones de datos que se generan en las compa帽铆as. 鈥淪AS Factory Miner puede utilizar cualquier fuente de datos, en tanto se puedan formatear en una tabla. El software, que corre desde un servidor y al que se accede mediante un navegador, ofrece una interfaz gr谩fica tipo ‘apuntar y hacer clic’ e incluye un conjunto de plantillas personalizables para crear modelos de l铆nea de base. Los analistas pueden afinar o revisar cualquiera de los modelos generados鈥 agrega el ejecutivo.

Para ayudar a elegir los mejores modelos, el software usa varios algoritmos de aprendizaje de m谩quina que, a trav茅s de la evaluaci贸n repetida de esos modelos, puede reconocer patrones para anticipar el desempe帽o futuro. Por ejemplo, un cliente no identificado us贸 una versi贸n inicial del software para construir 35 mil diferentes modelos para encontrar el mejor enfoque a una campa帽a de marketing.

Esta capacidad tambi茅n ayuda a habilitar lo que SAS denomina como el modelamiento estratificado, en el cual grandes conjuntos de datos, como los de ventas, se pueden dividir en segmentos m谩s peque帽os. El modelamiento estratificado puede ofrecer resultados m谩s exactos, aunque su uso ha sido limitado por el tiempo que toma construir los modelos, problema que SAS Factory Miner supera, abriendo las puertas a una nueva era en el an谩lisis de datos.


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