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Cómo anticipar y responder a las necesidades de los consumidores

El propósito de un cliente al llegar a una tienda es adquirir los productos que satisfagan sus necesidades: alimentos, bebidas, calzado, vestido, medicamentos, herramientas, etc. Y va con la expectativa de encontrarlos en cantidad suficiente, a precios justos y buena calidad.

De no hallar lo que busca, optará por adquirir otra marca o ir a un establecimiento distinto. Al mismo tiempo, la tienda a la que acudió en primera instancia corre el riesgo de perder credibilidad y lealtad del cliente, además de ver afectados sus ingresos.

Una de las industrias más susceptibles a éstos y otros factores externos es la de bebidas y alimentos, o mejor conocida por sus siglas en inglés como CPG. El desabasto, los valles y picos en la demanda o el exceso de inventario, entre muchos otros, merman seriamente su imagen entre los consumidores.

La propia naturaleza de este mercado puede poner en graves dificultades la planeación operativa y la organización de la logística necesaria. Aquí se combina una serie de ingredientes entre los que se incluyen:

  • Alteraciones estacionales (inviernos más largos, veranos sin lluvia, etc.)
  • Cambios en la demanda (un producto se vende menos que el mes/temporada anterior)
  • Disponibilidad y fluctuación de los precios de commodities
  • Gestión de productos perecederos
  • Cadena de suministro y logística global, regional o local
  • Eventos deportivos/sociales

Esta industria se caracteriza también por procesar enormes lotes de productos a fin de mantener los precios accesibles, garantizar su calidad y aprovechar la disponibilidad de las materias primas. Al mismo tiempo, las empresas productoras de alimentos y bebidas deben tener la cantidad adecuada de mercancía en el lugar y momento convenientes. De ahí que dependan de su capacidad de predecir las órdenes de sus clientes (tiendas, mayoristas, distribuidores y consumidor final) de la forma más precisa posible.

Un objetivo primordial es poder anticiparse a los comportamientos de las variantes en su conjunto en lugar de solamente reaccionar a ellos. Para lograrlo, las organizaciones del sector se enfocan en fortalecer sus procesos de alineamiento, estrechar la colaboración con clientes y usar la metodología de predicción (forecasting) más avanzada.

De hecho, existen dos formas de generar pronósticos. Por un lado está el método subjetivo que depende de las estimaciones y valoración de los planificadores a partir de la experiencia que han acumulado. Por otro, el estadístico que utiliza los datos disponibles para combinarlos, procesarlos y analizarlos a fin de generar predicciones.

Contar con datos históricos suficientes hace más confiable aún el pronóstico estadístico. Esto lo sabe Nestlé, para asegurarse de llevar las cantidades exactas de productos a los anaqueles y de ahí a las manos de los clientes, la firma utiliza herramientas de forecasting.

La empresa gestiona con cuidado su cadena de suministro y mantiene los inventarios dentro de límites bien establecidos de acuerdo con el tamaño de sus operaciones. Pone también énfasis en la planeación, y más específicamente en aquella alrededor de la oferta y la demanda.

El complejo entorno donde se mueve la compañía exige una evaluación precisa de la confiabilidad de los pronósticos, los cuales son afectados por la volatilidad de la demanda de los productos. De ahí que combinar distintos métodos es crítico para aquellos que muestran amplias fluctuaciones en su demanda.

Para ello, Nestlé se apoya en SAS Forecast Server. Gracias a la automatización de los modelos estadísticos integrados es posible explorar las distintas jerarquías de clientes e integrar el impacto que pudieran tener las promociones y ofertas especiales.

De este modo, con los resultados en mano puede hacer predicciones más acertadas para su portafolio y darle mayor tiempo a los planificadores para que se concentren en los productos altamente volátiles.

Hoy la analítica predictiva juega un papel cada vez más determinante en distintas industrias para hacer pronósticos precisos del inventario, tienda y por día, así como asegurar las existencias a un costo mínimo y niveles de existencias más equilibrados. Todo con la finalidad de que el cliente encuentre siempre lo que necesita.

 

 

Ariadna Zárate, Gerente de Inside Sales, SAS Latinoamérica Norte.

 

SAS lanza programa gratuito para capacitar científicos de datos en México

En la economía digital de nuestros días, la información es un activo de negocio trascendental. Sin embargo, hay un factor que se tiende a olvidar fácilmente: los datos, por sí solos, no impulsan el éxito de una organización.

Para obtener los insights que se esconden en un volumen gigantesco de información (hábitos de consumidores, tendencias económicas, indicadores de mercado, entre otros elementos), las empresas necesitan herramientas analíticas y, sobre todo, especialistas que puedan extraerles el máximo provecho.

Todas las industrias del mundo encaran un gran desafío: la disponibilidad limitada de talento humano analítico, un hecho que, según distintas investigaciones, ya resulta muy evidente.

Se estima que para 2018, la demanda de especialistas en Analytics superará a la oferta en una magnitud de entre 50% y 60%. En el mismo año, Estados Unidos, una de las economías vanguardistas en el uso de soluciones analíticas, padecerá un importante déficit de expertos en esta materia, de entre 140,000 y 190,000 puestos sin cubrir.

Para el 21% de las organizaciones, atraer a un científico de datos (un perfil profesional idóneo para una estrategia de analítica) es una tarea que resulta cada vez más difícil, en comparación con otros especialistas. Para el 29% de las empresas, la dificultad mayor es retenerlo.

Para el 29% de las compañías, atraer a un especialista en negocios con habilidades en el uso de herramientas de Analytics, en comparación con otros talentos, es un objetivo sumamente difícil de lograr. Y para el 34% de las firmas, el gran problema es retenerlo.

Para cubrir la escasez de un científico de datos en México, SAS anunció que está por iniciar su Beca SAS 2017, una iniciativa por iniciar que se ha fijado la meta de atender esta falta de talento analítico. Desde su lanzamiento en el año 2009, la Beca SAS ha fungido como un programa de capacitación gratuito para estudiantes —del último semestre o recién egresados de los niveles de licenciatura o posgrado— de las carreras de Actuaría, Estadística (o disciplinas afines), Ingeniería en Sistemas (o carreras similares) y Matemáticas Aplicadas y Computación (MAC).

Beca SAS es un proyecto donde SAS pretende ayudar a las empresas del país a obtener el talento necesario para fortalecer sus capacidades de análisis de datos, lo que incrementa sus oportunidades de éxito en el mercado, en tanto que los jóvenes mexicanos conseguirán la oportunidad de aspirar a una vida profesional impulsada por la innovación.

 

N. de P.

Analítica de datos. Conozca los desafíos y afróntelos sin miedo

Los gurús del mundo corporativo no dejan de repetir un veredicto: en los mercados digitales de nuestros días, quien analice los datos de su consumidor y de su entorno de negocios estará en posición de alcanzar el éxito.

Creer en el planteamiento es fácil. Como lo han señalado algunos estudios, el 92% de las organizaciones que son consideradas de alto rendimiento en su sector afirma que su toma de decisiones se apoya en innovaciones analíticas.

El 63% de los empresarios mexicanos, según una encuesta de 2017, considera que el análisis de datos será relevante para mejorar la competitividad de su negocio durante los próximos tres años.

Y entre las compañías ya usuarias de Analytics, de acuerdo con otra consulta, el 33% asegura que el análisis de datos mejoró el desempeño corporativo.

La convicción no es un problema en muchas organizaciones; sin embargo, seguir el consejo de los expertos puede resultar complicado. Las empresas que aún no adoptan la analítica, o que la aprovechan parcialmente, enfrentan varios obstáculos, según distintas investigaciones. Entre los desafíos más importantes:

  • Limitaciones tecnológicas o condición actual de su infraestructura de tecnologías de la información (TI).
  • Habilidad para garantizar la calidad de sus datos y su preparación para el análisis.
  • Capacidad para lograr que todos los procesos y departamentos corporativos saquen provecho de los insights analíticos.
  • Restricciones presupuestales para invertir en soluciones innovadoras.
  • Incertidumbre respecto a temas de seguridad y gobierno de datos.

 

Cualquiera puede imaginar el desaliento de estas organizaciones: inmersas en un universo de información (textos, fotografías, video, contenido de redes sociales, datos de soluciones máquina-a-máquina y voz) que saben que guarda incontables oportunidades de negocios y sin capacidad para aprovecharlo al máximo.

Por fortuna, las empresas no tienen que resignarse a tal situación. En la innovación pueden encontrar una alternativa que elimine los obstáculos en el camino de la analítica, apoyándose de una serie de herramientas de su proveedor de elección.

 

 

Redacción

Tres áreas donde el talento analítico debe prestar atención

En los tiempos digitales que corren, analizar los trillones de gigabytes que se producen diariamente no es una labor sencilla. De hecho, se estima que en la actualidad, por diversas causas, se estudia y aprovecha menos del 0.5% de la información generada.

Una de las dificultades principales radica en un factor humano: existe un déficit de especialistas, en principio hacen falta individuos cuya formación académica esté orientada a las disciplinas del análisis de datos, especialidades–como estadística, ciencias de datos, matemáticas avanzadas, entre otras–que son esenciales para diseñar estrategias basadas en la analítica.Y si hablamos de desarrollar la capacidad para aprovechar al máximo las innovaciones tecnológicas, es evidente la larga curva de aprendizaje que hay que recorrer.

Para ilustrarlo, una muestra: de acuerdo con una investigación sobre Big Data, para 2018, a la economía estadounidense –una de las más avanzadas en el uso del análisis de datos– le harán falta entre 140,000 y 190,000 profesionales con competencias analíticas sólidas.A todo esto hay que agregar que según una encuesta de escala global, el talento analítico es el más difícil de atraer y retener para el 48% de las empresas, en comparación con otras especialidades.

En dicho contexto, que augura certeza en el empleo y amplias opciones de desarrollo profesional, muchos jóvenes confiarán su futuro a una carrera asociada con la analítica.

En México, en donde una carrera como Estadística Aplicada, de acuerdo con datos del Instituto Mexicano para la Competitividad (IMCO), registra una alta tasa de ocupación (en el orden del 99%).

No obstante, las oportunidades más interesantes, aquellas que se derivan de las necesidades más urgentes de las organizaciones de todas las industrias, no se obtendrán con conocimientos generales sobre el análisis de datos y sus técnicas más conocidas.

Para sentar las bases de una carrera exitosa, los jóvenes interesados en la analítica deben fortalecer sus conocimientos –en las aulas universitarias o aprovechando los recursos educativos de proveedores líderes– en tres áreas específicas:

  • Analítica descriptiva. Permite conocer las características de diversos fenómenos de interés y ayuda a descubrir tendencias y patrones de comportamientos a partir del análisis de datos históricos que, de otra manera, habrían pasado inadvertidos para los tomadores de decisiones. Por ejemplo, determinar las características de los consumidores que demandan un determinado producto o servicio.

 

  • Analítica predictiva. Basada en métodos matemáticos avanzados (como la minería de datos y el machine learning), hace posible la creación de modelos que pronostican la ocurrencia de algún evento y guían la toma de decisiones. Siguiendo con el ejemplo anterior, podríamos determinar cuál es el producto que más probabilidades tiene de ser aceptada por un consumidor.

 

  • Analítica prescriptiva. A través de técnicas de simulación y optimización, entre otras, permite detectar las alternativas óptimas dentro una gama de posibilidades. Es la analítica señalando los caminos que más conviene seguir. Por ejemplo, crear escenarios que permitan simular los resultados que se podrían tener modificando diferentes parámetros a fin de encontrar el mejor precio de un producto.

 

En un ámbito laboral que todos los días incrementa su necesidad de ingenio analítico, dichos conocimientos representan un factor de diferenciación que ningún estudiante debería ignorar. Los proyectos buscan lograr un efecto transformador del negocio, por lo tanto,necesitarán algo más que un “experto en datos”,exigirán talento, habilidades y herramientas que permitan que el uso de la analítica genere valor al negocio.

En conclusión, los especialistas en temas analíticos tienen una gran oportunidad hoy y en el futuro de ayudar a las organizaciones públicas y privadas a obtener mejores resultados.

Por Roberto Torres, Director de Servicios Profesionales, SAS México.

Analítica, clave para aumentar las ventas de San Valentín

En el día de San Valentín, el amor no siempre toca la puerta. Cuando esto ocurre en una organización del sector retail, resulta devastador: una tienda con mercancía ideal para la jornada —confitería, tarjetas, joyería, ropa y accesorios— que es ignorada por los enamorados. Una indiferencia que, en la industria detallista, le rompe el bolsillo a cualquiera.

La analítica evita dichas tragedias de desamor. Al estudiar a fondo la información de su negocio (comportamiento del cliente, movimiento de mercancías, interacciones comerciales en canales físicos y digitales), una empresa de retail detecta tendencias que impulsan las ventas, incrementan la satisfacción del consumidor y mejoran los procesos corporativos.

De hecho, gracias a las innovaciones analíticas de SAS, muchas firmas de la industria detallista han creado una sólida relación con el éxito de mercado. En el caso específico del “Día del amor”, las organizaciones usan el análisis de datos para desempeñar tareas como:

  •  Evaluar lo que ocurrió durante la jornada amorosa del año previo: productos más vendidos, canales de comercialización más exitosos (tienda, call center o página de Internet), medio de pago preferido (tarjeta, efectivo), promociones con mejores resultados (descuentos, mercancía de regalo, cupón, meses sin intereses), entre otros aspectos. Esta información permite que las tiendas afinen sus planes comerciales para el Día de San Valentín.
  • Identificar tendencias en el gusto de los clientes. Si aplica la analítica en los espacios de interacción con la marca (para detectar temas recurrentes en establecimientos, redes sociales y tienda digital), una compañía pronosticará los planes románticos de sus consumidores, lo que le permitirá desarrollar oportunidades de negocio y definir prioridades de venta e inventarios.

Cuando equipan a Cupido con innovaciones analíticas, las organizaciones detallistas tienen la preferencia de sus usuarios, quienes no dudan en incrementar su gasto, en adquirir productos de improviso, en ampliar el rango de su apapacho —por ejemplo, complementar el ramo de flores con un accesorio de vestir, e incluso en sustituir el vino por una botella de champaña.

De hecho, en distintas latitudes, Cupido ha demostrado ser un excelente estratega de ventas, una habilidad en donde el análisis de información ha resultado esencial. Algunas muestras:

  • Más del 60% de los latinoamericanos festeja el Día del Amor y la Amistad. En nuestra región, quien no se prepara para la jornada, pensando en que es una costumbre “extranjera”, comete un gran error.
  • Para consentir a su media naranja, los mexicanos no gastan más de $30 dólares en promedio —con analítica es posible encontrar oportunidades en el monto.
  • En México, el festejo de Cupido (que el año pasado generó ventas por arriba de los 20,000 millones de pesos) favorece a tres ámbitos en especial: lugares para comer y brindar, productos típicos de la fecha (flores, dulces y chocolates) y esparcimiento (cine, teatro, parques de diversiones).
  • En el mercado de Estados Unidos, el Día de San Valentín es una de las celebraciones que contribuye a un tercio de las ventas anuales de las florerías. Para este sector, la analítica ha sido un factor clave para mejorar los resultados, mejorar la gestión de los inventarios e incrementar la satisfacción del cliente.
  • ¿Las latas son para los amigos y las copas para la pareja? En el Día de San Valentín, los restauranteros estadounidenses, gracias a la analítica, ya saben que las ventas de vino se incrementan en 40% y, además, se invierte en las botellas más costosas. Si un mayorista del retail atiende a lugares de comida, esta información podría revelar una oportunidad de negocio.

Para tener ventas exitosas en el Día de San Valentín, la analítica es el mejor aliado de la industria del retail. La mejor opción para garantizar que, cada 14 de febrero, el amor entre por la puerta de la tienda.

Por: Gloria Cabero,

directora de Mercadotecnia de

SAS México.

Analítica avanzada, el mejor aliado para la incertidumbre de 2017

Para el próximo año, SAS México prevé un auge en el uso de soluciones analíticas, con mayores despliegues en las empresas usuarias más maduras y un alcance mayor dentro de la estructura corporativa.

Por esa razón durante diversos sectores aprovecharán las innovaciones analíticas para extraer los máximos beneficios de su información empresarial (datos de clientes, operativos, ventas, marketing, etc.) y así mantener un alto nivel de rentabilidad en un entorno retador. Esto se verá reflejado en distintos segmentos del mercado global:

Empresas de los ámbitos retail y finanzas están utilizando la analítica para conocer mejor a los clientes y así enriquecer sus experiencias de compra, y detectando nuevas oportunidades de crecimiento.

Compañías financieras que, gracias al análisis de sus datos, gestionan el riesgo, previenen o detectan las operaciones fraudulentas, y cumplen fácilmente con los marcos regulatorios. Organizaciones de productos de consumo que analizan su información para realizar pronósticos de la demanda y hacer más eficientes sus operaciones (fabricación, cadena de suministro, distribución a punto de venta, etc).

Gobiernos que, a través de la analítica avanzada, desarrollan programas sociales bien sustentados y enfocados, y que al mismo tiempo pueden medir con precisión el impacto de las iniciativas públicas.

Durante 2017, la analítica avanzada también será impulsada por otras tendencias que están cambiando los paradigmas corporativos. Una de las principales es la llamada transformación digital de las empresas, proceso que implica adoptar conceptos y prácticas (como movilidad y comercio móvil, Social Marketing, visión corporativa en tiempo real, ventas personalizadas y vinculadas al contexto del consumidor y transacciones multicanal) que requieren de innovaciones analíticas para ofrecer los mejores resultados.

Consultoras como Gartner estiman que, para finales de 2016, habrá 6,400 millones de dispositivos conectados a la red mundial. Sin el respaldo de una solución de analítica avanzada, los gigantescos volúmenes de datos que generará el IoT, en todas las industrias del mundo, serán muy difíciles de almacenar, clasificar, analizar e interpretar.

En México, SAS también prevé un aumento en el uso de la analítica avanzada, el cual seguirá algunas inclinaciones:

  • Sectores maduros en el aprovechamiento de la analítica, como finanzas y telecomunicaciones, generando nuevas oportunidades de negocio (servicios, aplicaciones, productos) a partir de sus datos empresariales.
  • Empresas que extienden los beneficios de la analítica a más áreas corporativas. Convencidas del valor que aporta esta innovación, las organizaciones ya no limitarán su uso a uno o dos departamentos (mercadotecnia y ventas, por ejemplo), sino que lo ampliarán a toda la organización (producción, logística, administración, etc.).
  • Mayor interés en plataformas que “democratizan” la analítica; es decir, soluciones de rápida implementación y uso amigable que permiten que cualquier miembro de la compañía (sin los conocimientos de un científico de datos) pueda visualizar y analizar la información crítica, con el fin de encontrar mejoras y nuevas oportunidades de negocio.

En su portafolio, SAS cuenta con distintas soluciones de analítica avanzada que ayudan a sustentar las decisiones estratégicas del negocio y a dar certidumbre en los que la economía mundial se vislumbra inestable.

N. de P. SAS

¿Cuáles serán las compras navideñas de los consumidores?

Comprar los regalos de Navidad es un placer para millones de personas en todo el mundo. Además de expresar su afecto, esperan vivir una experiencia de compra única tanto en las tiendas físicas como en las electrónicas.

Esta temporada permite también conocer a detalle sus hábitos de consumo, sus preferencias y los métodos de pago más utilizados, por lo que los establecimientos comerciales, proveedores y mercadólogos pueden hacer un pronóstico certero sobre qué ofrecer a los compradores, dirigir mejor sus campañas y saber qué poner en los anaqueles y catálogos electrónicos.

Con el fin de conocer cuáles son las principales tendencias de consumo este 2016, SAS realizó una encuesta a 4,061 compradores en Estados Unidos, Canadá y el Reino Unido. Entre los principales hallazgos de este sondeo destacan:

Austeridad es del nombre del juego:. El 16% de los encuestados planean gastar más este año en comparación con 2015, pero casi dos terceras partes contarán con el mismo presupuesto. Entre quienes recortarán sus gastos, 55% dicen que se debe a la economía reinante; en particular, 11% de los consumidores de Estados Unidos aseguraron que las elecciones presidenciales determinarían su gasto.

Las mascotas consentida:. Más de una cuarta parte de los encuestados comprarán regalos para sus mascotas. De hecho, las mujeres son 50% más propensas que los hombres a comprar obsequios para sus amigos de cuatro patas. La familia sigue encabezando la lista: 85% planean dar regalos a sus familiares adultos, en tanto que 64% a los niños.

Sugerencias poco precisas. Más de una tercera parte de los encuestados reciben ideas de regalos de las tiendas en línea, y 16% utilizan los medios sociales. No obstante, cuatro de cada diez dicen que esas sugerencias no los llevan a comprar un producto en particular, y que no siempre son acertadas.

Tarjetas de regalos, lo más popular: Las tarjetas de regalo encabezaron la lista de presentes en Estados Unidos y Canadá, donde los encuestados son 50% más propensos a tomar el camino rápido para regalar a sus amigos y familiares, en contraste con los compradores del Reino Unido.

Las mujeres buscan ahorrar; los hombres, conveniencia: Una de cada cinco mujeres decide comprar en línea a partir de los costos de envío. Además, 44% comparan los precios en línea, mientras que sólo lo hace el 39% de los hombres, quienes prefieren que los regalos lleguen ya envueltos (60%).

Compras en movimiento: 71% de los participantes en el sondeo planean comprar en la tienda, incluyendo a casi 80% de los mayores de 50 años. Por su parte, casi la mitad de los millennials lo harán a través de sus teléfonos móviles y 17% desde sus tabletas. De este último grupo, 50% invierte tiempo leyendo las reseñas de los productos antes de tomar una decisión de compra.

Uso discreto de los pagos móviles: Entre los compradores encuestados, sólo 17% utiliza sistemas de pago móviles. El porcentaje aumenta entre los más jóvenes: 36% de los menores de 40 años dicen usar alguna forma de sistema de pago móvil. En general, 60% dice que este método de pago no supera en conveniencia a las tarjetas de crédito o débito, en tanto que a 37% le preocupa la seguridad.

Compras anticipadas: Las mujeres ya están pensando en elegir los regalos para el año próximo. Más de 70% de las millennials aprovecharán los descuentos de fin de temporada.

El “roperazo”: La encuesta de SAS revela que poco menos de 20% de los compradores regalaría un obsequio que hubiera recibido con anterioridad. El año pasado, el conocido “roperazo” fue muy popular: 36% de los encuestados aceptó estar dispuesta a hacerlo. En contraste, sólo uno de cuatro compradores planea regresar o intercambiar un regalo.

N. de P. SAS

 

 

El CAO, la nueva generación para el crecimiento en las empresas

Por más de 40 años, SAS inició una revolución en el mundo de los negocios: aprovechar la tecnología para analizar la información empresarial con el fin de tomar mejores y más rápidas decisiones que impulsaran el crecimiento rentable de las organizaciones.

Así, en estos cuarenta años, una nueva posición ejecutiva se ha gestado y fortalecido: el director de analítica, o Chief Analytics Officer (CAO). Este visionario se ha colocado como el responsable de diseñar las iniciativas de análisis de datos y alinearlas a las prioridades estratégicas de una compañía.

En México, el CAO se ha abierto paso en las filas de los tomadores de decisiones estratégicas en diversos sectores, como la banca y los seguros principalmente. Ellos han demostrado de qué manera la analítica, en combinación con su visión de negocio y conocimientos, les ha permitido anticiparse al rumbo que tomará su negocio a partir del análisis del comportamiento del mercado, la economía y los clientes.

El CAO mexicano, sin duda, tiene hoy la madurez y la perspectiva necesarias para ayudar a sus organizaciones a mantener y corregir el rumbo en un entorno global altamente competitivo.

Redacción

SAS provee de analítica al Internet de las Cosas

Internet de las cosas fue por años un concepto considerado futurista, sin embargo, hoy es una realidad que invade todas las ramas de la actividad humana, no sólo a nivel consumo, sino para las empresas: este año ya hablamos de autos conectados, hogares inteligentes, maquinaria con sensores y wearables.

Se estima que para finales de 2016 habrá en el planeta poco más de 6,400 millones de “cosas” conectadas a Internet, de acuerdo con las previsiones de Gartner, demostrando que el Internet de las Cosas (IoT) es una tendencia que continuará con su crecimiento explosivo en los próximos años. De hecho, Gartner espera que el IoT genere gastos en servicios por $235 mil millones de dólares este año.

Ante este panorama, las empresas enfrentan el desafío de aprovechar la enorme cantidad de datos que generarán todo tipo de dispositivos conectados – desde automóviles y dispositivos médicos, hasta los medidores inteligentes y los grandes contenedores con los que se mueven mercancías de un punto a otro del mundo –, organizarlos, limpiarlos, procesarlos y analizarlos para ser más competitivas y rentables, al tiempo de conocer el rumbo que está tomando el mercado.

Con este respecto, SAS presentó SAS Analytics for IoT. Se trata de un nuevo paquete de productos de software que ayuda a analizar cantidades masivas de datos provenientes de sensores y dispositivos conectados al Internet de las Cosas.

La nueva solución ofrece ayuda a las organizaciones en su tarea de interpretar los datos que se mueven y se acumulan rápidamente para extraer de ellos información más objetiva y precisa para tomar mejores decisiones. Al mismo tiempo, pueden fortalecer la seguridad, reducir los riesgos y mejorar la calidad de sus productos, lo que se deriva en mayores ingresos.

 

SAS Analytics for IoT combina la tecnología de streaming y la analítica para convertir los datos del IoT en conocimiento. Al brindar una forma segura de predecir las necesidades de mantenimiento, personalizar las ofertas y emprender acciones que aporten valor al negocio, SAS ofrece ayudar a:

Descubrir los datos que son importantes. El filtrado inteligente de SAS le permite a las empresas enfocarse en lo que es más relevante y les ayuda a evitar la tentación de almacenarlo todo, lo cual puede elevar los costos.

Entender las señales dentro de los datos. Las organizaciones pueden extraer y analizar datos de IoT a través del ecosistema conectado. Combinar los datos del IoT con otros datos contextuales facilita aún más detectar los patrones de interés.

Actuar con velocidad, escala y confianza. SAS Analytics for IoT añade analítica poderosa al flujo de datos. Así, las organizaciones actúan en tiempo real como respuesta a las señales cuando ocurren, desde alertas sencillas hasta las respuestas automáticas complejas.

 

 

Riverbed ofrece mejorar el rendimiento de aplicaciones críticas

RiverbedRiverbed anunció que SAS ya es capaz de solucionar problemas de rendimiento de la aplicación, optimizar el diseño de aplicaciones web y mejorar infraestructura de planeamiento mediante soluciones de Riverbed SteelCentral application performance management (APM) de un modo más veloz. SteelCentral AppResponse y SteelCentral Transaction Analyzer proporcionan visibilidad a profundidad en los muchos factores que influyen en el rendimiento de las aplicaciones en el entornode TI híbrido, lo que permite a SAS garantizar que sus aplicaciones críticas de negocio funcionen correctamente sin importar cómo sean accedidos, ya sea por WAN o Internet, ni tampoco importando el lugar dónde se encuentren alojados, nube pública o centro de datos de la empresa.

SAS es reconocido como una empresa experta en el business analytics software y servicios, así como ser un proveedor independiente de importante posición dentro del mercado de inteligencia empresarial. Estos son sólo algunos de los factores por los que muchas de las aplicaciones críticas para el negocio de la empresa, incluyendo CRM, VoIP y sistemas de formación, son centralizados y se entregan a las oficinas a través de Internet (como las aplicaciones basadas en web) y WAN de la empresa. Cada vez más empleados SAS están accediendo a aplicaciones SaaS basadas en la nube, también.

«Como SAS ha crecido hemos globalizado nuestras operaciones TI. Mientras que esto significa una mayor complejidad, también abre la oportunidad de centralizar y agilizar la gestión de rendimiento de aplicaciones. En el pasado, cuando ocurrieron problemas de aplicación, el equipo de TI intentaría recrear el problema y observar lo que estaba sucediendo en tiempo real,”dijo Doug Bradley, Ingeniero de sistemas de información senior en SAS. “Queríamos una solución con resultados rápidos  y apoyar un uso más eficiente de nuestros recursos”.

SAS eligió soluciones Riverbed SteelCentral después de probar otras dos opciones de supervisión de rendimiento de aplicación. La compañía instaló dos aparatos AppResponse en su centro de datos de Carolina del norte. Uno controla tres compañías de Internet de la empresa así como el site-to-site VPN SAS utiliza para conectarse con sus principales clientes. El segundo dispositivo supervisa WAN de la empresa. Para funcionalidad adicional, SAS utiliza Transaction Analyzertransacciones seguimiento análisis y rendimiento de predicción.

“Con Riverbed SteelCentral, problemas que pudieran haber tomado semanas antes, toman apenas unos días ahora. Con los datos almacenados en los aparatos, sólo podemos marcar en el tiempo. Es como una máquina del tiempo “, explicó Bradley. “Apreciamos la habilidad de ver los indicadores clave de rendimiento con un vistazo. La última cosa que quiero hacer es ver en una trazo de paquetes. Con AppResponse no tengo que hacerlo ya que proporciona cerca de 60 indicadores de rendimiento.”
Además de solucionar problemas, SAS utiliza AppResponse para ayudar a los desarrolladores a mejorar las aplicaciones basadas en web. AppResponse análisis de la transacción de la web les permite descomponer los distintos componentes de una página web. “Los desarrolladores utilizan esa información para ver cuánto toma la secuencias de comandos, lo que les permite centrarse en donde conseguir la explosión más grande para su tiempo de desarrollo,” añadió Bradley.

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SAS también usa SteelCentral – específicamente Transaction Analyzer la capacidad de realizar comparaciones de “what if” – para la planificación de infraestructura IT. Bradley puede alimentar en una traza de paquetes y luego utilizar las perillas y deslizadores para mirar las cosas como si agregarán ancho de banda en cierto lugar lo que mejorará el rendimiento de las aplicaciones.

Bradley está haciendo de la información de SteelCentral más ampliamente disponible a otros grupos en la organización con los paneles fácil-de-entender. Por ejemplo, SAS alberga una serie de aplicaciones y ofrece como SaaS. Bradley ha creado paneles de algunos de los proyectos de alojamiento. Las personas que trabajan en ellas no son necesariamente ingenieros de red pero usando los paneles les permiten supervisar el rendimiento de la aplicación sin entrar profundamente.

 

-Comunicado de Prensa