Etiqueta: Teradata

Arquitectura analítica, el siguiente paso del Big Data

¿Alguna vez ha escuchado sobre la Arquitectura Analítica? Se trata de una nueva tendencia en referencia al Big Data que pretende aprovechar los datos a los que la empresa tiene acceso, así como las distintas tecnologías con las que se cuentan para establecer una arquitectura dinámica con la que se logre aprovechar el valor de los datos en su totalidad.

Hoy en día, el costo de no tener esta arquitectura analítica adecuada es elevado, ocasionando impactos negativos en temas de incompatibilidad, gobierno, seguridad, falta de acuerdos a nivel de servicios, problemas de escalabilidad y extensibilidad, pero, ¿Cómo empezar una estrategia basada en una arquitectura analítica?

El construir una arquitectura analítica completa y robusta requiere de un desarrollo paso por paso así como el pleno conocimiento de los casos o problemas de negocio. Esta arquitectura debe ser capaz de evolucionar conforme lo demande el uso de la información y las áreas de la compañía, por lo que se construye a manera de rompecabezas, haciéndola flexible y capaz de responder a las necesidades de cada negocio.

Cabe mencionar que sus componentes no requieren ser exclusivos de un solo proveedor, usualmente no lo son, pues cada proveedor se especializa en determinadas áreas de acuerdo a las diferentes gamas de colecta de información, incluso si son open source, ya que una buena arquitectura debe de ser capaz de soportar cualquiera de estas herramientas. Lo esencial radica en que los resultados analíticos que arrojen, faciliten el trabajo de los usuarios dependiendo de su perfil y den respuesta a las necesidades o problemas de negocio previamente identificados.

Una correcta arquitectura, implica evaluar lo que la compañía tiene hoy en día y posteriormente establecer hacia donde pueden y desean llegar.

Una vez establecidos, se crea un mapa analítico con cada una de las metas, evaluando la madurez del uso de la información, las herramientas, las capacidades de la empresa y de los usuarios, así como la calidad de los resultados. A partir de ahí, se puede comenzar a construir un ambiente analítico, el cual usualmente se basa en 1) Retorno de inversión, 2) Disponibilidad de información y 3) Facilidad de uso y de desarrollo; a partir de esas tres se debe priorizar la construcción de la infraestructura analítica.

Un ambiente analítico:debe ser flexible, adaptable y aún más importante, no debe ser un freno a la creatividad de los usuarios o el equipo involucrado, esto sin olvidar el tener un ROI asociado.

¿Quién o quienes deben comenzar una iniciativa de Arquitectura Analítica?

Es una responsabilidad multidisciplinaria. Por un lado, se encuentran los encargados del negocio, como directores de finanzas, cadena de suministros,etc , quienes saben los problemas de negocios que desean solucionar y por otro lado se encuentra el equipo del área de sistemas, ambas partes deben detectar las necesidades analíticas puntuales de la empresa, cómo se va a explotar la información y el cómo se va a operar. No debe ser una decisión arbitraria o unilateral.

La analítica llego para quedarse, no es cuestión de una“moda”. Debemos saber que incluso en las pequeñas empresas existe algo de analítica, no obstante, la evolución su uso en los últimos años ha sido bastante interesante, que básicamente se ha movido por oportunidades de mercado y de competencia con otras empresas.

Antes, por ejemplo, se sabía que estaba presente en las telecomunicaciones y en la banca a través del uso de modelos de riesgo o de seguros. Ahora, la analítica se presenta como una necesidad y una ventaja competitiva, no solo para dichas industrias, sino para prácticamente todas.

De esta forma, sin importar el tamaño de las compañías, es común encontrar silos de información o grupos de personas que trabajan con la analítica, pero que no logran avanzar al no compartir los modelos o resultados con el resto de la empresa.

Uno puede empezar con estructuras analíticas pequeñas, no obstante, se debe permanecer alerta ya que también existen herramientas que no son recomendables para todos los ambientes empresariales, es indispensable tener las piezas correctas; de lo contrario, se corre el riesgo de tener silos de información y analítica separada del core de la empresa. Por ello, las figuras del Chief Data Offier y el Chief Analytics Officer juegan un papel muy importante en la conceptualización del ambiente y en la explotación de la información de manera adecuada para lograr elretorno de inversión.

Lo indispensable es no estar mal informados, por ejemplo, algunas empresas consideran que el open source es lo más económico, pero no todas compañías están preparadas para este tipo de ambientes, por ende, al mediano plazo podría resultar mucho más costoso.

Actualmente las empresas exigen tener una mayor capacidad de análisis y de explotación de la información, por lo tanto, ya no sólo existen modelos avanzados en riesgos o de fraude, ahora ya existen modelos robustos en temas específicos como dechurn, redes sociales, entre otros. No es cuestión de magia, no es cuestión de darle click a una función de regresión; analítica es todo un concepto, es entender el negocio, si colocas datos incorrectos obtendrás resultados incorrectos.

Si antes se explotaba un 60% de la información, ahora se puede llegar a explotar hasta el 100% gracias a las tecnologías existentes, la evolución del uso de la información y a la capacidad de almacenamiento.

 

 

Por: Esteban Montelongo,

Líder Data Scientist,

Teradata Latinoamérica.

 

Information Builders y Teradata sellan acuerdo de distribución

La alianza de las firmas facilitará a sus clientes comunes un único punto de compra en los segmentos de analítica, business intelligence, data warehousing y Hadoop

Information Builders ha sellado un acuerdo de distribución a nivel mundial con Teradata, esto da como resultado de esta alianza, sus clientes podrán obtener en un único punto de compra tecnologías avanzadas de analítica, business intelligence, data warehousing y Hadoop.

Information Builders y Teradata comenzaron a colaborar en Norteamérica hace 20 años. Entre sus clientes se encuentran firmas de los sectores más variopintos, como finanzas, retail, transporte, gobierno, seguros y sanidad. Este nuevo acuerdo, que se extiende ahora al resto del planeta, persigue también ayudar a las organizaciones a alcanzar más rápido sus retos empresariales, empleando soluciones in-memory e in-database, así como de big data, analítica, gestión de datos y Hadoop.

Buscan aumentar el potencial de WebFOCUS

En particular, WebFOCUS, la plataforma de BI y analítica de Information Builders, ayuda a las organizaciones a resolver cualquier necesidad que puedan tener en materia de analítica tanto sus usuarios avanzados como sus empleados no técnicos que trabajan cara al cliente. Esta solución facilita el acceso rápido a todos los datos, precisos y actualizados, sitos en cualquier tipo de sistema, proceso o agente, simplificando la integración de la información y garantizando que las decisiones se fundamenten en datos de confianza.

“El big data analytics es un mercado de rápido crecimiento. Los clientes y prospectos de Teradata gozan de la posibilidad de reducir el tiempo y los recursos que exigen sus proyectos de big data, al tiempo que mejoran el retorno de la inversión realizada”, afirma Gerald Cohen, presidente y CEO de Information Builders. “A través de esta alianza con Teradata podremos proporcionar a nuestros clientes todo el potencial de la analítica de datos”.

“El posicionamiento tecnológico de Teradata engarza perfectamente con la propuesta de Information Builders. Esta alianza proporcionará al mercado una oferta sin parangón en el ámbito de la analítica de datos, garantizando la excelencia de sus arquitecturas y optimizando sus oportunidades de negocio”, indica Scott Collins, Vicepresidente de Alianzas Globales en Teradata.

N. de P. Information Builders

 

Teradata presenta solución que ofrece simplificar procesos normativos

Todas las compañías están obligadas a monitorear y archivar sus comunicaciones para garantizar el cumplimiento de regulaciones y evitar sanciones legales. Sin embargo, las tareas complejas de gestión de estos procesos y las soluciones tecnológicas existentes no acompañan el crecimiento vertiginoso en cuanto al volumen y  la variedad de los datos estructurados y los no estructurados que se comparten a través de los canales y puntos de acceso como ser la telefonía móvil y la web.

En este respecto, Teradata presentó una alternativa simple y automatizada que permite a las empresas coordinar la revisión y asegurar el correcto cumplimiento de regulaciones. “Teradata Communications Compliance Analytic Solution” es una solución que ofrece para realizar el monitoreo de comunicaciones digitales efectuadas en la organización, que permite detectar material “sospechoso”.

Esta solución surge en una época en la que el intercambio de correos electrónicos, archivos adjuntos y mensajería digital entre empleados y personas externas a las organizaciones puede, involuntariamente, conducir a la violación de normas y regulaciones, relacionada con el tráfico de información privilegiada de la empresa y fraude. Los tribunales recurren cada vez más a los emails y otros tipos de registros de comunicación digital, y haciendo responsables a las compañías por la creación de programas que impulsen el máximo cumplimiento de regulaciones.

“Communication Compliance Analytic Solution” ofrece técnicas avanzadas de analíticas multi-género, incluyendo Aprendizaje Automático, Análisis de Texto, Reconocimiento de Patrones, Análisis de Gráficos y análisis específico -ad hoc- para crear un sofisticado modelo predictivo que proyecta automáticamente mensajes y archivos adjuntos a escala de toda la empresa. Los consultores de Teradata evalúan la disponibilidad de los archivos de mensajes digitales para el cliente, identifican áreas con alto valor de oportunidad, estiman el rango de mejora previsto y proporcionan un gráfico de esquema de la red para reconocer la actividad en las comunicaciones que incumplen las reglas.

Utilizando esta solución, las empresas pueden crear, modificar y ejecutar reglas en una interfaz de usuario sencilla, identificando rápidamente las probabilidades de incumplimiento. “Communications Compliance Analytic Solution” maximiza la facilidad de uso, velocidad de entrega de la información y la operabilidad; reduciendo el trabajo manual y permitiendo a los auditores internos enfocarse más en aquellas tareas de análisis que requieren de su valiosa capacidad de pensamiento crítico.

Al automatizar el proceso de cumplimiento normativo utilizando la solución “Communication Compliance Analytic Solution”, los clientes experimentaron notables reducciones en los procesos de revisión de cumplimiento de las regulaciones (de hasta un factor de 60X). Resultado obtenido al integrar y encapsular numerosos algoritmos complejos en un solo flujo de trabajo.

“Teradata Communications Compliance Analytic Solution” ya se encuentra disponible.

La organización de consultoría de Teradata cuenta con más de 5.000 consultores, con un promedio de 10 años de experiencia enfocados en Sistemas Analíticos de Grandes Volúmenes de Datos, Inteligencia de Negocio, Aplicaciones de Teradata, Calidad y Pruebas; además de un amplio rango de Servicios de Soporte. Teradata además cuenta con cinco Centros de Desarrollo de Consultoría globales para que sus clientes cuenten con un adecuado número de recursos de Teradata para atender una amplia gama de requerimientos.

 

-N. de P. Teradata.

 

Teradata crea un equipo de operaciones especializado en IoT

La firma ha creado una unidad global de Análisis IoT perteneciente a Teradata Labs, la cual se dedicará a trabajar en la innovación de Analytics of Things (AoT). El equipo estará formado por científicos, ingenieros de datos y diseñadores de software que se encargarán  de desarrollar nuevas soluciones y servicios basados en la nube.

El fin de este nuevo servicio es poder simplificar la analítica avanzada, el movimiento de datos y la gestión de base de datos para Internet of Things. La unidad de análisis trabajará  para mejorar los problemas de rendimiento y de cargas de trabajo aplicando el aprendizaje automático y las técnicas de analítica avanzada para la administración del sistema y las operaciones de desarrollo.

Respecto al anuncio, se destaca que Teradata Aster Analytics ha adoptado nuevas funciones, lo cual facilita la búsqueda de información entre grandes cantidades de datos. Entre ellas, destacan la capacidad de preparar datos de IoT y técnicas de aprendizaje automático que detecten de forma rápida y fácil patrones de comportamiento. Como complemento de Aster, Teradata cuenta con el kit para desarrolladores de software Teradata Aster Scoring SDK, que permite utilizar sus servidores analíticos para cualquier servidor perimetral en nubes públicas y centros de datos.

Finalmente, la compañía está ampliando las posibilidades de su herramienta Teradata Listener para IoT. Con el objetivo de dotar de nuevos conectores que facilitan la adquisición y distribución de los datos obtenidos a tiempo real a través de los sensores que incorporan los diferentes dispositivos IoT. Las nuevas opciones de conectividad supondrán una mayor agilidad en la captura y gestión de datos desde las propias instalaciones o desde la nube a Teradata Unified Data Architecture.

Redacción

 

Microsoft despliega una plataforma de análisis de big data basado en R

El gigante de Redmond presenta esta nueva incorporación, Microsoft enfatiza su apoyo a Linux a través de una de las plataformas más empleadas en estadística: R. “El sistema se similar a un sofisticado Cobol orientado a desarrolladores refinados”, señala un analista.

Esta semana, Microsoft ha dado un paso más en la estrategia iniciada el año pasado cuando adquirió Revolution Analytics, con la presentación de una avanzada plataforma de analítica de datos basada en su propio lenguaje de programación denominado R.

Así, Microsoft R Server, es como se denomina esta plataforma de analítica de datos, trabaja con software basado en Windows, Linux, Hadoop y Teradata, y puede encontrarse en la red de la compañía Microsoft Developer Network, y a través del programa de educación de Microsoft, DreamSpark.

El pasado mes de abril Microsoft completó la adquisición de Revolution Analytics, proveedor del producto Revolution R Enterprise (RRE), el cual está basado en R Server. Aunque Microsoft ha renombrado el software R Server en las versiones para Linux, Hadoop y Teradata, conserva el nombre RRE en las versiones de Windows. El sistema Microsoft R Open, considerado por la compañía como una versión avanzada de R, se considera elemento prerrequisito para la instalación tanto de R Server 2016 como de RRE para Windows 2016.

La plataforma R Server soportará una gran variedad de sistemas estadísticos de big data, modelización predictiva y capacidades de aprendizaje automático, todos ellos compatibles con el lenguaje de programación R, afirmaba un experto en sistemas Microsoft desde su blog; al tiempo que añadía que los usuarios podrán desarrollar aplicaciones R de alto rendimiento y disponibilidad, explorar arquitecturas paralelas, desarrollar modelos y establecer escalados de predicciones.

-Marga Verdú

 

Big data entrega valor en la agricultura

Cada vez más la agricultura explota los recursos big data por medio de la analítica avanzada de datos a fin de  perfeccionar  su nivel de producción, ganancias y competitividad. Actualmente, los agricultores  de las principales economías del mundo, aprovechan las soluciones analíticas para tomar decisiones, por ejemplo,  respecto a las fechas de siembra y cosecha, optimizando el rendimiento de los cultivos.

Los productores agrícolas, han optado por  recolectar y generar información valiosa de manera regular con equipamiento de última generación: tractores, cosechadoras, pulverizadoras y sembradoras equipadas con computadoras, sensores y GPS. Por citar dos ejemplos, existen tractores que pueden manejarse solos por medio de señales de GPS y sensores que indican sobre la efectividad de ciertas semillas y tipos de fertilizantes en las distintas partes de un sembradío. Así también,  a través del monitoreo del sistema de riego y el acceso en tiempo real a información sobre el clima, la composición del suelo e imágenes por satélite, es posible diseñar planes de riego eficiente de plantación a fin de conocer la cantidad adecuada de fertilizante a utilizar, mejorando y controlando la productividad de los cultivos a un menor costo.

Estos equipos inteligentes registran datos, otorgando información precisa a los agricultores, posibilitando maximizar la producción y reducir la pérdida de nutrientes y sedimentos del suelo.

En este sentido, Big Data ayuda a la economía agrícola permitiéndoles a los agricultores el utilizar datos de sensores, imágenes de satélite, el uso histórico de los fertilizantes, entre otros insights, para correlacionar y obtener análisis que los llevan a la toma de decisiones más acertadas  e informadas.

Es así como la introducción de la analítica predictiva en el campo permite optimizar los procesos de producción y reducir sus costos, además de ser posteriormente aprovechada para el asesoramiento de desarrollo del producto, manufactura y comercio del mismo.

 

Por Francisco Bernal, Country Manager Teradata México.

Teradata unifica sus tecnologías

Para acelerar el rendimiento y simplificar la implementación de los ecosistemas analíticos, la firma anunció innovaciones en software y hardware que aseguran aumentan la facilidad de uso y capacidad de gestión de la toma de decisiones con la Teradata Unified Data Architecture (UDA).

De acuerdo al anuncio, Teradata QueryGrid: consiste en el software de base de datos Teradata-to-Presto permitirá el cruce de consultas SQL multi-plataforma para ser iniciadas desde Apache Hadoop, o desde la base de datos de Teradata. Además, Teradata está integrando su base de datos, Teradata Aster Analytics, con Hadoop en una sola aplicación, Teradata UDA.

“Al mismo tiempo que los flujos de datos aumentan y los nuevos tipos de análisis emergen, las organizaciones tienen el reto de manejar presupuestos limitados y analizar la gran cantidad de opciones de tecnologías. Si no se cuenta con una visión arquitectónica, las organizaciones pueden construir fácilmente los centros de datos con tecnologías desarticuladas que impiden el desarrollo. Teradata aborda estos desafíos con Teradata UDA, un ecosistema analítico que orquesta tecnologías mediante el aprovechamiento de sus capacidades altamente diferenciadas y con beneficios económicos”, comentó Oliver Ratzesberger, presidente de Teradata Labs.

El ejecutivo añadió que Teradata QueryGrid optimiza el análisis de las empresas. “Utiliza un enfoque único en los analíticos multi-sistema, ofreciendo a los usuarios una experiencia permanente de autoservicio. La nueva Teradata QueryGrid: es el Software Teradata Database-to-Presto permite a los usuarios trabajar con grandes volúmenes de datos de una manera más interactiva, proporcionando la capacidad de utilizar ANSI SQL para consultar datos en Hadoop y Teradata. Presto es un motor de consultas SQL de código abierto para ejecutar consultas analíticas interactivas contra fuentes de datos de todos los tamaños que van desde gigabytes a petabytes”, agregó.

Con el nuevo Teradata QueryGrid, agregó Ratzesberger, los usuarios pueden iniciar y completar consultas de cruce de plataformas “multi-plataforma”, desde Hadoop con procesamiento en Teradata Database. O bien, la consulta puede iniciarse en Teradata para después continuar en Hadoop.

“La adición del software Presto permite expandir aún más el alcance y valor de la Arquitectura de Datos Unificada, ya que proporciona a los usuarios tiempos de respuesta más rápidos al aprovechar las herramientas de SQL existentes en todo el ecosistema analítico”, indicó Ratzesberger.

Teradata UDA Appliance

Por su parte, el ejecutivo señaló que el Teradata UDA Appliance es el primer dispositivo de clase empresarial que permite una combinación flexible de la base de datos de Teradata, Teradata Aster Analytics, y Hadoop para satisfacer las necesidades de carga de trabajo del cliente. Todo el software se instala en un gabinete, que proporciona las ventajas de un ecosistema analítico en un centro de datos más pequeño.

“Teradata UDA Appliance es un ecosistema analítico totalmente configurable, el cual se puede utilizar como una Arquitectura de Datos Unificada de Teradata. La aplicación puede adaptarse fácilmente a las necesidades del cliente para promover decisiones basadas en grandes datos de rápido movimiento, tanto estructurados, semiestructurados y no estructurados”, puntualizó Ratzesberger, haciendo hincapié en que funciona como un modelo abierto para la adquisición y el descubrimiento de datos, el cual integra datos de todas las áreas de la organización, mientras que empareja una variedad de requisitos de carga de trabajo para los conjuntos de datos correctos.

El Teradata QueryGrid: El software Teradata-Database-to-Presto y Teradata UDA Appliance estarán disponible a nivel mundial en el primer trimestre 2016.

-CIO

Teradata ofrece mejorar la analítica de datos en Internet de las Cosas

Teradata anunció dos nuevas capacidades disruptivas de software que otorgan mayor poder a los usuarios corporativos para descubrir y volver operativos los insights ocultos dentro de la información de la Internet de las Cosas (Internet of Things, IoT. Se trata del nuevo Teradata Listener y Teradata Aster Analytics de Hadoop, quienes ofrecen monitorizar en tiempo real, además de con inteligencia de negocio y analíticas, con la finalidad de descubrir los patrones distintivos que existen en grandes volúmenes de datos IoT.

Cada día se conectan más dispositivos, equipos y cosas a la red, mismos que generan de una forma constante y masiva una gran cantidad de datos. En los últimos años se han llevado a cabo avances con la instrumentación de dispositivos y sus conexiones generalizados, sin embargo, el foco no ha sido aprende a usar y aumentar el valor de los datos con algoritmos de aprendizaje automático. Incluso las empresas más expertas en tecnología reconocen que extraer valor de los datos generados por IoT es un proceso difícil y especializado, aunque más difícil aún es integrar los datos de IoT con procedimientos empresariales y datos del comportamiento humano.

Para responder a estos desafíos, y aprovechar el potencial de IoT, Teradata ofrece eliminar la complejidad y latencia a la vez que proporcionan a las compañías nuevas capacidades para sacar ventaja de los datos. Teradata Listener es un software inteligente de autoservicio que permite escuchar en tiempo real y seguir las transmisiones de sensores y datos de IoT que tengan lugar en cualquier lugar, posteriormente permite reproducir esos datos en múltiples plataformas en un ecosistema analítico. Los datos reproducidos en la recientemente lanzada Teradata Integrated Big Data Platform 1800 proporcionan acceso a grandes volúmenes de datos con el soporte nativo de los datos de JSON (Java Script Object Notation). Los datos reproducidos en Hadoop pueden ser analizados a escala con Teradata Aster Analytics en Hadoop.

“Los clientes ya pueden aprovechar los datos de IoT generados por un número y tipo ilimitado de dispositivos. Además, Teradata permite a los clientes combinar datos de IoT con operaciones empresariales y datos de factores humanos para maximizar el valor analítico”, afirmó Hermann Wimmer, co-president de Teradata. “Teradata Listener y Aster Analytics en Hadoop son tecnologías IoT muy avanzadas que aumentan las ventajas analíticas y hacen posible las Analíticas del Todo.”

Un buen ejemplo de uso lo presenta uno de los principales fabricantes de resonancias magnéticas (RMN), radiografías y equipos de imagen por ultrasonido, cliente de Teradata. Estos dispositivos médicos se han convertido en esenciales en la salud global, ya que ahora se realizan miles de exámenes a los pacientes cada día. Las anotaciones describiendo el comportamiento de los pacientes y los datos de sensores se transmiten 24/7 del equipo al data lake Hadoop del fabricante. Teradata analiza dichos textos escondidos en los datos para descubrir conocimientos que ayuden a todos los usuarios globales a mejorar la eficacia de las máquinas. Simultáneamente, los datos del equipo utilizado en el proceso de fabricación se comparten a Teradata Appliance donde analíticas avanzadas ofrecen conocimientos que permiten mejorar la calidad y la eficacia de la fabricación y que ayudan a asegurar que los problemas se solucionan y no estarán presentes en la próxima generación de productos.

“Cada día recopilamos millones de observaciones de sensores de nuestros equipos así como de nuestros ingenieros, que nos envían miles de informes escritos que son digitalizados. Sometemos los datos a una gran variedad de análisis para descubrir patrones ocultos con el fin de garantizar un rendimiento óptimo del equipo. Nuestra colaboración con Teradata nos ha ayudado a predecir los principales indicadores de averías en los equipos de nuestros trenes”, asegura Gerhard Kress, director de Analytical Services en Siemens Mobility Division. “La recolección y análisis de los datos de sensores y de IoT ha sido fundamental para mejorar la eficacia del sector ferroviario”.

Teradata Listener – Teradata Listener es un software inteligente de autoservicio para recopilar y distribuir transmisiones rápidas de datos, ya sean individuales o múltiples, de una sola vez. Permite a los clientes enviar datos a Hadoop, Teradata Aster Analytics, Teradata Database y otras plataformas. También permite a los científicos de datos, analistas de negocio y desarrolladores analizar las nuevas transmisiones de datos rápida y fácilmente para así ofrecer respuestas más rápidas a preguntas empresariales. Sin necesidad de depender del departamento informático los usuarios pueden analizar los datos de múltiples fuentes tales como sensores, telemáticos, eventos móviles, flujo de clicks, redes sociales y servidores de logs.

Teradata Aster Analytics en Hadoop – El mejorado Aster Analytics en Hadoop es una solución analítica integrada de Teradata que ya cuenta con más de 100 técnicas analíticas empresariales diferentes y siete aplicaciones verticales para la industria que permiten operar directamente en Hadoop. Esto permite a las empresas abordar fácilmente los problemas empresariales con una solución analítica integrada.

La flexibilidad y sencillez de estas capacidades permite a los analistas de negocio actuar como data scientists abordando los problemas más difíciles de la empresa. Teradata Aster Analytics en Hadoop permite a los usuarios combinar diferentes aprendizajes automáticos de texto, patrones, gráficos y estadísticas dentro de un único flujo de trabajo. Teradata ofrece implementaciones flexibles de Aster Analytics que incluyen Teradata Big Analytics Appliance, Hadoop, en la versión de sólo software o en la nube de Teradata.

Teradata Integrated Big Data Platform 1800 – El pasado lunes 19 de octubre se ha lanzado Teradata Integrated Big Data Platform 1800, la mejor plataforma para apoyar las nuevas capacidades de IoT. Permite a los clientes realizar analíticas complejas a escala y está disponible a un precio económico, aproximadamente $1,000 por terabite de datos comprimidos. Teradata Database, que funciona en la Plataforma Teradata Integrated Big Data, proporciona acceso a los datos en numerosos formatos incluyendo XML, name-value pair, BSON (Binary JSON) y JSON provenientes de los dispositivos conectados a aplicaciones web, sensores e Internet of Things.

Teradata Listener ya está disponible en su versión beta y estará disponible globalmente el primer trimestre de 2016. Teradata Aster Analytics en Hadoop se lanzará globalmente el segundo trimestre de 2016. Teradata Integrated Big Data Platform 1800 ya está disponible en todo el mundo.

 

-Comunicado de Prensa.

El arte de identificar la satisfacción del cliente en el ecosistema digital financiero

finanzas sector economiaHoy, como cualquier otro día, terminé una de mis reuniones de trabajo en Santa Fé, Cd de México para después dirigirme al hotel, recopilar mi maleta y  dirigirme al aeropuerto para tomar el vuelo de regreso a casa en Guadalajara, Jalisco. Durante el trayecto al hotel, recibo la llamada de mi esposa, quien, como de costumbre, me encarga una serie de tareas básicas: es el último día de inscripciones de la escuela de mis hijos, un par de facturas de servicios por vencer,  y la compra de detallitos para la familia. Tal como dice mi esposa: “de camino al aeropuerto, amor”.

Después de buscar opciones de regalos cercanas al hotel con servicio de entrega a domicilio y realizar la compra, llego al aeropuerto a tiempo para subir, vía internet, un par de documentos con la información solicitada por la escuela de mis hijos, así como realizar los pagos de los servicios pendientes.

Si en ese momento, el teléfono, el banco, el comercio, el hotel o la escuela hubieran tenido alguna pequeña falla, la historia hubiera sido muy diferente. Por cierto,  cabe mencionar que  no utilicé  efectivo en ninguna de estas interacciones.

En esta época de híperconectividad, la interacción de las personas y el mundo digital han generado cambios disruptivos en la forma en que cada uno de nosotros  se relaciona con su entorno. Esto se refleja en la manera en que compramos,  interactuamos y adquirimos nuevos productos.  La información está a nuestro alcance y la frontera del comercio-teléfono-banco-oportunidad se va diluyendo cada vez más. Si quiero algo, lo busco, comparo, compro y, de ser indispensable, voy a algún sitio a completar la transacción. En la mayoría de los casos, se completa en línea y lo recibimos en el sitio de nuestra preferencia.

De acuerdo con America Customer Satisfaction Index, el número de retiros por cajero (que históricamente ha sido una fuente de generación de ingresos) registró una baja récord en el 2014.  Las tasas de interés bajan, los ingresos derivados de las comisiones disminuyen y cada vez se regulan más. Los bancos necesitan clientes satisfechos que adquieran más productos. Cada vez se hace menor uso del efectivo  y los esquemas de pagos con métodos alternativos son cada vez más comunes.

En muy poco tiempo hemos pasado de una banca multi-canal (a través de la vinculación de canales para brindar servicios homogéneos) a una omni-canal (con una experiencia transparente en procesos que el cliente utiliza y combina con varios canales), evolucionando a un modelo donde la omni-canalidad requiere de servicios colaborativos aunados a un conocimiento profundo de la necesidad  y satisfacción  del cliente.

Para entender la experiencia de un cliente en este complejo ecosistema de información, ya no es suficiente la encuesta de satisfacción al final de una operación puntual. Se deben crear métricas de satisfacción que permitan analizar de manera dinámica cada una de las interacciones, comprender su entorno, sus relaciones, sus cambios socioeconómicos. Todo ello con el fin de identificar eventos que generen valor o rechazo para éste y, al mismo tiempo, entender cuáles de estos clientes demandan más servicios, analizando oportunidades tanto para su institución, como para ofrecer servicios o productos  integrados con terceros.

Estas métricas de satisfacción deben ser un fiel reflejo de su propio entorno de negocio, de tal forma que pueda responder adecuadamente a las necesidades y comportamiento de sus clientes, para atraerlos, mantenerlos y, a través de relaciones que  se generen entre sus clientes o bien, entre su empresa y terceros, poder extender la oferta de servicios a nuevos horizontes.

¿Qué tan preparada está su empresa para este nuevo reto?

JESUS-FLORES-Teradata

 

Por: Jesús Flores,

Consultor Sr. de Servicios Financieros

para Latinoamérica, Teradata

Teradata lanza aplicación para Big Data con opción de distribuciones Hadoop

big-data-primary.idgeTeradata lanzó la aplicación Teradata Appliance for Hadoop, en su versión 5, la cual se configura de acuerdo a las necesidades de los clientes, está lista para ejecutarse, ofreciendo la opción de distribuciones de la última versión de Hadoop de Hortonworks (HDP 2.3), y por primera vez, Cloudera (Cloudera Enterprise 5.4). Esta aplicación permite a los usuarios la flexibilidad para mejorar la relación tiempo-valor y reducir los costos de propiedad de Hadoop.

La nueva aplicación de Teradata ayuda a resolver los desafíos que algunas compañías tienen en la implementación de Hadoop, proporcionando mayor velocidad, para llegar al mercado con una solución completamente diseñada de ingeniería completa, misma que ofrece reducción de costo total de propiedad mientras que facilita la integración con Teradata Unified Data Architecture (UDA), una infraestructura para que las organizaciones puedan enfrentar mejor el manejo de todo tipo de datos y múltiples sistemas Teradata.

La nueva Teradata Appliance for Hadoop permite a los usuarios acelerar el empleo de su distribución Hadoop desde Cloudera o Hortonworks. Asimismo, es la primera plataforma industrial configurable, permitiendo a los clientes satisfacer las necesidades empresariales específicas de rendimiento o capacidad de información. La Aplicación de Teradata que se entrega previamente empacada y de clase empresarial, simplifica y agiliza las implementaciones de Hadoop reduciendo a la vez el costo total de propiedad , desde la instalación e integración, hasta que se concluya todo el proceso operacional. La Aplicación Teradata para Hadoop con Cloudera o Hortonworks está respaldada por el soporte técnico de Teradata, disponible a nivel global las 24 horas del día, los siete días de la semana.

“En un mundo donde el volumen y la complejidad de los datos van en aumento, Teradata ofrece diferentes opciones de tecnología a nuestros clientes, cuyos requerimientos, estrategias, industrias y objetivos son cada uno muy diferente,” comentó HermannWimmer, co-presidente de Teradata, quien además afirmó que “Teradata introduce innovación y otorga a nuestros clientes libertad de elección y a su vez acelera el tiempo para alcanzar el valor del negocio. La nueva Teradata Appliance forHadoop será un gran aporte para quienes están adoptando Teradata UDA.”

 

cloudera-teradataTeradataApplianceforHadoop 5 

La actual generación del software Hadoop ofrece a las organizaciones la habilidad de  ejecutar un creciente y variado conjunto de cargas de trabajo desde el procesamiento de enorme conjuntos de datos hasta análisis en tiempo real. La nueva Teradata Appliance for Hadoop permite a los clientes libertad de elección y satisfacer  el rendimiento analítico especializado así como necesidades de capacidad de información.

Rendimiento – La Aplicación puede ser optimizada para ejecutar aplicaciones en tiempo real como Spark, Storm, y equipos SQL-Hadoop como Presto e Impala. Está optimizada para soportar cargas intensivas de trabajo computacional con más CPU, memoria y discos de almacenamiento más pequeños. La aplicación aprovecha la tecnología Intel Core Processor, también conocida como Haswell, que ofrece rendimiento significativo y análisis sólidos.

 

Capacidad – Si un cliente necesita almacenar grandes cantidades de datos de uso poco frecuente con niveles aceptables de rendimiento, en tal caso la Aplicación de Teradata para Hadoop puede ser configurada con un almacenamiento de más bajo costo, memoria suficiente y menos CPUs.  La Aplicación de Teradata para Hadoop se puede adaptar para satisfacer las necesidades de crecimiento de los clientes.

 

Equilibrio – Si un balance de rendimiento y capacidad de información es requerido para tareas ETL (en sus siglas en inglés, Extract, Transform and Load – Extraer, Transformar y Cargar) y cargas de trabajo analítico, entonces Teradata Appliance for Hadoop puede ser configurada con los apropiados CPU, memoria y discos de almacenamiento.

 

Además, Teradata Appliance for Hadoop está integrada con Teradata UDA con alta velocidad InfiniBand, e interconecta al Teradata data warehouse y las plataformas the Teradata Aster. Esto permite movimiento de datos más rápido cuando se utiliza Teradata QueryGrid para empujar el procesamiento y consolidar la producción analítica en una sola consulta.

hadoop-big-data-elephant_in_words“Estamos viendo un creciente interés en la utilización de Hadoop basada en aplicaciones a medida que más empresas grandes adoptan aplicaciones para reducir el costo total de propiedad y aumentar la disponibilidad. Estamos emocionados con que la empresa Cloudera se encuentre disponible en una aplicación de Teradata con su hardware de ingeniería avanzada y apoyo de clase mundial,” dijo Tom Reilly, CEO de Cloudera. “Cloudera Enterprise 5.4 refleja inversiones críticas en la experiencia del cliente a través de gobernabilidad, seguridad, y rendimiento. Además, incluye apoyo para un número significativo de componentes actualizados de estándar abierto, incluyendo Apache Spark 1.3, Impala 2.2, y Apache HBase 1.0.”

“Acelerando nuestra asociación y tracción de clientes de TeradataHadoopAppliance con la Plataforma de Datos Hortonworks, estamos emocionados de ver que TeradataApplianceforHadoop ahora ofrecerá a nuestros clientes en común un rápido acceso a la versión más actual de la Plataforma de Datos Hortonworks,” dijo RobBearden, CEO de Hortonworks. “La Plataforma de Datos Hortonworks 2.3 representa un significativo avance para Open Enterprise Hadoop, simplificando dramáticamente la administración Hadoop y mejorando la productividad del desarrollador. Este lanzamiento además entrega mejoras a través de todos los motores de acceso a datos y avances de seguridad de nivel empresarial y capacidades de gobernabilidad que nuestros clientes comunes demandan.”

Teradata Appliance for Hadoop 5 con opción de Cloudera Enterprise o Hortonworks estará disponible al final del tercer trimestre. Adicionalmente, el soporte TeradataQueryGrid para TeradataApplianceforHadoop 5 con Cloudera y Hortonworks estará disponible en el cuarto trimestre de 2015.

 

– Comunicado de Prensa.