análisis de datos avanzado del gráfico de Forex

Análisis de Datos Avanzado: Hacer su Negocio más Inteligente

Los análisis actuales van más allá, debido al hardware y al software diseñados para ayudar a las organizaciones a tomar mejores decisiones.

Descripción general de análisis de datos avanzado:

  • A medida que las organizaciones crecen y desarrollan su estrategia de análisis, el análisis pasa de examinar los datos históricos para comprender el presente y el futuro.

  • Las técnicas de análisis avanzado permiten encontrar nuevas soluciones en diversas industrias, desde la fabricación hasta la atención médica.

  • Algunos de los avances más interesantes son el aumento del análisis con la Inteligencia Artificial (IA) y la estimación de resultados futuros mediante el análisis predictivo.

author-image

Por

La toma de decisiones plenamente informadas y basadas en datos en una organización moderna depende del análisis de datos. Ahora, la ventaja competitiva pertenece a las organizaciones que pueden acceder y comprender grandes conjuntos de datos. Esto incluye formas no estructuradas y anteriormente "oscuras" de datos e información del perímetro inteligente.

Pasar de formas tradicionales a avanzadas de análisis puede ayudar a las organizaciones a ser más inteligentes sobre los clientes, los procesos y los productos. La inteligencia empresarial (BI) precisa y el modelado predictivo facilitan la exploración de nuevos enfoques y estrategias.

El Cambiante Panorama del Análisis Avanzado

Las fronteras del análisis más emocionantes ya no dependen de las fuentes de datos o los métodos de análisis tradicionales. El análisis avanzado ha ampliado el campo de análisis de datos de dos maneras clave:

  • Centrarse en el futuro: el análisis más antiguo generalmente se fijaba en el pasado para lograr una mayor comprensión de los datos históricos. El análisis de datos avanzado suele adoptar un enfoque orientado al futuro, resolviendo los problemas antes de que surjan y prediciendo el impacto probable de las decisiones empresariales con antelación.
  • Enfoque de datos más amplio: los avances en el análisis permiten aprender más de las fuentes de datos que anteriormente se habían desaprovechado. Estos incluyen imágenes, audio, video y datos de sensor de IoT, utilizando hardware y software optimizados para ofrecer un desempeño de análisis acelerado.

A medida que las capacidades de análisis se vuelven más avanzadas, el número de dispositivos y la cantidad de datos involucrados pueden aumentar enormemente.

¿Por qué Utilizar el Análisis Avanzado?

Para las organizaciones que buscan más capacidades de toma de decisiones basadas en datos, la promesa de un análisis avanzado es inmensa: recopilar más información, lo que produce más información e incluso puede predecir el futuro.

Sin embargo, como muchas empresas descubren cuando empiezan a ampliar sus capacidades, una estrategia de análisis avanzada eficaz no puede construirse de la noche a la mañana. Requiere una base en el análisis tradicional y la recopilación de datos.

Desarrollar una estrategia de análisis organizacional comienza con la comprensión del nivel de madurez de sus actuales esfuerzos de análisis. Cuando evalúe su madurez de análisis, podrá superar los obstáculos para alcanzar el siguiente nivel de comprensión de la información. Para obtener asistencia, consulte la guía de Intel, Desde los datos hasta la información.

Sacar el mayor provecho del análisis de datos masivos requiere un enfoque basado en la optimización del hardware y el software para la escalabilidad, el desempeño y la rentabilidad.

Métodos de Análisis de Datos Avanzado

Los casos de uso más avanzados en análisis permiten comprender más información de más fuentes. Como resultado, la información y las decisiones se generan automáticamente en un breve período de tiempo.

  • Análisis en tiempo real
    A medida que aumenta el número de dispositivos conectados en el perímetro inteligente, también lo hace la demanda de comprensión de datos recopilados en tiempo real. Con el análisis en tiempo real, la información puede ser procesada y modelada como nunca antes, con información que surge tan pronto como la nueva información entra en el flujo de datos.
    Desde la mejora de las operaciones de la flota hasta la seguridad de los pacientes, el análisis en tiempo real promete ofrecer información cuando puede marcar la mayor diferencia: inmediatamente.
  • Analítica predictiva
    Mediante el análisis predictivo, las empresas adquieren la capacidad de entender los resultados futuros probables y optimizar esos resultados para lograr sus mayores objetivos.
    El análisis predictivo a gran escala requiere una infraestructura específica capaz de manejar una gama completa de cargas de trabajo de análisis. La flexibilidad es clave: lograr el éxito en el análisis predictivo requiere una infraestructura de datos lo suficientemente adaptable como para permitir plataformas como SAP HANA u Oracle Analytics Cloud. También debería ser compatible con soluciones de análisis en streaming y herramientas de análisis de código abierto como Spark.
  • Análisis mejorado
    Algunos de los avances más prometedores de los científicos de datos han surgido de la convergencia del análisis y la IA. Las redes neuronales y el aprendizaje automático han revolucionado la capacidad de las computadoras para realizar inferencias y entender una amplia gama de datos no estructurados.
    Al mejorar el análisis con la IA, los comercios minoristas pueden entender mejor cómo se mueven los clientes por las tiendas, y los fabricantes pueden identificar más fácilmente los productos defectuosos. Los médicos pueden comprender mejor las imágenes médicas, mientras que los almacenes pueden permitir un seguimiento de inventario inteligente.
    Con la tecnología diseñada para acelerar el desarrollo y la implementación de IA en el perímetro inteligente, incluida la distribución Intel® del kit de herramientas OpenVINO™1 Intel se compromete a permitir el análisis de IA para las empresas más innovadoras del mundo.

Tanto si su organización está empezando a explorar el análisis avanzado o si ya ha realizado inversiones significativas en tecnologías de análisis de próxima generación, Intel ofrece asistencia. Nuestro profundo ecosistema de hardware, software y tecnologías de socios puede ayudar a sus científicos de datos a alcanzar un mayor nivel de madurez de análisis y crecimiento basado en datos.

Tecnologías Intel® para el Análisis

La tecnología Intel® está cambiando la forma en la que las organizaciones modernas realizan el análisis. Con los casos de uso que abarcan muchas industrias en todo el mundo, Intel trabaja para impulsar continuamente el análisis mientras ayuda a las empresas a optimizar el desempeño y la rentabilidad.

Sacar el mayor provecho del análisis de datos masivos requiere un enfoque basado en la optimización del hardware y el software para la escalabilidad, el desempeño y la rentabilidad.

Con un amplio ecosistema de tecnologías y socios para ayudar a las empresas a crear las soluciones del futuro, Intel impulsa el análisis avanzado para las empresas de todo el mundo. Desde el centro de datos hasta el borde, Intel está presente en cada momento del ecosistema de análisis para ofrecer el máximo valor y desempeño.

Preguntas frecuentes

Preguntas frecuentes

El análisis de datos avanzado puede incluir una amplia gama de enfoques, desde el análisis mejorado con IA hasta el análisis predictivo y en tiempo real, que proporciona información instantánea y prospectiva.

El análisis avanzado ofrece la oportunidad de comprender más información a un nivel de profundidad mayor que nunca antes. El análisis avanzado puede ayudar a lograr una amplia gama de objetivos empresariales, desde la simplificación de operaciones hasta la satisfacción de los clientes.

Si bien el análisis tradicional se centraba en comprender lo que ya había ocurrido, el análisis avanzado hace hincapié en el presente y el futuro. El análisis de datos avanzado también es capaz de analizar más tipos de datos a una escala mayor que el análisis tradicional, incluyendo los datos no estructurados.

El análisis en tiempo real mantiene la información tan actualizada como el flujo de datos, mientras que el análisis predictivo ayuda a las empresas a crear modelos estadísticos a partir de resultados futuros probables. El análisis mejorado emplea la potencia del aprendizaje automático y otros tipos de IA para hacer más inteligente el análisis.

El análisis transforma los datos sin procesar en información, para ser utilizados en inteligencia empresarial (BI) u otras aplicaciones. El análisis puede impulsar una mayor eficiencia operativa y una mejor experiencia en toda la organización.