Los principios básicos del análisis moderno de datos

¿Qué es el análisis de datos?

¿Qué es el análisis de datos?

El análisis de datos es el proceso de extraer resultados procesables a partir de datos sin procesar. Para las empresas, se trata de implementar las técnicas de análisis correctas a fin de identificar los patrones ocultos y las tendencias que se pueden aprovechar para mejorar el negocio.

Diferentes tipos de análisis de datos

El análisis de datos es importante porque la medición es la clave para mejorar. Las empresas utilizan el análisis de datos para mejorar sus productos y servicios, atender mejor a sus clientes y diagnosticar problemas dentro de su organización. 

En un contexto comercial, el análisis de datos se puede clasificar, a grandes rasgos, en cuatro categorías distintas:

  • Análisis descriptivo: Se utiliza para caracterizar algo que sucedió a lo largo del tiempo (por ejemplo, el kilometraje de un auto). 
  • Análisis diagnóstico: Se utiliza para determinar por qué ha sucedido o está sucediendo algo (p. ej., el aprovechamiento de los archivos de registro de eventos para determinar la causa raíz de un bloqueo).
  • Análisis predictivo: Se utiliza para predecir o pronosticar eventos futuros (p. ej., la predicción de cuellos de botella en las necesidades de almacenamiento de datos).
  • Análisis prescriptivo: Se utiliza para prescribir un curso de acción basado en escenarios pronosticados (por ejemplo, la predicción de un cuello de botella de almacenamiento futuro y la sugerencia de comprar capacidad adicional para prevenirlo).

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¿Por qué elegir Pure Storage para el análisis moderno de datos?

Para las empresas, el Big Data puede ser la mina de oro de la cual se extrae una ventaja competitiva. A menudo y desafortunadamente para la mayoría, estos datos están bloqueados en silos heredados, almacenamientos y conjuntos de datos, lo que ralentiza los resultados, restringe la innovación y complica las operaciones de tecnología de la información (TI).

Lo que se necesita es una infraestructura de datos moderna, que sea lo suficientemente ágil y potente para equiparar las plataformas y los algoritmos actuales de  técnicas de análisis de Big Data . Es por eso que Pure Storage® se ha asociado a Splunk, Elastic y Vertica para ofrecer un análisis moderno con Modern Data Experience™.

Entre las ventajas de potenciar sus análisis con Pure se incluyen las siguientes:

  • Todos los beneficios del 100 % de la matriz de almacenamiento con NVME, incluido el paralelismo masivo y la velocidad.
  • Un sistema simplificado de administración de datos, que combina economía de la nube con control y eficiencia en las instalaciones.
  • La arquitectura Evergreen™, que habilita las actualizaciones sin interrupciones, sin tiempo de inactividad o migración de datos.

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