¿Qué es una plateforme d'analyse de datos?
Una plateforme d'analyse datos proporciona capacidades integrales para conectar, ingerir, organizar, visualizar y analizar datos a escala. La plataforma de datos debe admitir múltiples instancias sur site y múltiples proveedores de nube para que los análisis puedan ejecutarse en cualquier lugar donde residan los datos. La plataforma debe ser segura y funcionar con múltiples API de programación, herramientas de informatique décisionnelle (BI), visualización y ciencia de datos, y lenguajes de desarrollo. Constituye la base para obtener información, entrenar y ejecutar modelos de aprendizaje automático y dar soporte a otras aplicaciones de inteligencia artificial (IA).
Introducción de datos en la plateforme d'analyse datos
Uno de los retos más comunes a los que se enfrentan las empresas es la introducción de grandes cantidades de datos de distintos tipos en la base de datos. plateforme d'analyse. La tecnología de integración de datos ofrece la posibilidad de conectarse a múltiples fuentes de datos para cargar datos por lotes, en tiempo real y en streaming en la plataforma de datos. Tiene que ingerir y almacenar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.
Transformación de datos
Los datos agregados en la plateforme d'analyse datos proceden de diversas fuentes. La transformación de datos puede ser un paso del proceso de extracción, transformación y carga(ETL) que convierte los datos en formatos más uniformes y elimina los datos no deseados. Las transformaciones pueden incluir el filtrado, el cambio de los formatos de fecha para que sean uniformes y la alteración de los tipos de datos para facilitar el análisis. Las transformaciones más complejas pueden implicar la fusión de múltiples fuentes de datos, el relleno de lagunas mediante interpolación, la aplicación de normas de calidad de datos y el enmascaramiento de datos por motivos de cumplimiento.
Ampliación de la plateforme d'analyse datos
Las bases de datos columnares modernas pueden proporcionar capacidades analíticas sorprendentes para cantidades masivas de datos y un gran número de usuarios simultáneos. En un único servidor, el procesamiento vectorial permite que una única consulta paralelice las operaciones para utilizar todos los núcleos de processeur y cachés disponibles. Esto supone un gran paso en cuanto a rendimiento, pero las cargas de trabajo multiusuario necesitan dar un paso más: ser conscientes de los clústeres. Una plateforme d'analyse datos con conciencia de clúster puede distribuir una carga de trabajo entre varios servidores que componen el clúster.
El procesamiento de datos basado en la nube ofrece la avantage añadida del escalado elástico mediante la asignación de recursos informáticos à la demande para satisfacer las necesidades del usuario o la carga de consultas en cualquier instante. El almacenamiento en bloque desacopla la computación y el almacenamiento para que puedan escalar de forma independiente.
Cuando los datos no pueden mantenerse en un único clúster, las mallas de datos, los tejidos de datos y las consultas distribuidas pueden crear una única vista virtual que abarque varias instancias de bases de datos dispersas.
Uso de SQL para análisis
El lenguaje SQL basado en estándares sigue siendo el más utilizado para escribir consultas. Los editores de consultas facilitan enormemente la escritura de consultas SQL, ya que comprueban la sintaxis a medida que se escribe la consulta. Los editores también permiten guardar las consultas, por lo que modificarlas es rápido y sencillo. La mayoría de outils bi utilizan editores visuales que permiten a los usuarios construir consultas SQL haciendo clic y arrastrando objetos de la base de datos a un espacio de trabajo.
Visualización de datos
Muchas plataformas de análisis permiten editar consultas, pero pocas incorporan gráficos para visualizar inmediatamente las relaciones entre los datos. Los analistas de datos suelen exportar los datos de la plateforme d'analyse a hojas de cálculo y herramientas de visualización para su representación gráfica o visual. Los cuadros de mando en mosaico de herramientas como Tableau, Qlik y Looker ofrecen más tipos de gráficos que una hoja de cálculo. Sus visualizaciones pueden actualizarse con frecuencia para mantenerse al día a medida que se actualizan los datos subyacentes.
Compartir información analítica
En los años 80, compartir información significaba imprimir informes. Hoy en día, poder publicar un tableau de bord en la nube con autenticación segura facilita el intercambio de datos. Muchas herramientas analíticas pueden exportar informes directamente a PowerPoint y Excel para comunicar fácilmente la información.
Protección de datos
Una plataforma de análisis de datos debe ser capaz de mantener los datos seguros. Los mecanismos para proteger los datos incluyen el cifrado de los datos en reposo y en movimiento, la autenticación, el control de acceso y la separación de funciones. Los datos sensibles deben enmascararse u ofuscarse para proteger la privacidad, como los datos de identificación personal.
Actian y la plataforma de inteligencia de datos
Actian Data Intelligence Platform está diseñada para ayudar a las organizaciones a unificar, gestionar y comprender sus datos en entornos híbridos. Reúne la gestión de metadatos, la gobernanza, el linaje, la supervisión de la calidad y la automatización en una única plataforma. Esto permite a los equipos ver de dónde proceden los datos, cómo se utilizan y si cumplen los requisitos internos y externos.
A través de su interfaz centralizada, Actian permite conocer en tiempo real las estructuras y flujos de datos, lo que facilita la aplicación de políticas, la resolución de problemas y la colaboración entre departamentos. La plataforma también ayuda a conectar los datos con el contexto empresarial, lo que permite a los equipos utilizar los datos de forma más eficaz y responsable. La plataforma de Actian está diseñada para escalar con ecosistemas de datos en evolución, apoyando un uso de datos consistente, inteligente y seguro en toda la empresa. Solicite su demostración personalizada.
PREGUNTAS FRECUENTES
Una plataforma de análisis de datos es una solución de software que recopila, procesa y analiza grandes volúmenes de datos procedentes de múltiples fuentes. Ayuda a las organizaciones a obtener información práctica, tomar decisiones basadas en datos y visualizar tendencias mediante cuadros de mando e informes.
Una plataforma de análisis de datos es importante porque permite tomar decisiones más rápidas y precisas transformando los datos brutos en información significativa. Mejora la eficiencia operativa, identifica oportunidades de crecimiento y mejora la experiencia del cliente.
Entre sus principales características se incluyen la integración de datos, el análisis en tiempo real, el modelado predictivo y prescriptivo, las herramientas de visualización, la elaboración de informes y la compatibilidad con el aprendizaje automático. Estas funciones permiten a las empresas analizar los datos con eficacia y tomar decisiones con conocimiento de causa.
A diferencia de las herramientas tradicionales de Business Intelligence (BI), las plataformas de análisis de datos ofrecen funciones avanzadas de análisis, procesamiento en tiempo real, escalabilidad e integración con múltiples fuentes de datos. Permiten realizar análisis predictivos y análisis basados en IA más allá de los informes estándar.
Entre sus ventajas se encuentran la mejora de la toma de decisiones, la mejora de la eficiencia operativa, la profundización en el conocimiento de los clientes, la ventaja competitiva y la capacidad de prever tendencias. También permite a las organizaciones responder rápidamente a las cambiantes condiciones del mercado utilizando datos en tiempo real.
Una implantación satisfactoria requiere definir objetivos analíticos claros, integrar todas las fuentes de datos relevantes, garantizar la calidad de los datos, seleccionar la plataforma adecuada que se adapte a las necesidades de la empresa y formar a los equipos para que aprovechen todas sus capacidades para obtener información y tomar decisiones.
