Hoy las organizaciones están recopilando enormes volúmenes de datos, generados por una amplia variedad de fuentes. Esto es “big data”. Las principales organizaciones en servicios financieros, telecomunicaciones, retail, asistencia médica, medios digitales, seguros y otras industrias están adoptando tecnologías avanzadas para generar entendimiento nuevo y práctico a partir de BIG DATA y que puede ayudarles dramáticamente a reducir los riesgos financieros, aumentar la eficiencia operativa, y mejorar la fidelidad de los clientes.

1. IBM Software Smarter Analytics
Informe
Big data: Nuevo entendimiento
que transforma las industrias

2. 2 Big data: Nuevo entendimiento que
transforma las industrias
Contenido
3 Últimas novedades en big data
3 Conozca y atienda a los clientes como individuos, no
como segmentos
6 Ejecute operaciones con cero latencias
8 Innove en productos nuevos rápidamente y avance
8 Adquiera conocimiento inmediato sobre fraude y
riesgo
10 Aproveche los activos instrumentados
10 La plataforma de IBM para big data
12 Transforme el negocio con big data
Hoy las organizaciones están recopilando enormes volúmenes
de datos, generados por una amplia variedad de fuentes, a
menudo a velocidades extremas. Esto es “big data” — las
millones de cotizaciones de las bolsas, los registros de detalles
de llamadas (CDRs), las entradas en redes sociales y los
resultados de los exámenes de pacientes todos los días.
Las principales organizaciones en servicios financieros,
telecomunicaciones, retail, asistencia médica, medios digitales,
seguros y otras industrias están adoptando tecnologías avanzadas
para generar entendimiento nuevo y práctico a partir de big data y
que puede ayudarles dramáticamente a reducir los riesgos
financieros, aumentar la eficiencia operativa, mejorar la fidelidad
de los clientes y los resultados de la asistencia médica (ver Figura
1). Estas organizaciones están aprovechando big data para
transformar no sólo sus negocios sino también sus industrias.
57%
54% 54%
31%
26% 26%
Acceso a datos
Obtenga entendi-
miento de los datos
Traduzca el entendi-
miento en acciones
Con rendimiento
superior Con poco rendimiento Fuente: IBM Global CEO Study 2012
Figura 1: Las organizaciones con rendimiento superior (aquellas con alto
crecimiento de ingresos y alta rentabilidad) superan a aquellas con poco
rendimiento en las tres dimensiones — acceso a los datos, entendimiento y
acción —resaltando una correlación entre el éxito y la capacidad de derivar valor
de los datos.

3. Smarter Analytics 3
Últimas novedades en big data
En el pasado, las organizaciones utilizaban soluciones de
tecnología para analizar datos históricos e identificar las
amplias tendencias con base en una recopilación limitada de
información contenida en bases de datos estructuradas. Hoy,
sin embargo, con las tecnologías de vanguardia las
organizaciones pueden analizar muchos más datos
provenientes de una extensa selección de fuentes a velocidades
increíbles. Ahora, las principales organizaciones pueden:
• Llevar a cabo análisis de los comportamientos de los clientes
en tiempo real para producir experiencias personalizadas y
promociones específicas.
• Medir la eficiencia de la publicidad en línea para sintonizar
las campañas mientras están en marcha.
• Adoptar soluciones avanzadas de analítica de contenido para
explotar las entradas en redes sociales y los registros de call-
center con el fin de evaluar el sentimiento de los clientes y
evitar la pérdida de clientes.
• Analizar los datos que fluyen continuamente desde sensores
operativos para aumentar el tiempo de actividad del servicio,
facilitar una mejor planificación y anticiparse a los riesgos.
• Implementar soluciones de analítica predictiva para
anticipar comportamientos futuros de los clientes, evitar
riesgos e identificar resultados potenciales.
Con las herramientas indicadas, las organizaciones están
aprovechando la riqueza de oportunidades que presenta big
data.
Conozca y atienda a los clientes como
individuos, no como segmentos
Según el IBM® Global CEO Study 2012, CEOs con ideas
avanzadas identifican el entendimiento del cliente como la parte
más importante para nuevas inversiones.1
(Ver la barra lateral,
“Invierta en analítica para generar nuevo entendimiento del
cliente”). Estos líderes desean aprovechar el vasto potencial de
big data para proporcionar un entendimiento más profundo sobre
las preferencias, las necesidades y las tendencias de los clientes.

4. 4 Big data: Un nuevo entendimiento
transforma las industrias
Para la mayoría de las organizaciones, no hay escasez en la
disponibilidad de los datos del cliente. Los clientes bancarios
proporcionan información financiera en solicitudes de crédito y
discuten problemas bancarios durante las llamadas de servicio al
cliente; los suscriptores de telecomunicaciones generan
continuamente datos del uso del smartphone; y los clientes de
retail ingresan información para transacciones en línea y
registran sus “me gusta” en redes sociales. El desafío radica en la
manipulación del volumen y de la velocidad: los negocios deben
analizar eficientemente esos datos para generar entendimiento
oportuno que pueda ayudarles a mejorar la experiencia del
cliente.
Muchas organizaciones ya están utilizando soluciones de gestión
de datos para integrar la información del cliente desde múltiples
fuentes y para crear una opinión única y holística de cada cliente.
Las nuevas soluciones diseñadas para entender big data pueden
ahora impulsar esas capacidades más allá. Las organizaciones
pueden utilizar la analítica avanzada para proporcionar análisis
de tendencias en tiempo casi real y anticiparse a resultados
futuros. Estas soluciones pueden producir el entendimiento que
le ayuda a las organizaciones a crear promociones específicas de
marketing, optimizar las campañas de anuncios, evitar la pérdida
de clientes y mejorar las oportunidades de ventas cruzadas y
ventas adicionales.
Invierta en analítica para generar nuevo entendimiento
del cliente
El IBM Global CEO Study 2012, el quinto estudio bienal de
CEOs de IBM, recurrió a más de 1.700 entrevistas de CEOs,
directores generales y altos líderes del sector público
alrededor del mundo para evaluar cómo los ejecutivos están
respondiendo a la complejidad de organizaciones, mercados,
sociedades y gobiernos cada vez más interconectados.
Según el estudio, estos líderes identifican las soluciones que
pueden generar entendimiento del cliente como el área de
inversión más crítica para el éxito futuro (ver Figura 2). Al
implementar soluciones que analicen el creciente volumen y
variedad de datos del cliente disponibles, incluyendo los
datos generados a través de redes sociales, las
organizaciones pretenden conectar piezas de datos a perfiles
más completos; potenciar al personal con análisis predictivo
para entender mejor las necesidades individuales del cliente;
responder a exigencias con foco, precisión, relevancia y
velocidad; y mezclar los mundos físicos y digitales para
ofrecer valor sin importar la ubicación del cliente.
Clientes 73%
Operaciones 50%
Ventas 49%
Mercados y
competidores 44%
Recursos humanos 43%
Cadena de suministro 40%
Gestión de Riesgos 38%
Finanzas 32%
Fuente: IBM Global CEO Study 2012
Figura 2: Los CEOs y los líderes de negocio identificaron las soluciones de
entendimiento del cliente como el área más importante para nuevas
inversiones.

5. Smarter Analytics 5
En retail, las principales organizaciones están invirtiendo en
soluciones de analítica avanzada para explorar big data,
detectar patrones y revelar nuevo entendimiento que les está
ayudando a entender y a involucrarse mejor con los clientes
individuales. Están capturando el sentimiento del cliente y
están descubriendo nuevo entendimiento al examinar una
variedad de datos estructurados y no estructurados, que van de
información que ya han recopilado hasta los sentimientos
expresados a través de redes sociales.
Con las capacidades de la analítica predictiva los retailers pueden
realizar una segmentación precisa, hasta el nivel individual, al
determinar los comportamientos futuros del cliente. Los equipos
de marketing pueden ser más precisos al identificar clientes
potenciales, al administrar sus presupuestos de marketing para
maximizar el retorno de inversión de marketing y desarrollar
ofertas específicas y relevantes a través de todos los canales que
entreguen una experiencia de compra más enriquecida y
personalizada. (Ver la barra lateral, “Atienda mejor a los
individuos a través de los múltiples canales de retail”). Al mismo
tiempo, los retailers pueden optimizar las decisiones de
comercialización para las previsiones de asignación de precios,
surtido, inventario y demanda.
Algunas compañías de telecomunicaciones de ideas avanzadas
están aprovechando big data para transformar los call centers de
centros de costos a generadores de ingresos. Utilizan soluciones
para analizar interacciones anteriores con el cliente, integrar la
información con información existente del cliente y presentar
resultados en tiempo real para agentes de call center con el fin de
que puedan proporcionar ofertas oportunas de ventas cruzadas y
ventas adicionales. Recurrir a información de micro-segmentos,
ubicación e historial de búsqueda desde múltiples canales (tales
como smartphone, línea fija, servicios de TV e Internet) le permite
a las compañías entregar paquetes de productos altamente
específicos.
Atienda mejor a individuos a través de los múltiples
canales de retail
Bass Pro Shops necesitaba maneras de aumentar la
consistencia de compra retail a través de una gama completa
de canales, incluyendo sus cadenas almacenes,
concesionarios de barcos, Internet, catálogos, ventas al por
mayor, restaurantes y centros de vacaciones. La compañía
seleccionó un appliance de inteligencia del cliente, IBM
Netezza®, que proporciona, a los vendedores de retail,
inteligencia de negocio e informes de analítica sobre
comportamiento del cliente.
Impacto: La compañía puede aumentar la satisfacción del
cliente y mejorar la fidelidad al proporcionar una experiencia
constante sin importar cómo los clientes eligen hacer compras.
Con un nuevo entendimiento de los clientes, la organización
puede adaptar ofertas y sintonizar cada uno de sus canales de
cliente para maximizar su atractivo y básicamente para
estimular más ventas.
“La analítica de IBM nos permitió conseguir
rápidamente la información a través de
nuestros múltiples canales y líneas de
negocio en un lugar para entregar analítica
significativa que genera resultados de
ingresos totales y de utilidades. Ahora
podemos crear y entregar más promociones,
circulares y catálogos específicos para crear
una mejor experiencia de compra del
cliente.”
—Leslie Weber
Chief Information Officer
Bass Pro Shops

6. 6 Big data: Un nuevo entendimiento
transforma las industrias
Los proveedores de servicios de comunicaciones también están
aprovechando la analítica predictiva para reducir la pérdida de
clientes. Al obtener entendimiento sobre clientes con una alta
propensión a cambiar sus servicios o cambiarse a la competencia,
pueden dinámicamente involucrar y atender las necesidades
individuales de esos clientes y conservar su negocio. (Ver la
barra lateral, “Anticipe el comportamiento del cliente con la
analítica predictiva”).
Al mismo tiempo, los bancos están utilizando soluciones de
analítica para explotar big data y obtener entendimiento que les
ayude a crear más empresas enfocadas en los clientes que
fomenten relaciones duraderas. Se están moviendo más allá de las
encuestas al cliente y de la revisión de los registros de servicio del
cliente para analizar una variedad de información estructurada y
no estructurada. Por ejemplo, los principales bancos están
analizando el feedback de Internet y las entradas en las redes
sociales para abordar comentarios negativos y partir de
comentarios positivos para mejorar su reputación y para
conservar a los clientes. Construir relaciones más fuertes,
duraderas con los clientes es tener un impacto directo y positivo
en los ingresos.
Anticipe el comportamiento del cliente con la analítica
predictiva
El proveedor de servicios de comunicaciones XO
Communications, con sede en EE.UU. quería reducir la pérdida
de clientes entre los grupos de negocio de tamaño mediano sin
tener que dedicar recursos adicionales a manejar esas cuentas
numerosas. XO implementó el software de analítica predictiva de
IBM SPSS® para analizar grandes volúmenes de datos del
cliente y para anticipar cuáles negocios de tamaño mediano
tenían más probabilidad para irse a la competencia.
Impacto: Al predecir el comportamiento de los clientes y
enfocar los recursos de personal en los clientes con un alto
potencial de pérdida, XO ha aumentado la retención de clientes
y ha conservado ingresos por suscripción. Desde la
implementación del software, la compañía redujo la pérdida de
clientes en 8 por ciento en el primer año y un 18 por ciento
adicional en el segundo año.
Ejecute operaciones con cero latencias
Mientras que muchas organizaciones han experimentado las
ventajas que las soluciones de analítica y de inteligencia de
negocio pueden proporcionar para funciones específicas de back-
office, las soluciones avanzadas para un análisis a fondo de big
data están proporcionando nuevas oportunidades importantes
para cambiar la manera en que los negocios funcionan. Analizar
datos que fluyen desde sistemas operativos instrumentados,
analizando profundamente los datos de operaciones de inventario
y de la cadena de suministro y analizando datos que fluyen de
sistemas financieros puede ayudar a las organizaciones a
aumentar significativamente el rendimiento operativo,
incrementar los ingresos y asegurar la disponibilidad del servicio.
Por ejemplo, organizaciones líderes en telecomunicaciones están
haciendo análisis de causas en tiempo real, sobre datos que fluyen
desde una variedad de sensores así como análisis retrospectivo en
volúmenes masivos de datos CDR y de eventos de red. (Ver la
barra lateral, “Detecte los problemas y acelere la toma de
decisiones con la generación de reportes en tiempo real”). En
lugar de estar luchando por abordar los problemas de los clientes
y las interrupciones inesperadas, las organizaciones están
utilizando soluciones para analizar big data para ayudar a prevenir
y responder rápidamente a problemas de conectividad y de ancho
de banda mientras se optimiza el desempeño y se mejora la
planificación de la capacidad. Los usuarios de negocio pueden
hacer análisis de calidad de la experiencia (QoE) de la red,
ingeniería de tráfico y análisis de datos para identificar y abordar
los cuellos de botella de la red más rápidamente.
Algunas de las principales firmas de inversión están utilizando
soluciones de analítica en tiempo real para big data con el fin de
mejorar la toma de decisiones financieras. Por ejemplo, los
corredores de bolsa están llevando a cabo análisis en tiempo real
de los datos que fluyen del mercado e incorporando la
conciencia contextual —como eventos de noticias mundiales y
el clima— a las decisiones sobre las inversiones. Consumir,
analizar y reaccionar ante datos del mercado en tiempo real
ayuda a que los corredores maximicen los beneficios.

7. Smarter Analytics 7
Detecte los problemas y acelere la toma de decisiones
con la generación de reportes en tiempo real
iBasis, un proveedor líder de servicios internacionales de
red de voz por IP (VoIP), necesitaba analizar enormes
cantidades de CDRs para producir reportes críticos para la
empresa sobre ingresos, márgenes, tráfico de red y calidad.
Debido al creciente volumen de CDRs, la infraestructura de
la compañía no podía entregar reportes en tiempo real o
almacenar datos históricos suficientes para un análisis de
tendencias integral.
En una prueba de concepto, la compañía aprendió que un
appliance de bodega de datos —como parte de la
plataforma de big data de IBM— podía acelerar de manera
impresionante la entrega de reportes unas 125 veces,
reduciendo el tiempo de procesamiento de reportes de dos
horas a apenas un minuto. Después de implementar un
appliance de bodega de datos de IBM Netezza en
producción, iBasis puede ahora llevar a cabo análisis
complejo de los CDR en 150 millones de registros en
cuestión de segundos.
Impacto: Con análisis y generación de reportes más
rápidos, la compañía puede detectar problemas de calidad
en tiempo real y tomar mejores decisiones sobre la fijación
de precios y la gestión de red.
“Nuestros sistemas sofisticados de back-office
nos han permitido convertir la complejidad en
una ventaja competitiva….El sistema de
Netezza será una herramienta vital en
acelerar mejoras, crecimiento y rentabilidad
futuros”.
—Paul Floyd
Senior Vice President, Investigación e
Ingeniería de Desarrollo y Operaciones
iBasis

8. 8 Big data: Un nuevo entendimiento
transforma las industrias
Innove en productos nuevos a velocidad y
escale
En muchas industrias, la innovación de productos es crítica para
el éxito, pero el proceso de investigar, desarrollar, hacer
pruebas, generar reportes, ajustar y repetir pruebas en nuevas
ofertas puede ser largo y puede requerir de muchos recursos.
Big data es un factor común en los esfuerzos del desarrollo de
producto y las principales empresas lo están utilizando para
impulsar la innovación empleando soluciones de analítica para
explorar grandes y complejos conjuntos de datos y generar
nuevo entendimiento.
Las soluciones de analítica también permiten que las
organizaciones hagan pruebas de escenarios "what-if" y
anticipen el desempeño de nuevos productos y servicios,
impulsando la experimentación y guiando inversiones en
investigación. Las compañías de retail, de telecomunicaciones y
los bancos pueden utilizar la analítica para recolectar feedback
valioso sobre ofertas e identificar las tendencias de los
mercados emergentes. Estas organizaciones pueden extraer
entendimiento de datos del cliente no estructurados generados a
través de publicaciones en redes sociales, interacciones de call-
center y sesiones de chat en línea y pueden utilizar ese
entendimiento como la base para desarrollar nuevos productos y
servicios.
Las soluciones de analítica predictiva le permiten a las
organizaciones anticipar cómo los nuevos productos y servicios
serán recibidos en el mercado. Al ayudar a estimar futuros
comportamientos de los clientes, las soluciones de analítica
predictiva permiten a las organizaciones no sólo crear productos
que satisfacen las necesidades del cliente sino también aumentar
la producción apropiadamente.
Además, las soluciones de analítica ayudan a las organizaciones
en todas las industrias a comercializar eficientemente y con éxito
productos innovadores. (Ver barra lateral, “Impulse la
innovación en línea con analítica acelerada”). Al usar la analítica
en cluster, las organizaciones pueden identificar atributos
compartidos de clientes que pueden no haber sido obvios para
los analistas. Los equipos pueden luego crear campañas o
promociones de marketing adaptadas a segmentos concretos de
clientes, lo que les permite centrar sus recursos en los clientes
que tienen más probabilidad de acoger productos nuevos.
Las soluciones de analítica estadística también ayudan a las
compañías a realizar pruebas de eficacia de las páginas
Web, campañas directas de correo electrónico u otro
material de marketing. Las organizaciones pueden
determinar cuáles esfuerzos de divulgación generan las
oportunidades mejor calificadas y producen en última
instancia los clientes más fuertes.
Adquiera conocimiento inmediato sobre el
fraude y el riesgo
El análisis efectivo de big data proporciona un enorme potencial
para mejorar la gestión de riesgos y evitar pérdidas costosas. Con
las soluciones de analítica para big data, las organizaciones
obtienen conocimiento inmediato de los riesgos y pueden generar
el entendimiento que ayuda a aumentar las decisiones de
inversión, mejorar decisiones de préstamo e incrementar la
detección de fraudes.
Las principales organizaciones de servicios financieros están
utilizando big data para minimizar los riesgos de crédito y
hacer inversiones más inteligentes. Las soluciones de gestión
de datos ayudan a integrar datos operativos, normativos, de
mercado, de crédito, para crear una vista integral de la

9. Smarter Analytics 9
Impulse la innovación en línea con analítica acelerada
Kelley Blue Book (KBB), que ofrece precios de lista de
fábrica y valores en efectivo para miles de vehículos,
seleccionó un appliance de bodega de datos, IBM
Netezza, para acelerar pronósticos de publicidad internos
y acelerar los cálculos de valor que proporciona a los
consumidores, impresos y en línea. Ahora la analítica es
fundamental para la estrategia en línea de KBB: la
compañía puede procesar todos sus modelos de
proyección de DoubleClick DART (Dynamic Advertising
Reporting and Targeting) en un día en vez de tres a cuatro
días. Además, KBB puede producir valores de vehículos
en tiempo casi real en lugar de esperar hasta dos
semanas para producir esos valores al mercado.
Impacto: Con proyecciones más rápidas y más precisas,
KBB pudo aumentar los ingresos provenientes de publicidad
y la satisfacción del cliente, haciendo que sus operaciones
fueran más rentables.
“Netezza es un componente crítico en la oferta
tecnológica que utilizamos para analizar
nuestros datos DART y generar más ingresos
provenientes de los anuncios usando datos
existentes. Es una de las mejores inversiones que
hemos hecho dentro de nuestra infraestructura
de base de datos”.
—Karen Simmons
Directora Senior de Data Warehousing
Kelley Blue Book
exposición empresarial a los riesgos. Con las capacidades
de analítica avanzada, estas organizaciones pueden analizar
los datos de identidad, comportamiento y transacciones
financieras tanto estructurados como no estructurados de
todo un año para tomar decisiones más informadas.
Implementar nuevas soluciones para analizar big data
significa entregar excelentes retornos de inversión: con un
mejor análisis de riesgos, estas organizaciones pueden
reducir los siniestros totales y ayudar a minimizar las
pérdidas.
Para compañías de seguros bien informadas, las soluciones de
analítica para big data están ayudando a prevenir y a detectar
el fraude — que puede representar una porción significativa de
las pérdidas de una compañía de seguros. Las tecnologías de
analítica predictiva determinan el potencial futuro del fraude por
parte de solicitantes de pólizas al escudriñar los antecedentes de
los solicitantes y de otras personas relacionadas con ellos, dando
a las organizaciones otra herramienta para ayudar a prevenir los
intentos de fraude. Las tecnologías de analítica de contenido
entregan una vista más completa de la información de lo que
pueden hacerlo las oficinas de servicio o las soluciones
existentes. Como resultado, las organizaciones pueden hacer una
correlación de la información desde múltiples departamentos y
fuentes de datos —por ejemplo, pueden supervisar y analizar las
fuentes de redes sociales relacionadas con rumores, información
falsa deliberada y personificación fraudulenta de empleados. Una
mejor predicción y detección de fraudes ayuda a que estos
aseguradores reduzcan los costos significativamente.

10. 10 Big data: Un nuevo entendimiento
transforma las industrias
Aproveche los activos instrumentados
Desde etiquetas RFID y medidores de servicios públicos
inteligentes, hasta construir sistemas de seguridad y sensores
contiguos a las vías del tren, el mundo de hoy está más
instrumentado que nunca. Los dispositivos de recopilación de
datos ofrecen a las organizaciones acceso a un enorme volumen
de información que fluye a una gran velocidad. Las principales
organizaciones están aprovechando esta disponibilidad al emplear
las soluciones de analítica para big data con el fin de identificar
problemas en tiempo real, mejorar la gestión de activos, aumentar
la eficiencia operativa y proporcionar feedback a los clientes en
tiempo real.
Muchas compañías de telecomunicaciones, por ejemplo, están
utilizando las soluciones para analizar big data con el fin de
mejorar la calidad y disponibilidad del servicio al analizar los
datos que fluyen desde una gran variedad de fuentes. Con las
soluciones de analítica y generación de reportes para big data,
pueden llevar a cabo análisis operativo y de fallas desde entradas
de dispositivos, sensores y de GPS para solucionar problemas
existentes así como prevenir problemas futuros.
En el sector salud, los principales proveedores están integrando
grandes volúmenes de datos desde múltiples fuentes de modo que
los médicos puedan tener acceso a una gama completa de
información individual de un paciente —desde saber cuándo el
paciente ha sido dado de alta en el pasado hasta conocer los
resultados de nuevos exámenes— inmediatamente. Están
utilizando soluciones de analítica para el flujo de datos para
mejorar la toma de decisiones en tiempo real. (Ver la barra lateral,
“Proporcione un cuidado que salva vidas al analizar el flujo de
datos biomédicos”). Con la incorporación de capacidades de
analítica de contenido, las organizaciones de asistencia médica
pueden encontrar información valiosa en contenido no
estructurado —como las notas de los médicos o los artículos de
revistas médicas— para tratar a pacientes actuales, identificar
tendencias importantes y mejorar regímenes de tratamiento a
largo plazo.
La plataforma de IBM para big data
La plataforma de IBM para big data es una colección integral de
tecnologías y servicios mejores en su clase que ayuda a las
organizaciones a integrar datos provenientes de fuentes dispares,
analizar big data en tiempo real, ayudar a anticipar resultados
futuros y generar rápidamente entendimiento para aprovechar
nuevas oportunidades (ver Figura 3).
Proporcione un cuidado que salva vidas al analizar el
flujo de datos biomédicos
Las principales organizaciones de asistencia médica están
incorporando soluciones que activan analítica en tiempo real
para el flujo de datos y, así, facilitar rápidamente la toma de
decisiones clínicas en tiempo real. Por ejemplo, el University
of Ontario Institute of Technology (UOIT) colaboró con IBM en
un proyecto pionero de investigación para ayudar a los
médicos a detectar cambios sutiles en la condición de bebés
prematuros gravemente enfermos. Como parte del proyecto,
los médicos en unidades de cuidados intensivos de
neonatales en el Hospital de Toronto para Niños Enfermos
usaron IBM InfoSphere® Streams para analizar un flujo
constante de datos biomédicos, tales como ritmo cardíaco y
respiración, junto con datos ambientales recopilados de
sensores avanzados y de un equipo de supervisión más
tradicional sobre y para los bebés.
Impacto: El equipo de cuidado neonatal descubrió
correlaciones importantes que ayudaron a los médicos y a las
enfermeras a responder rápidamente a problemas inmediatos
y anticipar potenciales problemas futuros. A largo plazo, los
equipos de cuidado neonatal como este pueden utilizar los
datos recopilados para sintonizar protocolos de tratamiento.

11. Smarter Analytics 11
Los componentes de la plataforma incluyen:
• IBM InfoSphere Data Explorer: Software de descubrimiento
y navegación (conocido anteriormente como Vivisimo®
Velocity™ Platform) que proporciona acceso y fusión de big
data en tiempo real con datos enriquecidos y variados de
aplicaciones empresariales para entendimiento y ROI.
• IBM InfoSphere BigInsights™: Un sistema basado en
Apache Hadoop con analítica sofisticada de textos,
visualización, desempeño, seguridad y características
administrativas para manejar y analizar volúmenes masivos
de datos estructurados y no estructurados.
• IBM InfoSphere Streams: Software de analítica en flujo que
activa el análisis continuo de volúmenes masivos de datos en
flujo con tiempos de reacción de milisegundos, ayudando a
mejorar el nivel de entendimiento y toma de decisiones de su
organización, así como promover respuestas a eventos en
tiempo real a medida que ocurren.
• IBM Netezza: Los appliances de bodegas de datos de alto
rendimiento que están construidos especialmente para hacer
que la analítica avanzada sobre la explotación de volúmenes de
datos sea simple, rápida y accesible; utiliza analítica avanzada
para entregar entendimiento profundo en minutos en volúmenes
de escala de petabytes de datos relacionales.
• IBM InfoSphere Warehouse: Plataforma integral de
software de bodegas de datos que entrega el acceso a
información estructurada y no estructurada en tiempo real;
soporta la analítica y aplicaciones operativas con
entendimiento de último minuto.
• IBM InfoSphere Information Server: Una colección completa
de integración de datos y capacidades de calidad de datos que
ayudan a asegurar la entrega de información confiable; permiten
que las organizaciones comprendan, limpien, transformen y
entreguen información confiable a iniciativas críticas del
negocio integrando big data en todos los sistemas de IT.
• IBM InfoSphere Master Data Management: Crea vistas
confiables de datos maestros acerca de clientes, productos y
más y proporciona una fuente de datos centralizada que
promueve la exactitud y la calidad de los datos para ayudar a
mejorar sus aplicaciones y procesos de negocio.
Impulsar la analítica para big data requiere de un enfoque e
infraestructura arquitectónicos de IT deliberados para obtener
beneficios e impulsar resultados de negocio. El IBM Systems
and Technology Group ofrece sistemas integrados flexibles
diseñados para acceder a la información más reciente, sin
importar el tipo o la ubicación, asignando los recursos indicados
en el momento indicado para un análisis a petición. Estos
sistemas proporcionan:
• Una base escalable de sistemas y almacenamiento que
ayuda a mejorar la economía de IT y optimiza el
desempeño analítico de cargas de trabajo usando todos
los datos e información disponibles.
• Tecnologías paralelas de alto rendimiento que optimizan la
toma de decisiones compleja al identificar tendencias y
anomalías para predecir resultados.
• Arquitecturas flexibles, ya sea en las instalaciones o en la
nube, que ayudan a las organizaciones a desplegar la analítica
a lo largo de su negocio, y con clientes y proveedores.
Aplicaciones de analítica
Exploración/ Aplicación Aplicación Analítica Analítica de
BI/Reportes
Visualización Funcional Industria predictiva contenido
La plataforma de IBM para big data
Visualización Desarrollo de Gestión de
y descubrimiento Aplicaciones Sistemas
Aceleradores
Sistema Apache
Hadoop Stream computing Bodegas de datos
Integración y gobernabilidad
de la información
Infraestructura
Figura 3: La plataforma integral de IBM para big data ofrece una amplia variedad de
soluciones para gestionar, analizar y generar entendimiento de big data.

12. Un modelo de madurez para big data
Para ayudar a las organizaciones a determinar su situación actual
y sus planes futuros para trabajar con big data, los servicios de
IBM Business Analytics and Optimization desarrollaron un
modelo único de madurez para big data. Con base en una técnica
objetiva de la industria, este modelo de madurez ayuda a las
organizaciones a evaluar su lugar en el patrón de adopción de big
data y comparar su estado frente a las mejores prácticas
relacionadas con big data. El modelo de madurez incorpora datos
y hallazgos de los estudios e investigaciones más recientes sobre
big data y ayuda a las organizaciones a determinar su nivel de
madurez en las áreas enfocadas en big data como la de estrategia
y valor de negocio, tecnologías, arquitecturas y componentes de
big data, enfoques, tipos de gobernabilidad y datos —
información clave para definir una hoja de ruta de big data.
El acelerador del valor de negocio para big data
IBM también ofrece un acelerador del valor de negocio para big
data, un contrato de consultoría a corto plazo que ayuda a
entregar el valor de negocio mediante un análisis exploratorio de
su voluminoso big data, que se genera rápidamente y que es
complejo. Activa el desarrollo de una lista con prioridades de
iniciativas y de una hoja de ruta de implementación basada en la
exploración de datos, evaluaciones, asignación de prioridad a los
casos de uso y comparación frente a las mejores prácticas de la
industria para aumentar el valor de negocio.
Transforme el negocio con big data
Las soluciones de analítica para big data ofrecen enormes
posibilidades para transformar negocios y sus industrias. Las
principales organizaciones en retail, servicios financieros,
telecomunicaciones, atención médica y otras industrias están
aprovechando nuevas oportunidades.
En el pasado, las barreras para aprovechar big data parecían
tremendas. Hoy, la plataforma de IBM para big data ofrece una
colección integral e integrada de tecnologías avanzadas para la
gestión de datos y analítica que puede ayudar a las
organizaciones a abordar los desafíos de big data y lograr su
potencial para la transformación.
Para obtener más información
Para más información sobre cómo las soluciones de IBM
pueden ayudarle a su organización para aprovechar big data,
visite: ibm.com/bigdata
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registradas en muchas jurisdicciones en todo el mundo. Otros productos y
nombres de servicios pueden ser marcas registradas de IBM o de otras
compañías. Una lista actualizada de las marcas IBM está disponible en la
Web en “Copyright and trademark information” en
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Netezza es una marca registrada o una marca comercial registrada de
IBM International Group B.V., una compañía de IBM.
Velocity y Vivisimo son marcas registradas o marcas comerciales registradas
de Vivisimo, una compañía de IBM.
Este documento está vigente a partir de la fecha inicial de publicación y puede
ser cambiado por IBM en cualquier momento. No todas las ofertas están
disponibles en cada país en el que IBM opera.
Los ejemplos de clientes citados se presentan sólo para fines ilustrativos. Los
resultados de rendimiento reales pueden variar según las configuraciones
específicas y las condiciones de funcionamiento. LA INFORMACIÓN EN
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VIOLACIÓN. Los productos de IBM están garantizados según los términos y
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El cliente es responsable de garantizar el cumplimiento de las leyes y
reglamentos aplicables. IBM no proporciona asesoría legal ni representa ni
garantiza que sus servicios o productos se asegurará de que el cliente está de
acuerdo con cualquier ley o reglamento. Cualquier declaración relacionada
con la dirección futura o pretensión de IBM está sujeta a cambio o retiro sin
previo aviso y representa únicamente metas y objetivos.
1
IBM Global CEO Study 2012. ibm.com/services/us/en/c-suite/
ceostudy2012
Por favor, recicle
NIW03028-USEN-00