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La Bolsa de Nueva York se asegura del correcto funcionamiento de los mercados con la analítica de datos de Cloudera


Nota de Cloudera, el 11 Abril 2018 | Leído 66 veces

El análisis de datos y el Machine Learning permiten obtener nuevos flujos de ingresos, ofrecer un valor de servicio adicional y reducir costes operativos.
La Bolsa de Nueva York, Navistar y Octo Telematics son solo algunos de los que se han sumado a la analítica de datos de Cloudera.



La Bolsa de Nueva York se asegura del correcto funcionamiento de los mercados con la analítica de datos de Cloudera
Cloudera, Inc., (NYSE: CLDR), la plataforma de Machine Learning y Análisis de Datos optimizada para la Nube, implementa Cloudera Enterprise con tecnología SDX (Shared Data Experience) en los sistemas de sus clientes para que transformen su negocio a través de los datos. De este modo, instituciones como La Bolsa de Nueva York, Octo Telematics o Navistar combinan el poder del análisis con una experiencia de datos compartida:
Navistar permite a los dueños de vehículos y flotas a reducir el coste de mantenimiento más de un 30%, al utilizar Machine Learning y análisis de datos para detectar problemas operativos y predecir necesidades de mantenimiento.
La Bolsa de Nueva York obtiene información útil en tiempo real de más de 20 PetaBytes de datos, lo que permite mejorar la vigilancia de los mercados y el cumplimiento de sus miembros.
Octo Telematics ha duplicado su volumen de negocio y está transformando la industria de seguros de coche al crear un modelo comprensible del comportamiento del conductor, para poder mejorar la respuesta ante accidentes y evaluar la dinámica de los impactos, así como detectar intentos de fraude.

Para estos casos de éxito es necesario mejorar las capacidades de análisis y procesamiento de datos – ETL, analítica en streaming, SQL, Machine Learning e Inteligencia Artificial- para que trabajen coordinadas en la obtención de información útil de sensores que recaben información. La forma habitual de dar soporte a este tipo de casos de éxito requiere integrar diferentes aplicaciones, cada una con su función aislada. Sin embargo, esas aplicaciones tienen muy poco en común: no catalogan de forma estandarizada los datos para crear un contexto de negocio, ni ofrecen seguridad compartida o políticas de gestión y manejo comunes. De este modo, la integración de dichas aplicaciones es difícil de gestionar y crea silos de datos inaccesibles, lo que impide explorar la información, crea problemas de seguridad y, en general, con una baja expectativa de éxito.

Por su parte, Cloudera Enterprise es la solución moderna para los retos de las empresas, ya que combina las funciones de Machine Learning y Análisis de Datos en una única plataforma escalable, que puede ser implementada en cualquier parte: en la nube, en un centro de datos local o en sistemas híbridos. De este modo, Cloudera SDX unifica el flujo de trabajo para una experiencia de datos compartida, lo que permite a las empresas crear casos de éxito de gran valor de una forma más rápida y sencilla.

En este sentido, Tom Reilly, CEO de Cloudera, ha indicado que “nuestros clientes utilizan la plataforma de Machine Learning y Análisis de Datos para cambiar la forma en que captan y retienen clientes, conectan productos y servicios y protegen su negocio del cibercrimen y el fraude”. Además, ha añadido que Cloudera está “en una posición única para hacerlo posible, ya que nuestro software aplica un entorno de trabajo centralizado y consistente para catalogar datos, una mayor seguridad, mejor gestión y un mejor ciclo de vida de los datos. Esto significa que los clientes pueden desarrollar decenas de diferentes aplicaciones de análisis a la vez, lo que provee de un conocimiento de los negocios sin precedentes”.

Terry Kline, CIO (Chief Information Officer) de Navistar, ha asegurado que “con Cloudera, es posible analizar datos de una manera y velocidad que antes no era posible”. Además, ha incidido en “la posibilidad de evaluar millones de datos de vehículos conectados en horas, no semanas, para permitir un mantenimiento predictivo. Además, esperamos conectar cientos de miles más de vehículos a la plataforma este año, y no tenemos que preocuparnos por la capacidad de escalado”.

En esta línea, Troy Clarke, CEO de Navistar, ha afirmado que “los resultados son sorprendentemente positivos. Al utilizar Big Data en tiempo real para enmarcar las decisiones de negocio y desarrollar mantenimiento proactivo, se abren nuevas líneas de ingresos y se crea un valor adicional para el cliente”.

Además, Cloudera Enterprise hace posible a las compañías analizar miles de millones de datos de millones de diferentes dispositivos conectados, para hacer predicciones precisas que reducen el riesgo.

“Por ejemplo, en caso de accidente de tráfico, la tecnología analiza el tipo y la magnitud del impacto, y si el asegurado no contesta al teléfono, la compañía de seguros avisa directamente a las autoridades para pedir ayuda”. Así lo ha indicado Gianfranco Gianella, CEO de Octo Telematics, que además ha añadido que “la tecnología puede ayudar a reducir el tiempo en que se gestionan reclamaciones, de semanas a una hora. Esto incluye analizar de quién es la responsabilidad, peritar los daños y dirigir el vehículo a un taller determinado”.

Por último y de acuerdo a lo indicado por el informe IDC MarketScape que analiza los proveedores de Big Data y Análisis en Asia Pacífico[i], “Cloudera tiene una fuerza clara en sus productos de Big Data para el Machine Learning y análisis de datos, según las diferentes necesidades de los usuarios corporativos de LOBs (Lineas de negocio, por sus siglas en inglés) y otros casos estándar, como la detección de anomalías en la red, fraude, sistemas de recomendación, realizar perfiles de 360° de los clientes, analizar la gestión de activos y la cadena de suministro, análisis de servicios operativos, de cumplimiento, de flujo de trabajo y mucho más. Esto se ve reforzado por su desarrollo de Socios de Negocios en soluciones específicas, y las ofertas de Cloudera en nube híbrida y en centro de datos local”.

[i] IDC MarketScape, Asia/Pacific Big Data and Analytics Platform 2017 Vendor Analysis




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