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Intel ayuda a las empresas a descubrir el valor oculto en el Big Data

Caracas, 17 de febrero de 2014.- Para ayudar a las empresas a maximizar la importancia de sus inversiones en Big Data, Intel Corporation lanzó hoy la Intel® Data Platform, una suite de software basada en tecnologías de código abierto, proyectado para facilitar y acelerar el cambio de las empresas del Big Data hacia los grandes descubrimientos. Además, la Intel® Data Platform: el Kit de Herramientas de Análisis (Intel Data Platform AT, en inglés) creará un ambiente de análisis gráficos y de modelos de predicción para ayudar a las empresas a descubrir información de valor en relaciones ocultas dentro de los datos.

La Intel Data Platform ofrece un ambiente abierto para la importación, la gestión y el análisis de Big Data que aprovecha el Intel Distribution para el Hadoop* de Apache, para ofrecer mayor confiabilidad, seguridad y soporte de nivel empresarial. La plataforma también cuenta con diversas nuevas capacidades de procesamiento de datos, incluyendo el procesamiento de datos transmitidos, el análisis interactivo y repetitivo y el procesamiento gráfico. Juntas, estas capacidades permiten que las empresas obtengan valor de los datos de maneras antes imposibles apenas con el Hadoop de Apache.

“A medida que el Big Data pasa de la especulación a la realidad, Intel está ayudando a romper las barreras de la adopción al reducir la complejidad y al agregar valor�, afirmó Boyd Davis, vicepresidente y gerente general de la Datacenter Software Division de Intel. “Así como un sistema operacional para el procesamiento de Big Data, la Intel Data Platform soporta una amplia variedad de aplicaciones, al mismo tiempo en que proporciona mayor seguridad, confiabilidad y tranquilidad a los clientes que utilizan un software de código abierto�.

Con estructuras de trabajo totalmente integradas para el procesamiento de transmisiones en tiempo real, las empresas, como las cadenas de minoristas, pueden utilizar la Intel Data Platform para analizar rápidamente los medios sociales y los sensores de datos, las compras realizadas en las tiendas y el inventario para medir el impacto del respaldo de una celebridad en la demanda de un producto nuevo. Al usar las estructuras de trabajo interactivas y repetitivas para las aplicaciones de Big Data, las industrias como la de telecomunicaciones pueden buscar en una amplia gama de datos para cada cliente específico con el fin de ofrecer recomendaciones personalizadas para nuevos productos o servicios.

La plataforma estará disponible en el próximo trimestre en dos versiones –la Enterprise Edition y la Premium Edition– cada una ofreciendo varios niveles de soporte. La Enterprise Edition ofrecerá todas las capacidades de la plataforma como un producto de software gratuito para los clientes que puedan soportar su desarrollo. La Premium Edition estará disponible para la compra a través de una subscripción anual y ofrecerá los recursos técnicos adicionales, incluyendo una automación mejorada, reparaciones proactivas de seguridad y de alertas, mejora continua de los recursos y del soporte técnico en vivo vía teléfono.

Descubriendo respuestas sorprendentes para preguntas inesperadas

Las actuales herramientas para el análisis de datos son muchas veces capaces de responder las preguntas ya conocidas, pero no consiguen ver las conexiones inesperadas dentro de los datos. La Intel Data Platform AT ha sido diseñada para reducir la complejidad, los esfuerzos y los costos asociados al análisis gráfico y al modelo de predicción para ayudar a los científicos a descubrir nuevas informaciones y a encontrar relaciones ocultas dentro de los datos.

El kit de herramientas ofrece una base de algoritmos comunes, como gráficos y agrupamiento basado en redes que los equipos de TI pueden aprovechar y personalizar con códigos de dominio específicos. Los algoritmos de fácil implementación son amplios lo suficiente para que sean aplicados en varios sectores, incluyendo los servicios financieros, de salud y de ventas al por menor. El kit de herramientas también proporcionará un cuadro de desarrollo avanzado para el análisis unificado de gráficos y para el aprendizaje de máquinas clásico, con el fin de facilitar la programación.

Al utilizar el kit de herramientas, un científico de datos de una empresa de servicios financieros puede tener una mejor visión al desarrollar un servicio de detección de fraudes que identifique estándares entre los compradores, los comerciantes y las transacciones para descubrir puntos perjudiciales en potencial, en vez de apenas monitorear los hábitos de compras individuales. La Intel Data Platform AT ya está disponible en beta y estará disponible para el comercio hasta fines del segundo trimestre.

De la especulación a la acción: El Big Data en el mundo real

Intel ya está trabajando con empresas de todos los tamaños para ayudar a revelar el valor de los datos y para habilitar los nuevos descubrimientos científicos, los modelos de negocios y las experiencias para los consumidores. Al implementar soluciones de hardware y software basados en Intel, China Mobile Guangdong* consiguió mejorar los procesos de facturación y de atención al cliente, permitiendo el pago online de cuentas, así como la recuperación de hasta seis meses de los registros de llamadas de datos, prácticamente en tiempo real. El detallado sistema de pesquisa de cuentas de China Mobile Guangdong ahora puede recuperar 300.000 registros por segundo e injerir 800.000 registros por segundo, o el equivalente a 30 Terabytes de datos de facturación de los suscriptos por mes. Intel también trabajó con Living Naturally*, proveedora de tecnología para el sector minorista, para desarrollar algoritmos para el análisis de empresas basados en el Intel Distribution para el Hadoop de Apache, con el fin de ayudar a los minoristas a gestionar sus proveedores y sus promociones de productos. Los algoritmos analizan una mezcla de datos internos y externos, como medios sociales, mecanismos de busqueda y sitios de pronóstico del tiempo para proporcionar a los minoristas mejores informaciones, y para ayudarlos a determinar cuándo comprar productos en cantidades ideales para minimizar los excedentes, la falta de productos en stock y la fecha de vencimiento de productos en los estantes. Por ejemplo, cuando un médico especialista popular, con una gran base de seguidores en Twitter*, recomendó píldoras de cetona de frambuesa para ayudar a reducir el peso, el resultado fue un aumento en las ventas y los estantes vacíos. La solución de análisis basada en Intel puede ayudar a los minoristas a anticipar el aumento de las ventas con base en los medios sociales y en otras publicaciones online.

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