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?Qu¨¦ es el an¨¢lisis de datos?

El an¨¢lisis de datos es el proceso de extraer resultados procesables a partir de datos sin procesar. Para las empresas, se trata de implementar las t¨¦cnicas de an¨¢lisis correctas a fin de identificar los patrones ocultos y las tendencias que se pueden aprovechar para mejorar el negocio.

Diferentes tipos de an¨¢lisis de datos

El an¨¢lisis de datos es importante porque la medici¨®n es la clave para mejorar. Las empresas utilizan el an¨¢lisis de datos para mejorar sus productos y servicios, atender mejor a sus clientes y diagnosticar problemas dentro de su organizaci¨®n.?

En un contexto comercial, el an¨¢lisis de datos se puede clasificar, a grandes rasgos, en cuatro categor¨ªas distintas:

• An¨¢lisis descriptivo: Se utiliza para caracterizar algo que sucedi¨® a lo largo del tiempo (por ejemplo, el kilometraje de un auto).?
• An¨¢lisis diagn¨®stico: Se utiliza para determinar por qu¨¦ ha sucedido o est¨¢ sucediendo algo (p.?ej., el aprovechamiento de los archivos de registro de eventos para determinar la causa ra¨ªz de un bloqueo).
• An¨¢lisis predictivo: Se utiliza para predecir o pronosticar eventos futuros (p.?ej., la predicci¨®n de cuellos de botella en las necesidades de almacenamiento de datos).
• An¨¢lisis prescriptivo: Se utiliza para prescribir un curso de acci¨®n basado en escenarios pronosticados (p. ej., la predicci¨®n de un cuello de botella de almacenamiento futuro y la sugerencia de comprar capacidad adicional para prevenirlo).

?Por qu¨¦ elegir É«¿Ø´«Ã½ para el an¨¢lisis 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 mayor¨ªa, estos datos est¨¢n bloqueados en silos heredados, almacenamientos y conjuntos de datos, lo que ralentiza los resultados, restringe la innovaci¨®n y complica las operaciones de tecnolog¨ªa de la informaci¨®n (TI).

Lo que se necesita es una infraestructura de datos moderna, que sea lo suficientemente ¨¢gil y potente para equiparar las plataformas y los algoritmos actuales de ?t¨¦cnicas de an¨¢lisis de Big Data?. Es por eso que É«¿Ø´«Ã½? se ha asociado a Splunk, Elastic y Vertica para ofrecer un an¨¢lisis moderno con Modern Data Experience?.

Entre las ventajas de potenciar sus an¨¢lisis 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 administraci¨®n de datos, que combina econom¨ªa de la nube con control y eficiencia en las instalaciones.
• La arquitectura Evergreen?, que habilita las actualizaciones sin interrupciones, sin tiempo de inactividad o migraci¨®n de datos.

Presenta un?almacenamiento flash de escalabilidad horizontal?r¨¢pido y eficiente, con?FlashBlade?.