Melhore a Inteligência de Negócios com Análise de Dados em Memória
Saiba como a análise em Memória ajuda as organizações a criar uma vantagem competitiva na nova era de negócios voltados aos dados.
O que é Análise de Dados em Memória?
Hoje, os dados estão em todos os lugares. O volume, velocidade, e variedade deles estão superando todas as expectativas. O aproveitamento da análise de dados já ajudou muitas marcas líderes a ir além da tradicional inteligência comercial para a análise em tempo real com maior eficiência, evitando riscos e aumentando a receita por meio de ofertas personalizadas para o cliente. Os negócios que são lentos em explorar o valor dos dados com soluções analíticas podem se posicionar de maneira desvantajosa significantemente competitiva.
A velocidade é a peça-chave de uma infra-estrutura de TI que possa apoiar a tomada de decisões voltadas para análise. O valor comercial das soluções de apoio à decisão muitas vezes depende da capacidade de fornecer resultados pelo menos milhares de vezes mais rápidos do que as soluções convencionais. Alcançar este objetivo ambicioso requer uma nova abordagem para processamento: Computação em Memória.
O conceito de Computação em Memória é simples. Na abordagem convencional para processamento de dados, os dados encontram-se em um disco rígido no sistema ou anexados por uma rede. Quando necessário, é designado para a memória do sistema local (hoje conhecida como RAM), e de lá se move para a CPU. O enorme tempo gasto em busca por dados que se encontram em discos, muitas vezes pode se tornar um obstáculo.
A Computação em Memória é armazenada diretamente na memória do sistema. Esta abordagem arquitetônica reduz drasticamente a latência, eliminando o tempo gasto em busca de dados no disco, e depois deixando-os mais próximos da CPU. A Computação em Memória tem o potencial de ser significativamente mais rápida do que a abordagem convencional.
A análise em Memória muitas vezes tem outros dois componentes técnicos importantes que aumentam o desempenho do software
- Armazenamento de dados em coluna. Em vez da tradicional estruturação bidimensional de dados (linhas e colunas), os dados de análise em Memória têm uma estrutura linear unidimensional.
- Processamento paralelo em massa. A análise em Memória faz pleno uso das capacidades do processador multi-core e multithread, que são liberados para operar nos dados em razão das latências de acesso reduzidas.
O Portfólio de Inteligência de Negócios
A análise de negócios como muitas iniciativas de TI pode se tornar ainda mais valiosa para uma empresa, à medida que as organizações ganham experiência e amadurecimento operacional em soluções. Abordagens mais tradicionais ou convencionais, como a análise descritiva e diagnóstica que dizem a um negócio o que aconteceu: “onde estamos” pode ser substituído por “onde poderíamos ir”.
O próximo passo na escala de amadurecimento e análise preditiva é olhar para frente. Há uma substituição da abordagem personalista para a tomada de decisões disciplinada e voltada aos dados. A análise preditiva opera em tempo real. Muitas vezes, estende seu alcance às pessoas que estão na linha de frente tomando constantes decisões de baixa complexidade, por exemplo: quais paletes carregar em qual contêiner.
Essas pequenas decisões não são isoladamente muito importantes. No entanto, em conjunto, elas podem fazer uma grande diferença em todo o resultado, seja por redução de custos ou aumento de receita. Com o tempo, a análise preditiva permitirá que as empresas automatizem processos que hoje são manuais para que se movam na “velocidade de computação”.
Em estágios posteriores do modelo de amadurecimento, a análise prescritiva explora cenários em escalas de tempo maiores e possíveis resultados de projetos. A análise prescritiva pode ser utilizada, por exemplo, para determinar a localização ideal para um novo ponto de venda.
Todas estas abordagens prospectivas fazem uso de dados dentro da organização (incluindo dados transacionais em alguns casos), assim como diferentes agregadores de terceiros disponíveis.
Soluções de análise em Memória podem não substituir armazéns de dados convencionais, mas podem melhorar a capacidade total de suporte à decisão de uma organização. É possível começar hoje mesmo com a análise em Memória antes de utilizar uma plataforma atacadista reutilizada em seu negócio.
A Curva de Maturidade da Análise
Veja como a curva de amadurecimento de Análise da Intel quebra as barreiras entre o passado, presente e futuro da análise em cinco fases. E saiba como as soluções certas de análise podem oferecer uma vantagem competitiva.
Valor Comercial da Análise
As fontes de dados com valor comercial são infinitas: dados de sensores de fábrica, múltiplos canais de varejo, voltadas para redes sociais e até satélites meteorológicos e outras informações de terceiros. Novos desenvolvimentos como cidades inteligentes e Internet das Coisas só vão aumentar a carga. As empresas não podem ignorar esses dados se querem permanecer competitivas. A análise correta, pode aumentar o faturamento predizendo possíveis vendas bem-sucedidas, reduzindo os custos de distribuição com roteamento mais inteligente e gerenciamento de inventário, além de reduzir os custos de fabricação e qualidade com análise sofisticada de causa de raiz. Vale ressaltar que a lista é praticamente infinita.
Às vezes, o caminho para informações acionáveis vindas desta inundação de dados é simplesmente encontrar padrões em situações passadas. Em outros casos, resultados em tempo real são necessários para melhorar a experiência do cliente, deter uma exploração de malware ou prevenir o uso fraudulento do cartão de crédito para citar alguns exemplos.
Os obstáculos para sua adoção estão caindo. Todos os principais fornecedores de TI oferecem soluções de análise e também existem inúmeras soluções verticais. O número de cientistas de dados com os conjuntos de habilidades necessárias para usar suporte e análise sofisticada está crescendo. Além disso, muitas empresas estão trabalhando para “democratizar” o uso da análise por meio de interfaces mais simples e algoritmos incorporados. A publicidade em torno da análise (com seu sólido caso comercial) facilitou a obtenção de financiamento.
Como resultado há um evidente valor comercial na análise. Numerosas marcas já estão usando a análise em Memória para aumentar receita e reduzir de custos. Os que não buscam essas vantagens operacionais estão em risco de desvantagem competitiva.
Análise em Ação
A análise em Memória é uma tecnologia comprovada, que está mudando o cenário e tendo um enorme impacto no momento atual em todos os aspectos da gestão empresarial e organizacional, incluindo fabricação, gestão da cadeia de fornecimento, recursos humanos, marketing, distribuição, finanças e muito mais.
Para muitas organizações, o principal benefício da análise em Memória é a capacidade de processar grandes quantidades de dados rápido o suficiente para que os insights resultantes se tornem pioneiros. O reconhecimento de padrões envolvendo grandes quantidades de dados é um caso de uso fundamental. O IRS*, por exemplo, analisa as declarações de impostos à medida que estão sendo processadas para identificar padrões de erros ou problemas. O resultado tem sido intervenções que impediram o IRS de reembolsar erroneamente centenas de milhões de dólares.
A análise preditiva talvez seja a aplicação mais útil da tecnologia em Memória. Na UPS*, os modelos preditivos para operações de entrega são responsáveis pela redução de milhas percorridas, o que economiza dinheiro e reduz a pegada de carbono da empresa.1
A análise preditiva é particularmente eficaz no varejo Um varejista pode iniciar um projeto de análise em Memória para produzir campanhas de marketing direcionadas, tendo custos reduzidos como resultado. Qualquer indústria certamente pode se beneficiar de abordagens como esta.
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Avanço de 2017 em Memória Persistente
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Guia Passo a Passo para Começar
Apresentamos um processo de cinco passos para iniciar na análise em Memória.
- Identifique as dificuldades. Consulte os líderes das unidades de negócios para criar uma lista de pontos que seriam difíceis ou impossíveis de resolver com os sistemas existentes. Esta lista deve ser priorizada com base nos itens que se alinham com as estratégias existentes, prometem novas percepções, estão dentro das capacidades de habilidade da organização de TI e têm um sólido caso de negócios. Com alguma interação, o resultado deve esclarecer os objetivos e os recursos a serem alcançados.
- Pesquise e se familiarize com as soluções de análise disponíveis no mercado. (A Intel é um excelente recurso para informações). Diante desse conhecimento, avalie sua infraestrutura atual. É importante entender de onde virão os dados a serem analisados, a quem pertencem e que medidas serão necessárias para garantir a qualidade e a segurança dos dados.
- Identifique e cultive as habilidades que sua equipe precisará. Contrate novos talentos ou planeje a terceirização de algumas tarefas, se necessário. Em muitos casos, novos funcionários chegarão com conjuntos de habilidades que atendem às suas necessidades.
- Estabeleça os requisitos tecnológicos acima, além do que está atualmente em vigor. A análise em Memória requer hardware moderno, incluindo infraestrutura de computação, armazenamento e rede. Você também precisará determinar quais as consultas e algoritmos analíticos vai gerar para alcançar as saídas desejadas e então decidir como essas saídas podem ser apresentadas de maneiras envolventes. Procure tanto soluções particulares quanto de código aberto para seu software, pois existe uma grande variedade de opções.
- Crie os casos de uso finais para projeto Determine quais dados serão usados e mapeie os fluxos de dados. Em seguida, desenvolva um ambiente de teste para uma versão de produção.
Se parecer com um processo que já faz em seus outros projetos, é porque de fato é. A análise avançada não requer uma nova abordagem de como você gerencia seu portfólio de TI. Simplesmente requer que você pense fora da caixa para novas soluções.
Análise em Memória: Construa Seu Stack
Veja como a análise em Memória ajuda a criar novas oportunidades, promove uma entrega aprimorada de serviço e reduz o tempo de percepção.
Produtos de Análise da Intel
Processadores Escaláveis Intel® Xeon®
Dê um passo adiante com novos processadores escaláveis Intel® Xeon® e veja como você pode impulsionar a visão acionável, conte com segurança com base em hardware e implantar uma prestação de serviços dinâmica.
Família do Data Center de SSDs Intel®
Elimine os gargalos com as melhores soluções de armazenamento de data center. Modernize sua infraestrutura para acompanhar as demandas das empresas digitais. As SSDs Intel® para data center são otimizadas para o desempenho, a confiabilidade e a resistência.
Intel em Análises: Hardware e Além
A Intel oferece a mais ampla plataforma da indústria para análise em Memória, com capacidade significativa de expansão de cargas de trabalho crescentes. É capaz de oferecer suporte a uma variedade de cargas de trabalho analíticas, incluindo bancos de dados em tempo real, bancos de dados, escalonamento de implantações Spark*, High Performance Computing (HPC) e aprendizado de máquina. Incorpora tecnologias de computação, armazenamento, memória, tecnologias de malha e rede, todas otimizadas para "trabalhar melhor em conjunto" onde o todo é maior que a soma das partes.
O resultado é uma infraestrutura flexível, com segurança incorporada que oferece o alto desempenho necessário para atender às necessidades atuais enquanto cria uma base sólida e confiável para o futuro.
A arquitetura Intel® oferece às organizações de TI uma linha de base consistente através de sua infra-estrutura, com um caminho previsível para iniciativas analíticas de escala ao longo do tempo e uma ampla oferta de produtos, o que significa que não há necessidade de ser compatível com múltiplas arquiteturas. Também oferece um modelo de programação consistente para desenvolvedores permitindo que se concentrem no desempenho e nos recursos.
A arquitetura Intel é compatível com um rico ecossistema de parceiros de hardware e software. A Intel colabora ativamente com esses parceiros de forma contínua para ajudar a otimizar o desempenho de seus produtos na arquitetura Intel®.
Com a Intel como parceiro em análise, as organizações têm a flexibilidade de escolher uma plataforma de software de código aberto ou uma das plataformas comerciais líderes da indústria, como as da SAS*, SAP*, Oracle*, IBM*, Microsoft* e muitas outras.
Com seu histórico de sucesso, a Intel consiste em uma rica fonte de informações sobre o que é preciso para ter sucesso com uma iniciativa de análise em Memória.
A Intel é principalmente conhecida por seus processadores e, para muitos, a família de processadores Intel® Xeon® tem sido sinônimo de análise em Memória. A história completa, no entanto, é muito, muito mais ampla e vale a pena conhecer. Clique aqui e saiba mais sobre como a Intel pode ajudar sua organização a desenvolver uma estratégia de análise em Memória.
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Microsoft
O Windows Server* 2016 capacita o data center avançado com recursos de computação, armazenamento e de rede definidos por software que são elásticos e econômicos. Ele é aprimorado para as tecnologias da Intel oferecerem excelente desempenho, otimização, eficiência e escalabilidade.
Cloudera
Cloudera e Intel oferecem inovações de nível empresarial para a estrutura do Apache Hadoop* em segurança, desempenho gerenciamento e governança.
SAS
A potência e o desempenho da próxima geração da plataforma do processador escalável Intel® Xeon® possibilita à SAS ajudar os varejistas a executar análise mais complexa mais rápido do que nunca.
SAP
SAP HANA2* e a plataforma do processador escalável Intel® Xeon® impulsionam a inovação e os resultados, assegurando que os dados estejam prontos para os tomadores de decisões comerciais, sem interrupção.
DELL EMC
O departamento de TI da Dell EMC utilizou a plataforma do processador escalável Intel® Xeon® para desenvolver uma arquitetura de “data lake” para permitir percepções reais que promovem os negócios.