BIG DATA

El análisis de los datos, motor de crecimiento

Desde que los analistas de Gartner conjugaron Big Data y Big Analytics, empresas de todo tipo han descubierto un nuevo campo para la innovación, la competencia y la productividad, tal como resume un informe del gabinete McKinsey. Sólo para el sector público, se estima una reducción potencial de los costes del 15 al 20%.

Según un estudio de Transparency Market Reasearch, la sanidad, la banca, las finanzas y el sector público representaban más del 55% del mercado Big Data en 2012. Un mercado mundial estimado, según el IDC (Indice de Disparidad de Consumo), en aproximadamente 27.700 millones de dólares en 2012 y que debería duplicarse el año 2016; de los cuales aproximadamente el 12% se dedicarán a programas especializados y el 80% a servicios.

La oferta Big Data de SOGETI HIGH TECH responde a las necesidades de análisis, optimización e innovación de la industria, gracias a la capacidad de sus más de 150 científicos y analistas especializados.

La extensión de la simulación

El dominio del ejercicio de la simulación y la complejidad conceptual es una gran ventaja de partida para la recogida de datos, el almacenamiento, las peticiones, la exploración de datos (data mining), el análisis y la representación de los resultados.

La oferta Big Data de SOGETI HIGH TECH, como extensión, pero también con independencia del componente de la simulación, va dirigido a todos los sectores, con un abanico de servicios que incluye:

    • Consultoría con la organización de talleres sobre casos de éxito, destinados a determinar el impacto potencial de un proyecto, su naturaleza, su perímetro, su organización y los recursos implicados.

Desarrollo de modelos de análisis

    en los siguientes contextos:
    • Análisis de datos heterogéneos.
    • Análisis de información en tiempo real (streaming, paquetes de datos, picos de carga).
    • Análisis de grandes volúmenes de datos estructurados, relacionales (del orden del petabit).
    • Análisis ad-hoc en el marco de un proyecto de investigación y experimentación.
    • Refuerzo de la estructura de datos, con el fin de proporcionar una base consistente para las demandas reiteradas.
    • Elaboración de modelos de descripción y diagnóstico, de modelos predictivos y prescriptivos.
  • Dirección de proyecto para el establecimiento de sistemas Big Data, de la infraestructura a los modelos de análisis de datos a medida y, al final de la cadena, modelos predictivos o prospectivos que responden a una problemática. Con las fases de:
    • Recogida
    • Organización, almacenamiento
    • Elaboración de modelos predictivos
    • Propuestas de acciones
    • Validación del ROI y de transmisión de conocimientos

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