Aplicaciones funcionales de un Intelligent Data Lake

Data lake

Beneficios de un Intelligent Data Lake

Las empresas se han vuelto dependientes de los datos, y su dependencia sigue creciendo cada día ya que se utilizan en todos los niveles para tomar decisiones cruciales. Si una organización quiere empoderarse basándose en sus datos de negocio, necesita un Intelligent Data Lake. Veamos las aplicaciones funcionales de esta crucial solución para toda empresa hoy en día.

Optimización de la experiencia del cliente 

  • Aprender en tiempo real sobre el comportamiento del usuario 
  • Adaptar productos, servicios y ofertas a las necesidades de los consumidores 
  • Análisis de la opinión del cliente a través de RRSS y actividades online

Eficiencia operativa

  • Monitorizar el negocio y analizar eventos
  • Identificar dónde reducir costes
  • Detectar dónde incrementar márgenes de negocio
  • Optimizar los procesos
  • Responder a las fuerzas del mercado más rápidamente

Garantía de calidad

  • Monitorizar señales de alertas tempranas en la prestación de servicio y deficiencias en producto
  • Integración con otras fuentes datos además del registro de satisfacción de clientes en call center

Innovación

  • Capacidad de usar nuevas fuentes de datos y análisis (predictivo, prescriptivo, aprendizaje automático)
  • Detectar y capitalizar las tendencias más rápido que los competidores

Las soluciones de Data Lake son palancas de negocio que permiten tomar decisiones empresariales estratégicas con datos. Es un activo probado y puede dar a las empresas una gran ventaja competitiva.

Los datos han cambiado los negocios a todos los niveles. Hoy en día, ser ágil y competitivo depende de tener una estrategia de datos clara y eficaz ya que puede suponer una gran ventaja competitiva para superar a los competidores.

Microsoft Azure Data Lake

Azure Data Lake Analytics se trata de un servicio disponible en Microsoft Azure Marketplace, muy similar a AWS Data Lake, y es una solución que incluye todas las funcionalidades necesarias para facilitar a los desarrolladores, los científicos de los datos y los analistas el almacenamiento de datos de cualquier tamaño, forma y velocidad, y para llevar a cabo todo tipo de procesamiento y análisis en diferentes plataformas y lenguajes.

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