El Data Analytics de AWS Amazon Web Services es un conjunto de herramientas que sirven para almacenar una gran cantidad de información y datos para realizar un análisis para obtener resultados para la toma de decisiones. Se usa en industrias como HealthTech , FinTech, educación, inteligencia artificial, eCommerce y la transportista. Es una gran forma de tomar mejores decisiones empresariales basadas en el futuro del mercado.
De esta forma, es importante utilizar este conjunto de herramientas para aprovechar los datos que generan los clientes y tu empresa; desde correos electrónicos, aplicaciones, redes sociales, imágenes, vídeos, etc.La información es la columna vertebral de cualquier organización comercial.
Por todo lo anterior es importante que tu empresa optimice su análisis de datos para mantenerse a la vanguardia del mercado con herramientas de machine learning, business intelligence y el análisis predictivo de la industria. Por esta razón, es necesario que te plantees realizar una consulta para integrar este proceso a la toma de decisiones de tu empresa.
¿Cómo funciona el Data Analytics de AWS?
El proceso de Data Analytics de AWS Amazon Web Services consiste en descubrir tendencias, patrones y correlaciones en grandes cantidades de datos sin procesar para facilitar la toma de decisiones basadas en datos. Estos procesos utilizan técnicas estadísticas conocidas, como agrupación y regresión, y las aplican a conjuntos de datos más amplios con herramientas modernas. El análisis de datos se ha popularizado desde principios de la década de 2000, cuando la tecnología de software y hardware hizo posible que las organizaciones manejaran grandes cantidades de datos no estructurados.
El almacenamiento y procesamiento de datos con Data Analytics de AWS Amazon Web Services se ha mejorado con tecnologías más modernas. Los métodos de análisis se están utilizando para descubrir y escalar conocimientos más complejos. Además, la mayor parte de ellos están centralizados en tecnología en la nube que permite concentrar, procesar y extraer datos desde diferentes fuentes en tiempo real Su funcionamiento se puede resumir en los siguientes pasos:
- Amazon S3 (Simple Storage Service): Esta es la primera parte importante del análisis de datos basado en AWS. Este es un servicio de almacenamiento de objetos en la nube que permite a las empresas almacenar grandes cantidades de datos de manera segura y duradera.
- Amazon Redshift: Además del antes mencionado, también se emplea este servicio de almacenamiento de datos en la nube que permite manejar una masiva cantidad de información y datos a través de una serie de técnicas de procesamiento de datos en paralelo.
- Amazon EMR (Elastic MapReduce): Desafortunadamente, concentrar la información en un sólo lugar no es tan fácil. Se necesita un servicio que pueda transformar y procesar los datos extraídos desde diferentes fuentes a través de Apache Hadoop y Spark. Esta tecnología se suele conocer como ETL (extraer, transformar y cargar).
- Amazon Athena: Esta parte del funcionamiento está centrado en el análisis en forma luego que los datos ya están procesados y listos para explotar su potencial. Este servicio permite a las empresas analizar datos almacenados en Amazon S3 utilizando SQL estándar sin tener que preocuparte por la administración de la infraestructura.
- Amazon Kinesis: Pero, ¿qué pasa si la información que necesitas analizar está siendo actualizada en tiempo real? Para esto funciona esta herramienta de Data Analytics de AWS Amazon Web Services, podrás tener la información que necesitas a la mano con actualizaciones casi inmediatas.
- Amazon QuickSight: Si necesitas un servicio de Business Intelligence para visualizar los datos para un mayor entendimiento del análisis de datos. Este es el paso clave para ti, este permite a las empresas visualizar y analizar datos utilizando gráficos interactivos y paneles de control fáciles de entender.
El Data Analytics de AWS Amazon Web Services: engloba también a otros elementos de análisis de datos como:
- El análisis predictivo utiliza los datos históricos de una organización para hacer predicciones sobre el futuro, identificando los próximos riesgos y oportunidades.
- El aprendizaje profundo (deep learning) imita los patrones de aprendizaje humano mediante el uso de inteligencia artificial y aprendizaje automático para superponer algoritmos y encontrar patrones en los datos más complejos y abstractos.
Beneficios del uso de Data Analytics de AWS Amazon Web Services
Algunos de los beneficios que tiene la implementación del análisis de datos con la ayuda perfecta son los siguientes:
- Reducción de costos: La implementación Data Analytics puede resultar en una reducción de costos al almacenar todos los datos comerciales en un único lugar y realizar un análisis de seguimiento para encontrar más eficientes.
- Desarrollo de productos: La elaboración y comercialización de nuevos productos, servicios o marcas se facilita significativamente al basarse en datos recopilados de las necesidades y deseos de los clientes.
- Decisiones comerciales estratégicas: La capacidad de analizar datos de manera constante ayuda a las empresas a tomar decisiones más rápidas y mejores, incluyendo la optimización de costos y la gestión de la cadena de suministro.
- Mejor experiencia del cliente: Los algoritmos basados en datos son útiles para mejorar los esfuerzos de marketing, como los anuncios dirigidos, y aumentar la satisfacción del cliente al ofrecer una experiencia mejorada.
- Gestión de riesgos: Mediante el análisis de patrones de datos, las empresas pueden identificar riesgos y desarrollar soluciones para gestionarlos de manera efectiva.
Algunos de los usos más comunes del Data Analytics de AWS Amazon Web Services se encuentran en las siguientes industrias :
- Entretenimiento: La capacidad de ofrecer recomendaciones personalizadas de películas y música según las preferencias individuales del cliente ha transformado la industria del entretenimiento, tal como lo han hecho Spotify y Netflix.
- Educación: El Data Analytics de AWS Amazon Web Services ayuda a las escuelas y a las empresas de tecnología educativa a desarrollar nuevos planes de estudios y mejorar los ya existentes para satisfacer las necesidades y demandas de los estudiantes.
- Salud: El seguimiento de los registros médicos de los pacientes ayuda a los médicos a detectar y prevenir enfermedades de manera efectiva.
- Marketing: La información y las preferencias del cliente se pueden utilizar para crear campañas publicitarias dirigidas que tengan un alto retorno de la inversión (ROI).
- Fintech: El análisis de datos puede ayudar a rastrear y monitorear actividades de lavado de dinero ilegal de manera efectiva.
El uso de Data Analytics de AWS Amazon Web Services puede permitir encontrar oportunidades de mercado importantes a partir de tus datos e información importante. Recuerda que puedes solicitar una consultoría con Codster para resolver tus dudas al respecto.
