Gfi España muestra las claves del éxito en el Big Data

GFI afirma desarrollar soluciones Big Data a partir de un profundo conocimiento del cliente, del producto y la competencia.

Publicado el 22 Abr 2016

Javier Rodríguez, Gerente de Arquitecturas Big Data de Gfi

Gfi España ha compartido su visión acerca de los proyectos Big Data, y los aspectos fundamentales para su desarrollo durante Futurizz y el encuentro organizado por Fundación Big Data, ‘Big names in Big Data’. Javier Rodríguez, Gerente de Arquitecturas Big Data y Arquitecturas de Integración, ha destacado el conocimiento “profundo” que hay que tener de los diferentes conceptos para obtener la excelencia en un proyecto de Big Data. Asimismo, ha puesto como ejemplo algunos de los proyectos desarrollados por la compañía en el ámbito de la gestión de grandes datos y la analítica predictiva.

El directivo ha destacado algunos aspectos fundamentales como la necesidad de conocer bien al cliente:A nosotros como consumidores nos están monitorizando todos los días, cuando sacamos dinero de un cajero, cuando pagamos con tarjeta por un TPV, cuando llamamos por teléfono o cuando nos movemos por una gran superficie comercial. Se están recopilando datos que nuestro banco, nuestro proveedor de telefonía o nuestra aseguradora tratan de usar para conocernos mucho mejor. Esos bancos, empresas de telecomunicaciones, aseguradoras, distribuidoras de energía, etc. tienen en marcha proyectos de analítica predictiva para conocernos mejor que son de Big Data y lo están haciendo hoy de dos maneras: con el enfoque y herramientas tradicionales como el Business Intelligence y desde hace poco, desde un centro de excelencia Big Data”.

Otro de los principales valores que se obtienen del Big Data es conocer de una forma profunda el producto de tu negocio. En relación a esto, el portavoz de Gfi España ha destacado un proyecto de Big Data que están desarrollando en la actualidad para una compañía aeronáutica, centrado en el mantenimiento proactivo de sus aeronaves usando técnicas de analítica predictiva con machine learning.

Javier Rodríguez también ha valorado el equipo y las fases para realizar un proyecto real, con especial hincapié en la fase analítica: “El trabajo del arquitecto big data conlleva el reto de enfrentarse a tecnologías en constante evolución”.

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Ambrosio Rodríguez
Ambrosio Rodríguez

Director

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