A nivel global, las organizaciones de todos los sectores están utilizando los grandes datos para mejorar las operaciones, gestionar las cadenas de suministro y mejorar las experiencias de servicio al cliente, de modo que puedan obtener una ventaja competitiva y aumentar las ganancias. El análisis espacial de los grandes datos proporciona información fundamental sobre dónde, cuándo y por qué suceden las cosas, información que no puede obtenerse con otros tipos de análisis de datos. Para garantizar que esta información sea accesible en el proceso de toma de decisiones, Esri, el líder mundial en inteligencia de localización, lanzó ArcGIS GeoAnalytics Engine.
Este nuevo producto proporciona una capacidad intuitiva en la nube, que funciona dentro de los flujos de trabajo de análisis existentes sin requerir tecnología o formación adicional. Los científicos de datos pueden realizar análisis espaciales donde sea que estén almacenados sus datos (en un lago de datos, un almacén de datos o el software ArcGIS), lo que ahorra el tiempo y el costo de trasladar volúmenes de datos fuera de los entornos de la nube. El producto es una biblioteca completa de análisis espacial nativa de Spark, un motor de análisis unificado para grandes datos y aprendizaje automático.
«Las industrias, desde los seguros y los servicios financieros hasta la defensa y la inteligencia, deben utilizar cada vez más los grandes datos para impulsar la toma de decisiones», expresó Lauren Bennett, directora de Análisis Espacial y Ciencia de Datos de Esri. «Cuantos más datos analice una organización, más importante es darles sentido en el mundo real. El análisis geoespacial utiliza la localización como hilo conductor para detectar patrones, descubrir relaciones ocultas y mejorar los modelos predictivos».
Los científicos de datos se enfrentan a varios obstáculos al incorporar el análisis espacial a los flujos de trabajo de análisis de grandes datos. A menudo carecen de conocimientos especializados y deben utilizar múltiples paquetes desconectados, y los entornos de procesamiento de grandes datos no están creados para soportar el análisis espacial.
ArcGIS GeoAnalytics Engine permite a los científicos de datos superar estos retos operativos y de experiencia y, a su vez, les permite proporcionar rápidamente los resultados a las partes interesadas. El producto se ejecuta en entornos Spark, utilizados habitualmente para el análisis de grandes datos. Esto incluye Databricks, Amazon EMR y Dataproc, que son entornos Spark disponibles en los principales proveedores de la nube, como Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS) y Google Cloud.
«La potencia combinada de la plataforma de grandes datos Amazon EMR y el motor ArcGIS GeoAnalytics de Esri permite a nuestros clientes, independientemente de su experiencia espacial, aprovechar sin problemas las herramientas y funciones espaciales del motor ArcGIS GeoAnalytics en sus análisis y modelos de grandes datos», comentó Abhishek Ram, director de productos, sector público mundial, en Amazon Web Services.
Para más información y mantenerse actualizado sobre las últimas ofertas, ingrese a la página web de ArcGIS GeoAnalytics Engine.