{"id":13692,"date":"2023-09-14T14:31:23","date_gmt":"2023-09-14T13:31:23","guid":{"rendered":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=13692"},"modified":"2023-09-14T14:31:23","modified_gmt":"2023-09-14T13:31:23","slug":"analitica-de-datos-6-aplicaciones-que-estan-impulsando-la-digitalizacion-de-las-organizaciones","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=13692","title":{"rendered":"Anal\u00edtica de datos: 6 aplicaciones que est\u00e1n impulsando la digitalizaci\u00f3n de las organizaciones"},"content":{"rendered":"

Qlik, empresa l\u00edder en anal\u00edtica e integraci\u00f3n de datos, recoge 5 usos que mejoran el proceso de transformaci\u00f3n digital de las compa\u00f1\u00edas, como una toma de decisiones m\u00e1s eficaz, r\u00e1pida o la eliminaci\u00f3n de procesos manuales<\/strong><\/p>\n

En la actualidad, las empresas se encuentran inmersas en una \u00e9poca de cambio en el que las normativas y regulaciones respecto a la informaci\u00f3n que manejan est\u00e1 muy controlada. Con la aparici\u00f3n de nuevas soluciones tecnol\u00f3gicas como la anal\u00edtica de datos, las organizaciones han incorporado la computaci\u00f3n en la nube y la Inteligencia Artificial en su proceso de transformaci\u00f3n digital. Pero \u00bfqu\u00e9 aportan estas soluciones a las empresas? Gracias a las plataformas integrales de datos, las compa\u00f1\u00edas pueden adaptarse a estas normativas r\u00e1pidamente y competir en un mercado en el que las decisiones r\u00e1pidas pero informadas marcan la diferencia.<\/p>\n

Sin embargo, para realizar una correcta estrategia de datos es necesario estar al d\u00eda en \u00e1reas como la gobernanza, la alfabetizaci\u00f3n o los costes de la nube. En este contexto, Qlik, empresa l\u00edder en anal\u00edtica e integraci\u00f3n de datos, recoge 6 ventajas que se obtienen al situar los datos como columna vertebral en las estrategias de transformaci\u00f3n digital:<\/p>\n

1. Datos en tiempo real para tomar decisiones m\u00e1s eficaces y acertadas<\/strong>. En los \u00faltimos a\u00f1os, las organizaciones han tomado mayor conciencia de la importancia del uso de los datos en tiempo real. Sin embargo, diversos estudios reflejan que m\u00e1s del 88% de las empresas a\u00fan deben mejorar su capacidad para procesarlos. La anal\u00edtica de datos ofrece a las organizaciones la capacidad de ser proactivas en la toma de decisiones. Al tener acceso a datos en tiempo real, las organizaciones pueden actuar de manera anticipada, aprovechando la informaci\u00f3n actualizada para tomar decisiones informadas y responder r\u00e1pidamente a los cambios.<\/p>\n

2. Velocidad de decisi\u00f3n a escala<\/strong>. Una vez que se tiene acceso a los datos en tiempo real, es fundamental ajustar las decisiones operativas al mismo ritmo. La anal\u00edtica, la inteligencia artificial y la automatizaci\u00f3n tienen la capacidad de tomar decisiones m\u00e1s r\u00e1pidamente que los humanos, pero, aun as\u00ed, el papel de las personas es fundamental en \u00e1reas como la higiene digital y el filtrado de la informaci\u00f3n. La velocidad en la toma de decisiones a gran escala permite reducir el tiempo entre la disponibilidad de los datos y la acci\u00f3n que se necesita tomar.<\/p>\n

3. Optimizaci\u00f3n de procesos<\/strong>. Gracias a la anal\u00edtica de datos las empresas pueden eliminar muchos procesos manuales y repetitivos que ocupan tiempo de calidad a los trabajadores. En este sentido, al proporcionar insights valiosos, las empresas pueden identificar cuellos de botella, ineficiencias y puntos de mejora en sus procesos. As\u00ed pues, una vez recopilados, se puede visualizar el flujo de trabajo y detectar patrones y tendencias que pueden afectar al rendimiento. Adem\u00e1s, al utilizar t\u00e9cnicas de anal\u00edtica avanzada, como el an\u00e1lisis predictivo y el machine learning, las organizaciones pueden predecir problemas futuros y tomar medidas preventivas para evitar interrupciones o retrasos en los procesos.<\/p>\n

4. Prevenci\u00f3n de estafas<\/strong>. La detecci\u00f3n de fraudes es un desaf\u00edo constante para las empresas, pero gracias a la anal\u00edtica de datos, esta se ha vuelto m\u00e1s eficiente y efectiva. Utilizando t\u00e9cnicas de an\u00e1lisis avanzadas se pueden identificar patrones y anomal\u00edas en los datos, lo que facilita la detecci\u00f3n de actividades il\u00edcitas. La anal\u00edtica de datos examina grandes vol\u00famenes de informaci\u00f3n en tiempo real, lo que ayuda a identificar r\u00e1pidamente comportamientos sospechosos y potenciales estafas. Esto incluye la detecci\u00f3n de transacciones fraudulentas, actividades no autorizadas y comportamientos fuera de lo com\u00fan. Esta soluci\u00f3n tambi\u00e9n puede ayudar a establecer modelos de detecci\u00f3n m\u00e1s precisos y actualizados. Al entrenar algoritmos con datos hist\u00f3ricos de delitos conocidos, se pueden mejorar los sistemas de detecci\u00f3n. Adem\u00e1s, la anal\u00edtica facilita la colaboraci\u00f3n entre diferentes \u00e1reas de la empresa, como el departamento de seguridad, finanzas y TI, al proporcionar una visi\u00f3n integral de los datos y permitir un enfoque multidisciplinar para la detecci\u00f3n y prevenci\u00f3n de fraudes.<\/p>\n

5. Mejora en la medici\u00f3n del rendimiento empresarial<\/strong>. El an\u00e1lisis de las mejoras empresariales gracias a la anal\u00edtica de datos es una pr\u00e1ctica fundamental para impulsar el crecimiento y la eficiencia operativa. Al recopilar y analizar datos relevantes, las empresas pueden identificar \u00e1reas de mejora y optimizar sus operaciones. Esta soluci\u00f3n permite evaluar el impacto de las mejoras implementadas al proporcionar m\u00e9tricas y KPIs que miden el rendimiento y comparan los resultados con los objetivos establecidos. Los datos tambi\u00e9n facilitan la monitorizaci\u00f3n en tiempo real de los indicadores clave de rendimiento, lo que permite a las empresas tomar medidas proactivas y ajustar sus estrategias seg\u00fan sea necesario. Adem\u00e1s, proporciona informaci\u00f3n valiosa sobre el comportamiento de los clientes y las preferencias del mercado, ayudando a las empresas a personalizar sus productos, servicios y mejorar la satisfacci\u00f3n del cliente.<\/p>\n

6. Impulso del Business Intelligence con IA y ML<\/strong>. La combinaci\u00f3n de la IA generativa con la anal\u00edtica de datos ayudar\u00e1 a mejorar la adopci\u00f3n de esta herramienta y mejorar\u00e1 la inteligencia operativa (BI) de las empresas. Por un lado, los an\u00e1lisis ser\u00e1n accesibles para un mayor n\u00famero de personas dentro de la organizaci\u00f3n, gracias a la interfaz de lenguaje natural que utiliza esta IA, lo que impulsar\u00e1 la alfabetizaci\u00f3n del dato.
\nPor otro lado, a trav\u00e9s de Machine Learning, la anal\u00edtica puede proporcionar la informaci\u00f3n y el contexto necesarios para entrenar y evaluar modelos predictivos a partir de datos hist\u00f3ricos. Estos modelos pueden predecir resultados futuros o tomar decisiones basadas en patrones encontrados en los datos. De este modo, al analizar datos en tiempo real y utilizar algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico, es posible automatizar ciertas decisiones y optimizar operaciones sin intervenci\u00f3n humana constante.<\/p>\n

Gracias a la capacidad de recopilar, procesar y analizar grandes vol\u00famenes de datos, las organizaciones pueden identificar oportunidades, optimizar procesos, mejorar la eficiencia y aumentar la rentabilidad. Adem\u00e1s, al obtener datos de calidad, la integraci\u00f3n de la IA generativa en el negocio ser\u00e1 m\u00e1s segura y confiable. En definitiva, la anal\u00edtica se ha convertido en un elemento imprescindible para las compa\u00f1\u00edas que buscan mantenerse competitivas en un entorno empresarial cada vez m\u00e1s digitalizado y globalizado.<\/p>\n

Arriba, en la foto, Rafael Quintana, director regional de Qlik en Espa\u00f1a \/ imagen cortes\u00eda de Qlik<\/em><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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