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Analítica de datos: 6 aplicaciones que están impulsando la digitalización de las organizaciones

Analítica de datos: 6 aplicaciones que están impulsando la digitalización de las organizaciones

  • Qlik, empresa líder en analítica e integración de datos, recoge 5 usos que mejoran el proceso de transformación digital de las compañías, como una toma de decisiones más eficaz, rápida o la eliminación de procesos manuales.
datos ordenador

En la actualidad, las empresas se encuentran inmersas en una época de cambio en el que las normativas y regulaciones respecto a la información que manejan está muy controlada. Con la aparición de nuevas soluciones tecnológicas como la , las organizaciones han incorporado la computación en la nube y la Inteligencia Artificial en su proceso de transformación digital. Pero ¿qué aportan estas soluciones a las empresas?  Gracias a las plataformas integrales de datos, las compañías pueden adaptarse a estas normativas rápidamente y competir en un mercado en el que las decisiones rápidas pero informadas marcan la diferencia.

Sin embargo, para realizar una correcta estrategia de datos es necesario estar al día en áreas como la gobernanza, la alfabetización o los costes de la nube. En este contexto, Qlik, empresa líder en analítica e integración de datos, recoge 6 ventajas que se obtienen al situar los datos como columna vertebral en las estrategias de transformación digital:

1.     Datos en tiempo real para tomar decisiones más eficaces y acertadas. En los últimos años, las organizaciones han tomado mayor conciencia de la importancia del uso de los datos en tiempo real. Sin embargo, diversos estudios reflejan que más del 88% de las empresas aún deben mejorar su capacidad para procesarlos. La analítica 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 información actualizada para tomar decisiones informadas y responder rápidamente a los cambios.

2.     Velocidad de decisión a escala. Una vez que se tiene acceso a los datos en tiempo real, es fundamental ajustar las decisiones operativas al mismo ritmo. La analítica, la inteligencia artificial y la automatización tienen la capacidad de tomar decisiones más rápidamente que los humanos, pero, aun así, el papel de las personas es fundamental en áreas como la higiene digital y el filtrado de la información. La velocidad en la toma de decisiones a gran escala permite reducir el tiempo entre la disponibilidad de los datos y la acción que se necesita tomar.

3.     Optimización de procesos. Gracias a la analítica 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. Así pues, una vez recopilados, se puede visualizar el flujo de trabajo y detectar patrones y tendencias que pueden afectar al rendimiento. Además, al utilizar técnicas de analítica avanzada, como el análisis predictivo y el machine learning, las organizaciones pueden predecir problemas futuros y tomar medidas preventivas para evitar interrupciones o retrasos en los procesos.

4.     Prevención de estafas. La detección de fraudes es un desafío constante para las empresas, pero gracias a la analítica de datos, esta se ha vuelto más eficiente y efectiva. Utilizando técnicas de análisis avanzadas se pueden identificar patrones y anomalías en los datos, lo que facilita la detección de actividades ilícitas. La analítica de datos examina grandes volúmenes de información en tiempo real, lo que ayuda a identificar rápidamente comportamientos sospechosos y potenciales estafas. Esto incluye la detección de transacciones fraudulentas, actividades no autorizadas y comportamientos fuera de lo común. Esta solución también puede ayudar a establecer modelos de detección más precisos y actualizados. Al entrenar algoritmos con datos históricos de delitos conocidos, se pueden mejorar los sistemas de detección. Además, la analítica facilita la colaboración entre diferentes áreas de la empresa, como el departamento de seguridad, finanzas y TI, al proporcionar una visión integral de los datos y permitir un enfoque multidisciplinar para la detección y prevención de fraudes.

5.     Mejora en la medición del rendimiento empresarial.  El análisis de las mejoras empresariales gracias a la analítica de datos es una práctica fundamental para impulsar el crecimiento y la eficiencia operativa. Al recopilar y analizar datos relevantes, las empresas pueden identificar áreas de mejora y optimizar sus operaciones. Esta solución permite evaluar el impacto de las mejoras implementadas al proporcionar métricas y KPIs que miden el rendimiento y comparan los resultados con los objetivos establecidos. Los datos también facilitan la monitorización en tiempo real de los indicadores clave de rendimiento, lo que permite a las empresas tomar medidas proactivas y ajustar sus estrategias según sea necesario. Además, proporciona información valiosa sobre el comportamiento de los clientes y las preferencias del mercado, ayudando a las empresas a personalizar sus productos, servicios y mejorar la satisfacción del cliente.

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6.     Impulso del Business Intelligence con IA y ML. La combinación de la IA generativa con la analítica de datos ayudará a mejorar la adopción de esta herramienta y mejorará la inteligencia operativa (BI) de las empresas. Por un lado, los análisis serán accesibles para un mayor número de personas dentro de la organización, gracias a la interfaz de lenguaje natural que utiliza esta IA, lo que impulsará la alfabetización del dato.

Por otro lado, a través de Machine Learning, la analítica puede proporcionar la información y el contexto necesarios para entrenar y evaluar modelos predictivos a partir de datos históricos. 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 automático, es posible automatizar ciertas decisiones y optimizar operaciones sin intervención humana constante.

Gracias a la capacidad de recopilar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos, las organizaciones pueden identificar oportunidades, optimizar procesos, mejorar la eficiencia y aumentar la rentabilidad. Además, al obtener datos de calidad, la integración de la IA generativa en el negocio será más segura y confiable. En definitiva, la analítica se ha convertido en un elemento imprescindible para las compañías que buscan mantenerse competitivas en un entorno empresarial cada vez más digitalizado y globalizado.

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