Diseño y construcción

Datos_PreCon la mirada puesta en las nuevas tendencias, la expansión de mercados y aumento de la cartera de clientes son dos de las cualidades que son explotadas por medio del uso de un sistema de Inteligencia de Negocios (BI) y el uso del análisis predictivo, que permite tener clara la estrategia de la empresa y un grado de anticipación ante el estado de las cosas. Por otro lado, el riesgo, la optimización y la calidad del análisis han logrado centrar la atención de los directivos en la incorporación e integración de herramientas cada vez más eficientes, sobre todo centradas en el comportamiento de los usuarios y clientes en acciones en tiempo real.

De esta manera, los cambios y predicciones han logrado analizar la volatilidad de los mercados, así como observar con claridad lo que puede ocurrir en los próximos diez años por medio de la transformación digital de la sociedad, empresas, instituciones y comportamiento de los ciudadanos. En el mundo empresarial, que es el que nos ocupa, observamos como el análisis predictivo es un medidor de las relaciones dentro y fuera de la empresa entre los propios integrantes de una organización, del uso de los sistemas, número de incidencias y finalización de procesos, pero también en la mejora e incremento de la cartera de clientes, expansión del negocio, consolidación de las campañas de ventas o el lanzamiento de un nuevo producto o servicio. Si hablamos de las tendencias, la cualidad de poder adelantarnos lleva a las compañías a considerar distintos escenarios, superada la financiación y aprobación de presupuestos para la mejora, lanzamiento o consolidación de un producto en el mercado.

El Big Data

Con la incorporación del Big Data, se han solicitado profesionales que sepan medir, pero antes que conozcan los sistemas, programas, aplicaciones y relacionen los datos. Los datos provienen principalmente de textos, aunque ya observamos el uso y empleo de la información geoespacial y la reseñada en los medios sociales, que se incorporan como uno de los grandes indicadores a la hora de analizar el impacto de un anuncio –por ejemplo- en los últimos 6 años. Por otra parte, las compañías confían en el cruce de datos y en los resultados que han modificado áreas y departamentos:

  • Marketing y comunicación.
  • Ventas
  • Dirección de operaciones.
  • Servicio de atención al cliente.

El conocimiento de la empresa, organización y estructura es clave, pero no sólo para saber qué es lo que ocurre o cómo ejercer el control, sino para la predicción en el análisis y poder adelantarse a una posible mala situación. Por lo tanto, hay que considerar los siguientes aspectos en el diseño, creación y uso de las APIs para consolidar modelos que hablen por sí solos:

  • Extraer conclusiones de los datos para la toma de decisiones en todas las fases del proyecto.
  • Predecir el comportamiento de los clientes para ajustarnos a cada colectivo: hora de publicación de contenidos, ofertas y precios, formas de comunicarnos, etc. Valorar sus opiniones, comentarios y respuestas ante los cuestionarios planteados.
  • Aumentar la productividad y eficiencia y la mejora del rendimiento.
  • Prevención en caso de problemas, riesgos e incidencias.

Bajo el esquema del Big Data, la Inteligencia de Negocio (BI) y el análisis predictivo rescatan la información que tenemos delante y la convierten en un posible valor en función de la importancia del dato, su calidad o cómo éste se puede relacionar con otras variables. Las amenazas forman parte de otro escenario que está recogida en los sistemas de predicción, aunque la garantía está en la labor profesional de las personas que se encargan de detectar cualquier anomalía.

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