Durante los últimos años el dato se ha convertido en el principal activo de las empresas. Analizarlos y comprenderlos, sirve a las empresas para obtener una mayor ventaja competitiva ya que ayuda a tomar las mejores decisiones y a aumentar la productividad. La lectura correcta del Big Data se ha convertido en esencial para las empresas. Y es aquí donde entra en juego la Inteligencia Artificial y el Análisis Avanzado del Dato.
Gracias a estas dos tecnologías, y a los modelos predictivos y estadísticos avanzados que proporcionan, las empresas tienen la capacidad de pronosticar comportamientos, tendencias y eventos futuros, anticipándose a que sucedan y evitando cualquier imprevisto que afecte a la productividad y a los objetivos de negocio.
Las técnicas de IA son muy prometedoras en las áreas de análisis, detección y respuesta ante cualquier imprevisto, incluidas las ciberamenazas. Su capacidad para aplicar técnicas avanzadas de análisis, basadas en la lógica, proporciona además a las empresas una mayor inteligencia sobre los clientes, los procesos y los productos. De esta manera, y al tener un conocimiento profundo de la información, se pueden invertir todos los recursos en la estrategia empresarial y cumplir con los objetivos de negocio, garantizando así un mejor retorno de la inversión (ROI).
Diferentes métodos de análisis ¿cuál debo emplear en mi empresa?
Existen diferentes métodos de análisis que aportan grandes beneficios a las distintas áreas de las organizaciones. Dependiendo de cada momento y de cada situación conviene decantarse por uno o por otro.
- Análisis en tiempo real: Este tipo de análisis avanzado facilita análisis predictivos superiores y proporciona información en tiempo real a medida que se producen cambios, por lo que las organizaciones pueden reaccionar de forma inmediata ante imprevistos.
- Analítica predictiva: Se trata de un análisis orientado al futuro, capaz de predecir los problemas antes de que estos surjan minimizando el impacto en las decisiones empresariales. De esta manera, las empresas están preparadas para imprevistos y son capaces de optimizar los resultados para lograr sus objetivos.
- Aprendizaje automático: Una vez más, gracias a la Inteligencia Artificial, es posible entrenar algoritmos con el objetivo de hacer predicciones y resolver problemas, y como se trata de un modelo de aprendizaje, este va mejorando automáticamente a través de la experiencia.
En resumidas cuentas, el análisis avanzado ayuda a las organizaciones a determinar cuándo y dónde implementar los recursos, reduciendo los costes (ya que el feedback es inmediato) y aumentando la eficiencia operativa. De esta manera, las empresas pueden centrarse en el cliente, en el producto y en los servicios que ofrecen.
Hoy en día, el uso de la analítica avanzada podría mejorar cualquier sector de una empresa si son capaces de llevar a cabo una buena inversión en big data y en las infraestructuras necesarias para procesar esta enorme cantidad de datos.
Getronics
Data Analytics Practice Leader
