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En el presente, la IA permite predecir comportamientos de clientes, optimizar inventarios y personalizar productos. Con los modelos de Machine Learning, las empresas pueden anticiparse a problemas operativos y reducir riesgos. A futuro, se espera que la IA se integre aún más en herramientas de Business Analytics, haciendo posible un análisis cada vez más autónomo y prescriptivo.
Determine sus necesidades de Business Intelligence y Analytics
Las plataformas de BI se adecuan a las Transformación digital empresarial nuevas tecnologías y las innovaciones de los usuarios. Son profesionales capaces de repensar y rediseñar procesos, productos y servicios aplicando machine learning e inteligencia artificial para resolver los problemas de los usuarios. La inteligencia de negocios o Business Intelligence (BI) es el proceso de recopilar, almacenar y analizar datos de operaciones empresariales. La BI ofrece métricas integrales del negocio, prácticamente en tiempo real, para mejorar la toma de decisiones.
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Además, las utilidades que ofrece Microsoft han facilitado la captación de información proveniente de los múltiples canales de ventas de los que dispone la compañía y el almacenamiento de datos relevantes para la toma de decisión de negocios. El acceso a la información es tan importante como el análisis de los datos (en algunos casos puede ser incluso más trascendente). Esto aplica especialmente cuando tratamos con información que nosotros mismos debemos interpretar para buscar soluciones que se ajusten a nuestros objetivos. A pesar de que Meta maneja importantes volúmenes de información en sus diversos servidores, como Instagram, WhatsApp y Facebook, la realidad es que estos datos por sí mismos no tienen valor para la compañía. No obstante, la información que procesa y resguarda el conglomerado informático tiene como propósito venderse a diferentes empresas para capitalizar a sus usuarios y detonar ventas. Aprende a tomar decisiones estratégicas basadas en datos para el propulsar el crecimiento empresarial.
Metodologías activas de aprendizaje: qué, cómo y para qué
Desde optimizar procesos hasta identificar oportunidades de mercado, compañías públicas y privadas emplean un sinfín de técnicas y herramientas de análisis para convertir sus datos en información relevante que orientará sus acciones y rendimiento a futuro. El crecimiento del almacenamiento de datos ha dado un giro transformador con la introducción del almacenamiento en la nube y las tecnologías de edge computing, que ofrecen una escalabilidad y accesibilidad sin precedentes. A medida que las empresas adoptan aplicaciones empresariales como ERP y CRM, estas soluciones modernas permiten una gestión de datos más eficiente y flexible. La capacidad de procesar y almacenar datos en tiempo real y en la periferia de la red ha facilitado una integración más fluida y ha aumentado significativamente la demanda de informes de Inteligencia de Negocio (BI). Esta evolución tecnológica ha empoderado a las organizaciones para tomar decisiones informadas más rápidamente, impulsando la innovación y mejorando la competitividad en el mercado actual. Business Analytics es el proceso mediante el cual las organizaciones utilizan métodos estadísticos y de análisis de datos para extraer información útil que les permita tomar decisiones informadas.
Salidas profesionales del Grado en Business Analytics
Al final estamos ante una forma de tomar decisiones informadas que pueden transformar por completo el futuro de una organización. Sea cual sea nuestro trabajo en la misma, habrá una manera de optimizarlo gracias a la analítica de negocio. No solo se trata de optimizar, sino también de orientar hacia unos resultados determinados.
Mientras que el análisis de datos se enfoca en examinar conjuntos de datos para extraer conclusiones, el análisis de negocios va más allá y utiliza herramientas específicas para obtener información empresarial importante. El Business Analytics emplea diferentes técnicas como la estadística, la inteligencia artificial, la programación, minería de datos y la visualización de estos para identificar patrones y tendencias que ayuden a generar una estrategia de negocios sólida en cualquier sector. El business analytics o analítica de negocio es el proceso de los datos que utiliza métodos estadísticos y cuantitativos para tomar decisiones que contribuyan a mejorar los resultados de negocios. El objetivo final de la analítica empresarial es determinar cuáles son los datos útiles y que permiten aumentar los ingresos.
Toma decisiones eficaces con London Consulting Group
- Las empresas deben recoger, analizar y saber manejar los resultados para que su empresa mejore en todos los aspectos, tanto en producción, competitividad y en la relación con sus clientes.
- Utilizando técnicas predictivas, el Business Analytics ayuda a las empresas a anticipar la demanda futura, evitando excesos o déficits en el inventario.
- Las empresas pueden ajustar sus estrategias de aprovisionamiento y distribución según los análisis de datos en tiempo real.
- El análisis prescriptivo estudia los datos del rendimiento y, basándose en ellos, recomienda acciones específicas para obtener los mejores resultados posibles.
- Trataremos sus datos durante el tiempo necesario para realizar la encuesta de calidad o satisfacción o hasta que se oponga al tratamiento o anonimicemos sus datos.
- IBM diseñó su nuevo software teniendo en cuenta los principales desafíos a los que se enfrentan las plataformas de datos, como la falta de confiabilidad y control de los datos, así como problemas de gobernanza, cumplimiento y ciberseguridad.
Con esta formación podrás trabajar como Business Analyst, un perfil cada vez más demandado. Las empresas buscan profesionales capaces de convertir datos en decisiones útiles y de traducir la complejidad en soluciones claras. Un Business Analyst (BA) o analista de datos es un experto en recopilar datos, interpretarlos y diseñar estrategias que mejoren el rendimiento de la organización. Su principal objetivo es identificar áreas de mejora dentro de una empresa y proponer soluciones tecnológicas que impulsen la eficiencia y la competitividad.
Esto conlleva una reducción en la carga de análisis llevada a cabo por los usuarios, ya que la tecnología provee métricas automatizadas a partir de los datos financieros de los mercados de interés. Además, la herramienta se complementa con diversos desarrollos que aseguran la protección de la información y la privacidad de los datos de sus usuarios. Para mejorar la gestión de esta fundamental misión y para mantener una relación cercana con los inversores, Nasdaq decidió implementar soluciones de Business Intelligence a través de los servicios de Sisense. Esta empresa tecnológica ha facilitado el acceso a la información financiera y la interacción entre clientes y agentes de mercado de la institución. La empresa multinacional Walmart, por su parte, no es una empresa dedicada a la gestión de datos y a la creación de software de analítica de información, pero sí es un negocio que demuestra cómo la adopción de nuevas tecnologías puede impulsar el éxito empresarial. Es una de las grandes aplicaciones de la inteligencia artificial en las empresas, teniendo cada vez más y más importancia.
Esta capacidad permite a las organizaciones reaccionar rápidamente a nuevas tendencias o problemas, manteniendo siempre actualizada su estrategia basada en datos. Una compañía telefónica analiza grandes volúmenes de datos de uso de sus clientes y descubre que en ciertas zonas la red presentaba saturación en horarios pico. Gracias a esta información, ajustan la infraestructura para mejorar la calidad del servicio y reducir las quejas de usuarios en un 25%.
La analítica predictiva utiliza modelos estadísticos y algoritmos de machine learning para anticipar eventos futuros. Gracias al análisis en la nube, es posible procesar grandes conjuntos de datos en tiempo real y generar predicciones precisas que apoyan la toma de decisiones. El programa no requiere conocimientos técnicos previos y es recomendable para profesionales de distintas disciplinas que estén interesados en adquirir nuevos conocimientos y habilidades en el manejo de herramientas de análisis de datos.