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Publicado por en Big Data & Business Intelligence, Slider

4 estrategias para impulsar la transformación digital a partir de datos

4 estrategias para impulsar la transformación digital a partir de datos

¿Cómo podés saber lo que tenés que transformar y cuándo debés hacerlo? La respuesta está en los datos y en una estrategia analítica que dé a tus colaboradores el poder de hacer descubrimientos que impulsen el cambio. Todos ellos deben poder usar los datos para lograr resultados como reinventar los procesos de negocio, entender mejor a los clientes, descubrir nuevas fuentes de ingresos y equilibrar mejor el riesgo y los beneficios. 

En esta nota te presentamos cuatro maneras de usar la analítica moderna que pueden ayudarte a liberar el valor de tus datos, para impulsar una transformación digital más rápida y efectiva.

1. Aprovechar la IA y el aprendizaje automático

El aprendizaje automático o machine learning, un método de aprendizaje por ordenador implícito en la mayor parte de la IA, automatiza la creación de modelos analíticos y aprende de los datos, lo que permite identificar patrones y tendencias. En otras palabras, el aprendizaje automático analiza tus datos y te proporciona conocimientos que podrías haber pasado por alto. 

Cuando el aprendizaje automático se combina con la intuición y el conocimiento humano, se obtiene la inteligencia aumentada, un método de colaboración que multiplica el poder intelectual y mejora la alfabetización de datos de todos los usuarios.

Ya se utiliza en el comercio minorista, incrementando las ventas en los sitios web al recomendar artículos en función de las compras anteriores de los clientes. También en el sector productivo: los ordenadores analizan datos procedentes de los sensores de los equipos para identificar eficiencias y detectar anomalías. 

En el caso de los usuarios de negocio, el aprendizaje automático ofrece recomendaciones y conocimientos en las apps empresariales de ventas, marketing, RR. HH., finanzas y otros ámbitos.

2. Integrar la analítica periférica

No tiene sentido limitar la analítica a un grupo seleccionado de personas. Por el contrario, lo deseable es hacer extensivo el poder del descubrimiento a tantos usuarios como sea posible e integrarlo en todos los ámbitos de trabajo, incluidos los dispositivos móviles y las ubicaciones remotas. Esto es la analítica periférica. La misma permite a los usuarios analizar los datos a medida que llegan, en el mismo lugar donde se obtienen. Eso ahorra tiempo, reduce los costos de ancho de banda y garantiza la validez de los datos.

Como ejemplo, los comercios minoristas analizan los datos de los puntos de venta a medida que se captan para impulsar sobre la marcha las ventas cruzadas o adicionales. Los fabricantes usan la analítica periférica para supervisar los equipos y detectar así indicios tempranos de un deterioro en el rendimiento o riesgo de fallos. Las empresas de seguridad la usan en las cámaras de vídeo, que analizan las imágenes a medida que se reciben y envían alarmas cuando se detectan cambios.

3. Permitir que todo el mundo explore sin límites

Todos tus empleados deberían poder explorar libremente los datos, dejándose guiar por su curiosidad: eso abre la posibilidad de hacer descubrimientos inesperados.

En una plataforma analítica moderna, los usuarios pueden interactuar en cualquier ubicación, ya sea en visualizaciones, tablas, gráficos o paneles de filtros e incluso una interfaz de usuario con selecciones globales, moviéndose en cualquier dirección por todos los datos, descubriendo nuevas conexiones e insights sorprendentes.

4. Capacitar a tus empleados mediante la alfabetización de datos

La alfabetización de datos es la capacidad de leer, analizar, debatir y trabajar con ellos. Cuando el objetivo es la transformación digital, la alfabetización de datos debe tener el mayor alcance posible y llegar a todos los roles y a todos los empleados. De esta forma, un negocio aumenta exponencialmente su potencial.

Podés buscar soluciones analíticas que aumenten de forma orgánica la alfabetización de los datos con las tres herramientas precedentes: IA y aprendizaje automático, analítica en la periferia y exploración libre de los datos.

Conclusión

Cuando todos los empleados de tu empresa tengan la capacidad de hacer descubrimientos a diario, habrá llegado el momento de iniciar la transformación digital a gran escala. Los resultados pueden encuadrarse en cuatro categorías: procesos comerciales reinventados, mejora del análisis de preferencias de consumo, nuevas oportunidades de ingresos, y riesgos/beneficios más equilibrados.

¿Estás listo para iniciar la transformación? Desde Data IQ te ayudamos a adquirir la capacidad de reinventar los procesos empresariales, entender mejor a los clientes, descubrir nuevas fuentes de ingresos, equilibrar mejor el riesgo y optimizar los beneficios. ¡Contactanos!

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