El Valor Empresarial de la Analítica

Una nueva forma de trabajar

La naturaleza de los negocios está cambiando, y con ese cambio llega una nueva forma de competir. Mantenerse al día con las demandas del personal técnico de hoy implica contar con un método para crear valor y ponerse en marcha con rapidez. Ofrezca velocidad y sencillez a sus usuarios al tiempo que mantiene niveles óptimos de calidad y seguridad de datos. Una plataforma analítica centralizada donde la TI desempeñe un papel decisivo debe ser un elemento fundamental de su estrategia analítica empresarial. La combinación de iniciativas centradas en la empresa y en las TI es el equilibrio idóneo para la innovación.

Los avances en la tecnología analítica están creando nuevas oportunidades para sacar partido de sus datos. La analítica moderna es predictiva, se aprende de forma autónoma y se adapta para ayudarle a descubrir patrones de datos ocultos También es intuitiva, e incorpora extraordinarias visualizaciones que le permiten comprender millones de filas y columnas de datos en un instante. La analítica empresarial moderna es móvil y resulta sencillo trabajar con ella. Además, le proporciona los datos adecuados en el momento oportuno, y requiere poca o ninguna formación.

Le interesa ver las señales de datos antes de que lo hagan sus competidores. La analítica te ofrece la posibilidad de ver una imagen de alta definición de tu panorama empresarial. Al combinar datos personales, corporativos y big data, podrá entender rápidamente el valor de estos y compartir los hallazgos con sus compañeros; todo ello en cuestión de minutos.

iOT + Analítica

1. Selección: La primera etapa del proceso de análisis de datos consiste en la selección de datos relevantes. Aquí, se identifican y recogen las fuentes de datos que serán utilizadas para el análisis, asegurando que los datos sean adecuados y alineados con los objetivos del proyecto. La calidad y la relevancia de los datos en esta fase son esenciales para el éxito del análisis.

2. Preprocesamiento: En esta fase, los datos seleccionados se preparan para el análisis. El preprocesamiento de los datos incluye la limpieza, la corrección de errores y la eliminación de información irrelevante o redundante. Además, puede implicar la imputación de valores faltantes y la normalización o escalado de los datos, para asegurar que estén listos para ser transformados y analizados de manera efectiva.

3. Transformación: En la capa de transformación, los datos preprocesados se modifican o se convierten en un formato que sea adecuado para la minería de datos y el análisis posterior. Esto incluye la agregación, generalización, o reducción de dimensionalidad, lo que facilita la extracción de patrones útiles y reduce la complejidad de los datos sin perder información valiosa.

4. Minería de datos: La minería de datos es el corazón del análisis de datos. Aquí se utilizan algoritmos y técnicas avanzadas para descubrir patrones, relaciones o tendencias ocultas en los datos. A través de métodos como el aprendizaje automático, el clustering, la clasificación y la regresión, se extrae información valiosa que puede ser utilizada para generar conocimientos o tomar decisiones informadas.

5. Evaluación: Después de extraer los patrones en la fase de minería de datos, es crucial evaluarlos para determinar su validez y utilidad. En esta etapa de evaluación, se comprueban los resultados obtenidos y se analiza su relevancia con respecto a los objetivos iniciales. Esto puede implicar la medición de la precisión, la interpretación de los resultados y la comparación con modelos o hipótesis previas.

6. Conocimiento: Finalmente, la capa de conocimiento se refiere a la interpretación de los resultados obtenidos en el proceso analítico. En esta etapa, la información procesada y validada se convierte en conocimiento útil, el cual puede ser utilizado para la toma de decisiones estratégicas, optimización de procesos o generación de nuevas oportunidades de negocio. Es aquí donde los datos se transforman en valor tangible para la organización.