Qué es una empresa data-driven
Una empresa data-driven es aquella que integra los datos en cada una de las decisiones que se toman y en los procesos que se llevan a cabo para el desarrollo de su actividad. Esta integración de inteligencia ya está dando como resultado la aparición de empresas más eficientes e innovadoras.
En 2025 la mayoría de los trabajadores hará uso de la analítica de datos para optimizar casi todos los aspectos de su trabajo.
La aceleración de los avances tecnológicos y un progresivo aumento del valor de los datos está cambiando la forma en la que las empresas plantean sus estrategias y buscan soluciones a los retos que tienen sobre la mesa.
Un informe de McKinsey sostiene que en 2025 la mayoría de los trabajadores hará uso de la analítica de datos para optimizar casi todos los aspectos de su trabajo y aquellas compañías que sean capaces de captar el valor de esos datos verán mejoradas sus capacidades y tendrán una ventaja competitiva respecto a las empresas con las que compiten en su sector de actividad. Hablamos de las organizaciones denominadas data-driven.
La empresa data-driven
Data-driven es una de las grandes tendencias tecnológicas de 2023. Al hablar de empresa data-driven quiere decirse que todas las decisiones que se están tomando en la organización están avaladas por datos. Se trata de datos que han sido recogidos previamente, procedentes de diferentes fuentes y que obligatoriamente deben proporcionar información de calidad para que puedan interpretarse de forma correcta y permitan a la organización una acertada toma de decisiones.
En la actualidad, ser una compañía data-driven es posible gracias al avance que han experimentado las nuevas tecnologías y, específicamente, al auge de tecnologías como el big data, la inteligencia artificial y el machine learning, las cuales posibilitan que los datos ya no pertenezcan en exclusiva al departamento de TI, sino que pueden ser explotados por cualquiera de los departamentos que conforman la organización.
Un rasgo de la empresa data-driven
El hecho de que los diferentes departamentos de la empresa tengan acceso a los datos es posible gracias a una de las principales características de la empresa data-driven. Habitualmente, este tipo de organizaciones han dejado atrás las antiguas y estrictas jerarquías.
Una organización data-driven es completamente horizontal. Con ello, se pretende que directivos, mandos intermedios y el resto de sus profesionales puedan comunicarse y compartir conocimiento en todo momento. Este hecho, proporciona una ventaja competitiva a la organización ya que se implica a a toda la plantilla en el negocio, obteniendo una visión global y no dejando pasar por alto aspectos que pueden llegar a ser esenciales.
Principales características
Aunque son varias las características que definen a una organización data-driven las principales suelen ser las siguientes:
1.- Datos integrados en cada decisión, interacción y proceso
El objetivo de cualquier empresa data-driven pasa por que la mayoría de los empleados puedan aprovechar los datos de forma natural y regular para respaldar su trabajo. La gran ventaja que proporciona la analítica de todos esos datos es que, el trabajador, en lugar de resolver problemas por defecto mediante el desarrollo de hojas de ruta extensas, a veces de varios años, ahora está facultado para preguntar cómo las técnicas de datos innovadoras podrían resolver los desafíos en horas, días o semanas.
2.- Los datos se procesan y se entregan en tiempo real
Este es un elemento muy importante en el que redes de dispositivos conectados recopilan y transmiten datos e información de forma continua y en tiempo real. Esta capacidad, junto a la disminución de los costes para acceder a la computación en la nube, permite ampliar los casos de uso para ofrecer información a clientes, empleados y socios.
3.- Los almacenes de datos flexibles permiten datos integrados y listos para usar
Los profesionales de datos aprovechan cada vez más los distintos tipos de bases de datos. Por ejemplo, el departamento de RRHH está cambiando de forma radical gracias al uso de datos. Y es que, gracias a ellos, los equipos pueden consultar y comprender las relaciones entre datos no estructurados y semiestructurados de forma más fácil y rápida, acelerando el desarrollo de nuevas capacidades impulsadas por la inteligencia artificial (IA) e impulsando la innovación.
4.-Tratan los datos como producto
Los activos de datos se organizan y admiten como productos, independientemente de si los utilizan equipos internos o clientes externos. Estos productos brindan soluciones que se pueden usar más fácil y repetidamente para hacer frente a desafíos comerciales y de negocio, además de reducir el tiempo y el coste de ofrecer nuevas capacidades. Esta capacidad es especialmente valorada en sectores como el industrial o el sanitario.
5- El rol del director de datos se amplía para generar valor
En los últimos tiempos el papel que juegan los Chief Data Officer (CDO) y sus equipos no ha parado de ganar importancia. Y es que, este departamento funciona como una unidad de negocio con responsabilidades de pérdidas y ganancias. La unidad es responsable de idear nuevas formas de usar los datos, desarrollar una estrategia de datos empresariales holística e incubar nuevas fuentes de ingresos mediante la monetización de estos servicios.
6.-Intercambio de datos para facilitar la colaboración
Los departamentos que conforman las empresas grandes y complejas utilizan plataformas de intercambio de datos con el fin de facilitar la colaboración en proyectos basados en datos, tanto dentro de la organización como entre proveedores, partners y otras organizaciones con las que trabajan.
7.- La gestión de datos se prioriza y se automatiza para garantizar la privacidad, la seguridad y la resiliencia
El tratamiento de la privacidad, la ética y la seguridad de los datos son áreas estratégicas impulsadas por regulaciones como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR); así como el aumento de la concienciación de los consumidores sobre los derechos que tienen sobre sus datos y los riesgos cada vez mayores de los incidentes de seguridad.
Herramientas para ayudar a ser data-driven
Contar con soluciones adecuadas para poder almacenar los datos, analizarlos para la posterior toma de decisiones que favorezcan el desarrollo del negocio es necesario para convertirse en una empresa basada en el dato. En este sentido, a través de IA Analytics, aggity proporciona un amplio abanico de servicios que comprenden desde modelos predictivos a cuadros de mando, pasando por asistentes virtuales cognitivos (AVC) y que, haciendo uso de diferentes tecnologías de analítica e inteligencia artificial, permiten a las organizaciones dotar a su toma de decisiones de mayor agilidad y eficiencia.
- Publicado en Analytics & AI
Analítica predictiva en la toma de decisiones
Gracias al uso de técnicas de inteligencia artificial, es posible obtener información muy valiosa de los datos con los que cuentan las empresas para anticiparse a lo que pueda ocurrir y tomar las medidas más adecuadas.
La analítica predictiva puede ser una gran aliada para todas las áreas del negocio para crecer de forma escalda y sostenible.
El 19 de septiembre de 2021 se iniciaba en La Palma la erupción del volcán de Cumbre Vieja. No se había producido un fenómeno sísmico en esta isla desde 1971. Durante más de tres meses el episodio mantuvo en vilo a los habitantes de los tres municipios cercanos al parque natural donde se localizó la erupción. También al resto de la isla, del archipiélago canario y del país.
Vulcanólogos de todo el mundo siguieron con atención una erupción que se prolongó durante 85 días, la más larga registrada en la historia de toda la isla y retransmitida en directo a través de los medios de comunicación y las redes sociales. El 25 de diciembre, tras varios días sin registrarse ninguna actividad, se anunció el fin de la erupción.
Controlar lo que pasaba en este volcán activo los días previos a que erupcionara y hasta el fin del fenómeno fue clave para la toma de decisiones y el establecimiento de medidas preventivas. Entre ellas, empezar a evacuar a las personas con movilidad reducida y parte del ganado de la zona tras registrar un aumento de la actividad sísmica el 19 de septiembre.
Algo que fue posible gracias a la información que arrojaron los datos obtenidos por radares situados en distintos satélites y a la monitorización del terreno para conocer, por ejemplo, los cambios de temperatura y de los campos magnéticos o el aumento de la emisión de gases. Un aspecto este último del que estuvieron muy pendientes los expertos por su repercusión en la salud de la población.
Predecir para anticiparse
Con todos estos datos, y gracias al uso de técnicas de inteligencia artificial, es posible obtener información muy valiosa con la que anticiparse a lo que pueda ocurrir y tomar las medidas más adecuadas ante situaciones imprevistas como, por ejemplo, una potencial crisis de desabastecimiento. El análisis de datos se convierte así es una herramienta fundamental para predecir fenómenos que a veces pueden ser tan inciertos como los que tienen su origen en el comportamiento de la naturaleza. Esta potencia, lógicamente, también se aplica en los entornos empresariales y es uno de los valores diferenciales de las empresas data-driven.
La analítica predictiva puede ser una gran aliada para todas las áreas del negocio. Permite que las empresas tomen decisiones de manera ágil haciendo que crezcan de forma escalada y sostenible, pero implica un proceso que requiere de profesionales especializados y tecnologías de analítica e Inteligencia Artificial innovadoras.
Fidelización de clientes, control de stock, productividad más eficiente o menor consumo energético son algunos de los beneficios que pueden obtener las compañías si adoptan una correcta estrategia de análisis de datos.
Las compañías de están dando cuenta que el uso de las herramientas de análisis de datos tiene un potencial enorme para dar un paso más en la transformación digital, de que los datos por sí solos, en bruto, no sirven para nada, y que es necesario analizarlos para extraer información, sacar conclusiones y aplicarlas a la toma de decisiones.
- Publicado en Analytics & AI
People Analytics: analítica e inteligencia artificial al servicio de las personas y el talento
El ritmo del cambio en el mercado es rápido y constante. Si a eso le sumamos la importancia adquirida por las direcciones de RRHH en los últimos años, hace que el uso de nuevas capacidades analíticas y de inteligencia artificial en la gestión de las personas y el talento sea algo clave para el éxito de las organizaciones.
Aplicar People Analytics es una oportunidad para reducir el gap entre organización, personas y tecnología. Sin embargo, en el mercado encontramos diferentes niveles de madurez en People Analytics que impactan directamente en la velocidad de reducción de ese gap
Fases para el cambio hacia People Analytics
Fase 1: Concienciación. Las empresas son conscientes de la relevancia de la analítica en el performance, pero no cuentan con la infraestructura necesaria y no tienen una estrategia definida (carencia de Analytics).
Fase 2: Adopción. Se trata de aquellas empresas cuyas áreas de RRHH se encuentran en fase de adopción de analytics, construcción de capacidades y articulación de una estrategia de analytics en silos (analítica localizada).
Fase 3: Expansión. Organizaciones que se encuentran en plena expansión analítica, llevando a cabo una industrialización de People Analytics para agregar y relacionar datos de diversas fuentes, generando contenido relevante y nuevas ideas (organizaciones analíticas).
Fase 4: Data -Driven. Organizaciones en las que la transformación de la analítica es el vehículo para optimizar la toma de decisiones en todos los ámbitos de RRHH y potenciar la gestión del talento y las personas.
La inteligencia artificial ha llegado a Recursos Humanos para quedarse de la mano de People Analytics. A pesar de las predicciones apocalípticas acerca de que las personas serán reemplazadas por máquinas inteligentes, las organizaciones líderes están tomando un nuevo rumbo: buscar activamente estrategias para integrar la inteligencia artificial en equipos para producir resultados transformadores de gran impacto en las compañías.
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- Publicado en Talent & HR
Beneficios de la analítica de datos para las empresas
A partir del uso de plataformas de analítica avanzada de datos las organizaciones reducen los costes de su negocio, son capaces de una toma de decisiones mejor y más rápida e impulsan la innovación en productos y servicios.
La analítica de datos se verá beneficiada por el incremento del almacenamiento de datos, que crecerá hasta los 175 Zettabytes en el año 2025.
Los datos se han convertido en el nuevo ‘oro negro’, la materia prima con la que las empresas gestionan y generan negocio. La creciente digitalización que se ha producido en la sociedad en los últimos años ha provocado un mayor uso de herramientas y dispositivos cuya utilización genera una ingente cantidad de datos que, cuando es correctamente analizada, proporciona una valiosa información para la toma de decisiones.
Almacenamiento de datos
La tendencia se mantendrá al alza en los próximos años. Según IDC, más de 5.000 millones de consumidores interactúan con los datos cada día. Para 2025 estiman que ese número ascenderá hasta los 6.000 millones, lo que equivale aproximadamente al 75 % de la población mundial y, para entonces, cada persona conectada interactuará con datos cada 18 segundos. En esa fecha, el almacenamiento de datos crecerá hasta los 175 Zettabytes, lo que supone un aumento del 61 % desde 2018.
El incremento de los volúmenes de información almacenada está posibilitando que la analítica avanzada de datos esté viviendo una edad de oro. Las organizaciones y los departamentos de TI se han dado cuenta de que extraer el valor de los datos con el uso de inteligencia artificial y machine learning permite realizar modelos predictivos para tomar decisiones que beneficien al negocio.
Big data
La disponibilidad y el análisis de estos ingentes volúmenes de datos es lo que se denomina Big Data, un revolución en marcha. La adquisición y el tratamiento de datos, en crecimiento exponencial, plantea grandes desafíos para las organizaciones, conscientes de que su análisis les puede proporcionar importantes oportunidades.
Grandes compañías como Amazon o Netflix ya han sabido aprovechar el big data en sus respectivos ámbitos de actividad para conocer mejor a sus usuarios y saber cómo satisfacer sus necesidades. Gracias al big data y al uso de herramientas de visualización de datos tienen capacidad para conocer casi a la perfección a los clientes y tomar decisiones que se adapten a sus exigencias, preferencias y expectativas.
Pero el uso de la analítica avanzada también permite disponer de otras capacidades, como la de adaptar los ritmos de producción a los picos de la demanda o la de poder desarrollar estrategias de recursos humanos alineadas con la cultura, necesidades y objetivos de la empresa.
Impacto de la analítica de datos
El análisis de datos mediante plataformas de analítica avanzada brinda a las organizaciones la oportunidad de mejorar la eficiencia de todas las áreas y procesos de negocio. Un estudio realizado por Tom Davenport, director de investigación de The Institute of Internal Auditors, para el que se entrevistó a 50 líderes de grandes compañías, identifica tres impactos posibles:
– Reduce costes. Las soluciones de big data analytics basadas en la nube ofrecen ventajas económicas, ya que ayudan a optimizar los recursos de los que dispone la empresa gracias a una mejor toma de decisiones.
– Toma de mejores decisiones más rápidamente. La disponibilidad de grandes volúmenes de datos fortalecerá los procesos de toma de decisiones en dos aspectos. Por un lado, las decisiones serán más certeras al contar con más información en la que basar la estrategia y, por otro, las actuales plataformas de analítica avanzada permiten obtener resultados en tiempo real.
– Impulso a la innovación. El uso de la analítica ayuda a crear nuevos productos y servicios no solo de una forma más ágil, también permite a las empresas anticiparse a lo que necesitan los consumidores a partir del análisis de los datos que genera su actividad en sus diferentes interacciones, bien sea en redes sociales, canales digitales o en el punto de venta físico. Las empresas son capaces incluso de brindar información y ofertas a sus usuarios en tiempo real en función del lugar donde se encuentren.
Incorporar la analítica avanzada de datos
La incorporación de la analítica de datos en la estrategia de la empresa permite llevar a cabo una optimización de procesos, mejora la productividad y, lo más importante, adaptarse a las necesidades concretas de la organización y de los clientes.
Para desarrollar una estrategia que gire en torno al dato es necesario contar con un partner como aggity. La propuesta Analytics de aggity explota tecnologías de analítica avanzada transversales todas las áreas del negocio y hace uso de algoritmos predictivos, del machine learning y de la inteligencia artificial para permitir a las empresas desarrollar nuevos modelos predictivos que les permiten convertir las decisiones en acción de manera ágil y asegurar su crecimiento de forma escalada y sostenible.
Este tipo de plataformas de analítica avanzada de datos, con el uso que hacen de la IA, permite también establecer una interacción entre máquinas y hombres de forma contextualizada. Así mismo, posibilitan el desarrollo de algoritmos predictivos cuya aplicación, junto con el tratamiento de grandes volúmenes de datos, permite a las empresas identificar patrones, anticiparse y realizar previsiones, así como tomar decisiones en función de distintos escenarios y circunstancias.
- Publicado en Retail
Democratización de la analítica en la industria
Cualquier profesional orientado al desarrollo de negocio es capaz de analizar datos y conseguir un informe o un análisis con un árbol de decisión sin ser un experto en Business Intelligence (BI).
Aquellas organizaciones que estén dispuestas a dar un salto competitivo deben apoyarse en una plataforma analítica para todo su ciclo productivo.
Los datos se han convertido en la materia prima para un mejor funcionamiento de las
organizaciones. Esto es posible gracias a que la tecnología facilita un acceso adecuado a ellos para su explotación y análisis. Su manejo, antes restringido a especialistas que normalmente trabajaban en departamentos IT, se ha democratizado para que sean utilizados por otros empleados de la organización.
La mejora de los sistemas de almacenamiento y el empleo de técnicas de Big Data ha rebajado los costes de la recopilación de datos y su mantenimiento, reduciendo así la inversión necesaria para este tipo de tecnologías y haciéndolas más asequibles. En el sector industrial, esta democratización de la analítica permite a los profesionales detectar patrones que pueden ayudar al buen funcionamiento de la organización.
Por ello, a día de hoy y con las herramientas adecuadas, cualquier profesional orientado al desarrollo de negocio es capaz de analizar esos datos y conseguir en pocos pasos un informe o un análisis con un árbol de decisión sin tener que ser un experto en Business Intelligence (BI).
Cómo extraer los datos
Business Analytics consiste en explotar los volúmenes de datos generados por la empresa para, por ejemplo, optimizar los recursos disponibles. Es una herramienta que ayuda a la toma de decisiones gracias al estudio matemático y estadístico del Big Data.
Aquellas fábricas que lo aplican obtienen mejores resultados que aquellas que
no lo hacen. Sin embargo, no todas cuentan con la capacidad para extraer esos datos.
Aquellas organizaciones dispuestas a dar un salto competitivo deben apoyarse en unaplataforma analítica como IA & Analytics Factory by aggity para todo su ciclo productivo. Esto incluye la mejora de la producción, la logística, la calidad, el mantenimiento y la previsión de la demanda e inventario, todo ello mediante el uso de algoritmos de inteligencia artificial, lenguaje natural y machine learning.
Al tratarse de un sistema modular, la plataforma es capaz de adaptarse a las
necesidades de cada cliente, manejar los grandes volúmenes de información de forma contextualizada y holística para, por ejemplo, identificar la raíz de los problemas, predecir el comportamiento futuro de la fábrica y poder tomar las decisiones más acertadas. Entre los resultados se consigue una reducción del 30% de los costes operativos, una mejora de la eficiencia en la producción que puede alcanzar el 20% y una mejor gestión de los inventarios de hasta el 30%.
La transformación digital de la industria ha de pasar inevitablemente por la analítica de datos. El uso de tecnologías IoT (Internet of Things) facilitan la sustracción de toda la información sobre el funcionamiento de una organización desde múltiples fuentes.
Descubrir nuevas oportunidades ahora está al alcance de pocos ‘clics’ si se cuenta con las soluciones adecuadas para su interpretación y toma de decisiones.
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- Publicado en Industria
‘Employer branding’ para atraer talento
Solamente el 20% de los jóvenes españoles muestran entusiasmo por trabajar en una marca concreta. Recurrir a metodologías de People Analytics ayuda a los responsables de RRHH a generar ese vínculo.
Las organizaciones han de trabajar la marca de forma coherente y conocer cuáles son las expectativas de su candidato ideal.
Los efectos económicos derivados de la Covid-19 han golpeado especialmente a la juventud española en busca de trabajo. Según el informe ‘Juventud en riesgo’, elaborado por el Instituto de la Juventud (Injuve) y el Consejo de la Juventud en España (CJE), este es el colectivo más perjudicado por el parón de la economía: la tasa de ocupación de las personas de 16 a 29 años es del 33,5%, incluyendo las que están en ERTE, y se ha producido un aumento de la tasa de paro hasta el 30%.
Al mismo tiempo, la tasa de actividad ha retrocedido hasta cotas nunca vistas en la última década: del 54,2% del pasado año al 47,9% actual. Lo que apunta a un fenómeno ya detectado en la anterior crisis: gran parte de la población joven abandona la búsqueda activa de empleo y se refugia de nuevo en los estudios, pasando a integrarse en la población inactiva.
Para saber cómo reaccionan los jóvenes ante una oferta de empleo, la firma de consultoría Llorente y Cuenca ha desarrollado el estudio ‘Perfect Match’. En él analizan las 100 empresas que mayor volumen de empleo generan en España para medir si las técnicas de employer branding que ponen en marcha para captar talento son efectivas.
La principal conclusión es que las marcas ni enamoran ni generan rechazo entre los jóvenes que buscan trabajo: sólo el 20% muestra entusiasmo (“me iría a trabajar ahí de cabeza”) y entre el 6,3% y el 14% lo rechazan de pleno (“no trabajaría ahí ni de broma”). La mayoría de las opiniones se encuentran en un término medio entre el “no me importaría” y el “si no tuviese otra opción”.
Comunicación a través del dato
La cercanía, la demostración con hechos de lo que afirman en sus ofertas de empleo y cómo les hacen sentir son otras tres variables que aumentan la credibilidad de las empresas. Para mejorar sus iniciativas de employer branding, las organizaciones no solo han de trabajar la marca de forma coherente y conocer las expectativas de su candidato ideal, el uso de la tecnología también les ayudará a establecer una comunicación más acertada.
El manejo de técnicas de big data debe constituir una herramienta esencial en cualquier proceso de selección. Este análisis de datos aplicado a las personas en el mundo laboral es lo que se conoce como People Analytics, una tendencias ascendente en Recursos Humanos. Para que este sistema sea eficiente es esencial que los datos con los que trabajen los especialistas sean de calidad y se recopilen de forma adecuada con soluciones como BesTalent IA by aggity. Al tratarse de un software de gestión de recursos humanos basado en tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) aporta valor en todos los momentos de la relación del empleado con la compañía, incluida la captación de talento.
Por un lado, se encarga de identificar los perfiles que cumplen con los requerimientos de la empresa. De esta forma se reduce el número de aspirantes aptos y, por tanto, el de personas a las que entrevistar durante el proceso de selección. Además, tiene en cuenta los inputs recibidos de los empleados para elaborar estrategias que atraigan a los profesionales que mejor se ajusten a sus necesidades y fidelicen a lo que ya son parte de la empresa.
- Publicado en Talent & HR
4 claves para aplicar analytics a la Transformación Digital
El 94% de las organizaciones sostiene que el análisis de la información permite identificar nuevas fuentes de rentabilidad, fidelizar clientes y atraer nuevos, desarrollar nuevos productos, servicios y modelos de negocio.
Mediante soluciones de gestión de contenido es posible integrar distintas fuentes de información en una única plataforma y conseguir un mejor análisis de los datos.
Transformación Digital ha dejado de ser una opción y se ha convertido en un imperativo para cualquier organización que quiera ser competitiva. Los datos que una empresa genera en el desarrollo su actividad ofrecen la información clave para la planificación de cualquier estrategia y toma de decisiones. Lo complicado es saber sustraer esos datos y ponerlos en valor a través de su análisis.
Accenture Analytics realizó una encuesta entre directores de Tecnología, Operaciones y Marketing en la que el 82% de los ejecutivos identifican el análisis de datos como una fuente relevante de valor para sus negocios. Además, el 94% señala que el análisis de la información permite identificar nuevas fuentes de rentabilidad, fidelizar clientes y atraer nuevo, así como desarrollar nuevos productos, servicios y modelos de negocio.
Para conseguir estos resultados, el 60% de los encuestados afirma que sus compañías han implementado con éxito programas de Big Data y Analytics, y dos de cada tres organizaciones han contratado profesionales con perfiles especializados en estas disciplinas y metodologías.
La adopción de herramientas digitales que permitan la recopilación de esos datos y su análisis requiere de una planificación a medio y largo plazo, con el propósito de unificar las informaciones provenientes de diferentes fuentes para ofrecer el mejor servicio posible al cliente. El objetivo final de esa transformación es fortalecer el negocio y sus capacidades. Para ello es recomendable considerar los siguientes aspectos:
- Maximizar el aprovechamiento de los recursos disponibles mediante soluciones de gestión de contenidos que integren distintas fuentes de información, asegurando así la calidad de los datos y consiguiendo análisis incluso en tiempo real.
- Garantizar la seguridad de los datos a través de una plataforma en la nube sin código que permita a los desarrolladores asegurar las conexiones, la autenticación y la intención de cada API utilizada en sus aplicaciones de Android e iOS. Esto garantiza que todos los que usan la aplicación pueden confiar en que la información es procesable y confiable.
- Incorporar perfiles capacitados para la implementación, ya sea captando nuevo talento o identificando y desarrollando el ya existente dentro de la organización a través de programas formativos.
- Automatización de la actividad para gestionar los procesos productivos asociados a la generación, almacenamiento y aprovechamiento de la información. Consiste en detectar aquellas metodologías y procedimientos de trabajo que pueden transformarse gracias a la tecnología digital para aumentar la eficiencia de las actividades de una organización.
Gracias a la implantación de una plataforma de transformación digital las empresas son capaces de minimizar las incertidumbre, agilizar la toma de decisiones siguiendo criterios objetivos, generar mayores retornos de inversión y capitalizar las oportunidades que se detecten en el mercado. El 89% de los ejecutivos cree que el Big Data y Analytics revolucionarán la manera de hacer negocios provocando un impacto en las relaciones con los clientes, un cambio de operaciones y la redefinición del desarrollo de productos.
- Publicado en Retail